Mô hình WRF và quy trình đồng hóa số liệu xoáy giả phục vụ dự báo bão

• Tiến hành khảo sát bộ số liệu gồm 82 trường hợp ứng với 11 cơn bão đổ bộ vào bờ biển Việt Nam từ năm 2004 đến năm 2007 với hai thử nghiệm là chạy mô hình WRF không đồng hóa số liệu trường cài xoáy giả (No_bogus) và chạy mô hình WRF có đồng hóa số liệu trường cài số liệu xoáy giả (Bogus). Qua phân tích và đánh giá chung cho thấy: + Về quỹ đạo: Thử nghiệm có đồng hóa số liệu trường cài xoáy giả cho sai số nhỏ hơn so với thử nghiệm không đồng hóa số liệu trường cài xoáy giả tại hầu hết các thời điểm. Với trường hợp có đồng hóa số liệu trường cài xoáy giả, sai số tại các thời điểm dự báo 24 giờ, 48 giờ và 72 giờ tương ứnglà 122, 220 và 373 km. Trong khi trường hợp không đồng hóa số liệu, sai số ứng với các thời điểm dự báo như trên là 132, 227 và 389 km. + Về cường độ: Đồng hóa số liệu trường cài xoáy giả khá hiệu quả trong bài toán dự báo cường độ. Tại tất cả các thời điểm, saisố của trường hợp Bogus đều được cải thiện so với trường hợp No_bogus.

pdf89 trang | Chia sẻ: lylyngoc | Ngày: 25/12/2013 | Lượt xem: 1633 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Mô hình WRF và quy trình đồng hóa số liệu xoáy giả phục vụ dự báo bão, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
h−ớng tây nam và tây tây nam. Trên bản đồ 500mb (Hình 3.10, 3.11), có sự xuất hiện một rãnh nông, phía tr−ớc rãnh gió mạnh hơn nên có sự hội tụ khối l−ợng, không khí giáng xuống, tạo điều kiện cho áp cao lạnh lục địa đ−ợc tăng c−ờng. Các đ−ờng đẳng áp t−ơng đối ken xít, tốc độ gió tây mạnh nên cao lạnh lục địa có khả năng đ−ợc tăng c−ờng mạnh. Đến cuối ngày 4/12, cơn bão đã tiến gần vào đất liền, do vậy nó sẽ nhanh chóng suy yếu và tan rã do ảnh h−ởng của không khí lạnh và ma sát địa hình. Tóm lại: Qua những phân tích trên cho thấy đây là cơn bão t−ơng đối mạnh (trục cơn bão t−ơng đối thẳng đứng từ mực thấp đến cao) và có quỹ đạo phức tạp. Sự phức tạp về quỹ đạo của cơn bão là do xuất hiện đồng thời nhiều hình thế synop. Tại mực mặt đất, cao lạnh lục địa tăng c−ờng và phát triển về phía nam và đông nam. Trên cao, cao áp cận nhiệt phát triển mạnh theo h−ớng tây -tây nam khiến cơn bão chỉ có thể đi xuống phía nam. Kết hợp với đới gió Tây hội tụ trên mực 500mb, duy trì l−ỡi áp cao lục địa ổn định. Thêm vào đó dòng dẫn đ−ờng của cao áp cận nhiệt t−ơng đối mạnh so với cơn bão do vậy dù có c−ờng độ mạnh nh−ng so với cao cận nhiệt, nó vẫn là cơn bão yếu và bị chi phối chủ yếu bởi dòng dẫn đ−ờng [1], [9]. 50 Hình 3.6. ảnh mây vệ tinh cơn bão Durian Hình 3.7. Bản đồ mặt đất lúc 00Z ngày 03/12/2006 51 Hình 3.8. Bản đồ mặt đất lúc 00Z ngày 04/12/2006 Hình 3.9. Bản đồ đẳng áp mực 850 mb lúc 00Z ngày 03/12/2006 52 Hình 3.10. Bản đồ đẳng áp mực 850 mb lúc 00Z ngày 04/12/2006 Hình 3.11. Bản đồ đẳng áp mực 500 mb lúc 00Z ngày 03/12/2006 53 Quay lại với những kết quả dự báo số trị của cơn bão Durian với hai tr−ờng hợp thử nghiệm No_bogus và Bogus. Hình 3.12 biểu diễn kết quả dự báo của cơn bão tại thời điểm dự báo 00Z ngày ngày 03/12/2006. Hình 3.12: Quỹ đạo thực (1) và quỹ đạo dự báo của các thử nghiệm Bogus (2) và No_bogus (3) đối với bão Durian tại thời điểm dự báo 00Z ngày 03/12/2006 . Từ hình vẽ cho thấy tr−ờng hợp đồng hóa số liệu tr−ờng đã cài xoáy giả đã thể hiện khá tốt tại tất cả các thời điểm dự báo (Hình 3.12). ở đây, kết quả mô hình của tr−ờng hợp Bogus đã mô tả đ−ợc hình thế cao lạnh lục địa lấn sâu xuống phía nam hơn tr−ờng hợp No_bogus (Hình 3.5). Cụ thể, đ−ờng đẳng áp 1016 mb trong tr−ờng hợp Bogus đã lấn tới vị trí 12.6°N và mở rộng hơn về phía đông nam. Trong khi với tr−ờng hợp No_bogus, đ−ờng đẳng áp 1016 mb mới chỉ v−ơn tới 17.6°N và có c−ờng độ yếu hơn tr−ờng hợp Bogus (thể hiện ở trị số ở tâm cao lạnh). Nh− vậy có thể thấy 54 việc đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả đã phần nào mô phỏng đ−ợc tốt hơn sự tác động của các trung tâm thời tiết đến cơn bão.  Đánh giá sai số cơn bão Durian Các sai số khoảng cách (PE), sai số dọc (ATE) và sai số ngang (CTE) đ−ợc liệt kê trong bảng 3.2. Hình 3.13, Hình 3.14 và Hình 3.15 là đồ thị biểu diễn các sai số trong bảng 3.2 t−ơng ứng. Bảng 3.2. Sai số khoảng cách (PE), sai số dọc (ATE), sai số ngang (CTE) của các thử nghiệm dự báo cơn bão Durian với thời điểm dự báo 00Z ngày 03/12/2006 (Km). No_bogus Bogus Hạn DB PE ATE CTE PE ATE CTE 00h 124.19 92.34 83.04 24.12 1.53 -24.07 06h 179.14 -39.76 -174.67 16.18 15.14 5.72 12h 122.87 56.91 -108.90 114.87 90.40 -70.88 18h 138.98 18.24 -137.78 119.55 70.84 -96.30 24h 124.48 -8.21 -124.21 103.62 93.38 -44.91 30h 159.08 -72.92 -141.38 56.10 51.04 -23.29 36h 192.37 -149.62 -120.91 86.73 -42.05 75.85 42h 240.76 -214.59 -109.16 171.94 6.91 171.80 48h 350.76 -339.92 -86.54 186.05 41.04 181.46 54h 437.73 -395.70 -187.16 275.45 -33.16 273.45 60h 493.85 -471.01 -148.46 358.26 26.54 357.27 66h 515.67 -515.58 9.40 354.39 149.84 321.15 72h 610.14 -609.19 34.08 393.27 230.02 318.98 55 sai số khoảng cách 0.00 100.00 200.00 300.00 400.00 500.00 600.00 700.00 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 Hạn dự báo (Giờ) PE ( K m ) No_bogus Bogus Hình 3.13: Sai số khoảng cách (PE) của cơn bão Durian, ứng với từng thử nghiệm sai số dọc -800.00 -600.00 -400.00 -200.00 0.00 200.00 400.00 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 Hạn dự báo (Giờ) A T E No_bogus Bogus Hình 3.14: Sai số dọc (ATE) của cơn bão Durian, ứng với từng thử nghiệm Với các hạn dự báo 24 giờ, 48 giờ và 72 giờ, tr−ờng hợp Bogus có các sai số t−ơng ứng là 103, 186 và 393 km so với tr−ờng hợp No_bogus có các sai số 124, 350 và 610 km (Hình 3.13). Trên đồ thị về sai số dọc (ATE) (Hình 3.14) cho thấy tr−ờng hợp Bogus có giá trị biến động không lớn so với đ−ờng giá trị “0”. Các giá trị chủ yếu d−ơng tại hầu hết các thời điểm dự báo, ngoại trừ thời điểm 36h và 54h, ATE cho giá trị âm, nh−ng có giá trị độ lớn t−ơng đối nhỏ. Điều này cho thấy cơn bão Durian có tốc độ di chuyển khá sát với quỹ đạo quan trắc. Tốc độ di chuyển nhanh hơn không đáng kể 56 so với quỹ đạo thực. Trong khi đó, đối với tr−ờng hợp No_bogus, bão có xu h−ớng di chuyển chậm hơn so với thực tế ở các thời điểm từ 30 giờ đến 72 giờ, đặc biệt từ 48 giờ đến 72 giờ, tốc độ di chuyển của bão dự báo chậm hơn so với thực tế rất nhiều. Điều này có thể lý giải rằng c−ờng độ bão trong tr−ờng hợp Bogus đã đ−ợc cải thiện đáng kể và các hệ thống thời tiết xung quanh cũng đ−ợc mô tả rõ ràng hơn, do vậy có thể tăng c−ờng tốc độ di chuyển của cơn bão. sai số ngang -300.00 -200.00 -100.00 0.00 100.00 200.00 300.00 400.00 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 Hạn dự báo (Giờ) C T E No_bogus Bogus Hình 3.15: Sai số ngang (CTE) của cơn bão Durian, ứng với từng thử nghiệm Sai số ngang (CTE) của tr−ờng hợp có đồng hóa số liệu cho giá trị âm tại các thời điểm từ 00 giờ đến 30 giờ. Từ thời điểm 36 giờ đến 72 giờ, CTE có giá trị d−ơng và lệch khá lớn so với đ−ờng giá trị 0. Với tr−ờng hợp không đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả, phần lớn các thời điểm đều có CTE âm và độ lớn đại số lớn hơn so với tr−ờng hợp có đồng hóa đến thời điểm 30 giờ. Từ thời điểm 36 giờ đến 72 giờ, độ lệch này nhỏ hơn thử nghiệm Bogus. Nh− vậy, tr−ờng hợp không đồng hóa cho các dự báo có xu h−ớng lệch trái nhiều so với quan trắc. Còn với tr−ờng hợp có đồng hóa, giai đoạn từ 00 giờ đến 30 giờ, quỹ đạo bão có xu h−ớng lệch trái. Từ 42 giờ đến 72 giờ, quỹ đạo bão lại có xu h−ớng lệch phải so với quỹ đạo quan trắc. Độ chênh lệch của giai đoạn sau t−ơng đối lớn. Từ những đánh giá và kết luận về cơn bão Durian cho thấy vai trò của đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả có tác động khá lớn đến dự báo quỹ đạo và c−ờng độ của bài toán dự báo bão. Dựa trên những kết quả trên, hoàn toàn có khả năng áp 57 dụng các ph−ơng án thử nghiệm đối với các cơn bão hoạt động trên Biển Đông và đổ bộ vào bờ biển Việt Nam. 3.3 Đánh giá kết quả trên bộ mẫu số liệu các cơn bão đổ bộ đ−ợc lựa chọn. 3.3.1. Đánh giá về quỹ đạo Bảng 3.3 biểu diễn các giá trị trung bình của các sai số khoảng cách (MPE), sai số dọc (MATE), sai số ngang (MCTE) của bộ mẫu số liệu các cơn bão đổ bộ vào bờ biển Việt Nam từ năm 2004 đến năm 2007. Và các Hình 3.16, 3.17, 3.18 biểu diễn đồ thị sai số t−ơng ứng của chúng. Bộ mẫu số liệu dùng để thực hiện đánh giá bao gồm : 82, 82, 82, 82, 82, 80, 73, 69, 61, 54, 46, 39, 26 tr−ờng hợp t−ơng ứng với các thời điểm dự báo 00, 06, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 60, 66 và 72 giờ. Số l−ợng bộ mẫu này cũng t−ơng tự cho phần đánh giá c−ờng độ đ−ợc trình bày ở phần sau. Bảng 3.3. Sai số khoảng cách (MPE), sai số dọc (MATE), sai số ngang (MCTE) của bộ mẫu số liệu các cơn bão đổ bộ đ−ợc lựa chọn, ứng với từng thử nghiệm (Km). No_bogus Bogus Hạn DB MPE MATE MCTE MPE MATE MCTE 00h 60.32 -6.16 -1.07 42.40 -2.26 5.59 06h 72.52 33.75 -1.87 69.56 -2.08 -11.94 12h 100.42 -5.10 6.49 86.61 -13.44 -1.94 18h 112.10 -8.35 4.25 103.00 -14.52 22.80 24h 132.65 5.91 16.73 122.42 -9.28 48.34 30h 148.51 25.41 19.92 144.53 8.89 74.79 36h 176.98 46.15 13.43 174.48 8.96 91.55 42h 208.22 48.93 10.96 203.46 20.35 106.97 48h 227.57 40.03 23.29 220.45 37.08 109.82 54h 225.26 70.05 -13.43 254.45 50.83 111.42 60h 299.52 74.97 -16.12 327.52 47.00 127.36 66h 333.43 103.84 -18.87 330.63 100.77 103.16 72h 389.32 194.30 -86.41 373.27 153.58 178.21 58 sai số khoảng cách trung bình 0 100 200 300 400 500 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 Hạn dự báo (Giờ) M PE ( K m ) No_bogus Bogus Hình 3.16: Sai số trung bình khoảng cách (MPE) của bộ mẫu các cơn bão đổ bộ đ−ợc lựa chọn, ứng với từng thử nghiệm. Từ bảng số liệu và hình vẽ trên, tr−ờng hợp có đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả cho sai số khoảng cách trung bình nhỏ hơn tr−ờng hợp không đồng hóa tại hầu hết các thời điểm dự báo. Riêng đến thời điểm 54 giờ và 60 giờ, tr−ờng hợp không đồng hóa lại cho kết quả dự báo tốt hơn. Tuy nhiên, độ lệch sai số giữa hai tr−ờng hợp này là không đáng kể. Nh− vậy, đối với bài toán dự báo quỹ đạo, tr−ờng hợp đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả cho cải thiện khả quan so với tr−ờng hợp không đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả. sai số dọc trung bình -50 0 50 100 150 200 250 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 Hạn dự báo (Giờ) M A T E No_bogus Bogus 59 Hình 3.17: Sai số dọc trung bình (MATE) của bộ mẫu các cơn bão đổ bộ đ−ợc lựa chọn, ứng với từng thử nghiệm. Sai số dọc trung bình (MATE) của bộ mẫu số liệu thử nghiệm đối với tr−ờng hợp có đồng hóa có giá trị âm tại các thời điểm từ 00 giờ đến 30 giờ, chứng tỏ bão có xu h−ớng di chuyến chậm hơn so với thực tế tại các thời điểm này và có giá trị d−ơng từ thời điểm 36 giờ đến 72 giờ, cho thấy xu h−ớng bão nhanh hơn so với quan trắc. Giá trị độ lớn tại các thời điểm ở giai đoạn sau này cũng t−ơng đối lớn vì thế có thể nói rằng bão dự báo mô hình tr−ờng hợp có đồng hóa di chuyển khá nhanh. T−ơng tự đối với tr−ờng hợp không đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả, MATE có giá trị âm hoặc dao động xung quanh giá trị 0 ở các thời điểm 00 giờ đến 24 giờ và có giá trị d−ơng ở các thời điểm 30 giờ đến 72 giờ. Nh− vậy, tr−ờng hợp không đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả có xu h−ớng dịch chuyển gần t−ơng tự với tr−ờng hợp có đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả nh−ng sự di chuyển có phần nhanh hơn. sai số ngang trung bình -100 -50 0 50 100 150 200 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 Hạn dự báo (Giờ) M C T E No_bogus Bogus Hình 3.18: Sai số ngang trung bình (MCTE) của bộ mẫu số liệu các cơn bão đổ bộ đ−ợc lựa chọn, ứng với từng thử nghiệm. Với sai số ngang trung bình (MCTE) ta thấy có sự phân chia làm hai h−ớng rõ rệt. Tr−ờng hợp Bogus phần lớn đều cho kết quả d−ơng tại các thời điểm dự báo, ngoại trừ một vài thời điểm dự báo ban đầu (từ 00 giờ đến 12 giờ) và hạn dự báo càng dài, độ lệch so với giá trị “0” càng lớn. Tr−ờng hợp No_bogus có xu h−ớng 60 ng−ợc lại. Mặc dù cũng cho giá trị d−ơng từ thời điểm 00 giờ đến 48 giờ song độ sai khác so với giá trị “0” không lớn. Ngay cả khi từ thời điểm 54 giờ đến 72 giờ, MCTE có giá trị âm thì các giá trị này không biến động lớn về độ lớn. Nh− vậy có thể thấy các dự báo của cả hai tr−ờng hợp chia làm hai giai đoạn. Giai đoạn đầu từ 00 giờ đến 18 giờ, quỹ đạo dự báo có xu h−ớng khá sát với quỹ đạo quan trắc, trong khi ở giai đoạn dự báo sau (từ 24 giờ đến 72 giờ), tr−ờng hợp Bogus có xu h−ớng lệch về phải khá lớn so với h−ớng di chuyển của quỹ đạo bão thực. Tr−ờng hợp No_bogus lệch trái từ thời điểm 54 giờ đến 72 giờ. Độ lệch của tr−ờng hợp No_bogus t−ơng đối ổn định so với Bogus. 3.3.2. Đánh giá về c−ờng độ Bảng 3.4 mô tả sai số trung bình (ME) và sai số trung bình tuyệt đối (MAE) của giá trị độ lệch khí áp mặt biển tại tâm giữa quan trắc và mô hình với tr−ờng hợp không đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả (No_bogus) và có đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả (Bogus). Bảng 3.4. Sai số trung bình và trung bình tuyệt đối của độ lệch khí áp mặt biển tại tâm của tr−ờng hợp No_bogus và tr−ờng hợp Bogus so với quan trắc. No_bogus Bogus Han DB ME MAE ME MAE 06h -20.28 20.28 -11.18 13.99 12h -20.05 20.05 -11.66 13.65 18h -19.86 19.86 -10.85 12.77 24h -19.05 19.05 -9.24 11.70 30h -18.96 18.96 -7.91 11.11 36h -18.41 18.48 -7.78 10.45 42h -17.04 17.09 -7.52 9.85 48h -15.84 16.10 -7.59 10.18 54h -14.88 15.29 -7.40 11.08 60h -14.62 15.06 -6.41 11.56 66h -13.65 14.42 -4.42 11.55 72h -11.61 12.85 -2.88 12.01 61 C−ờng độ bão đ−ợc đánh giá qua sai số giữa giá trị khí áp tại tâm quan trắc và giá trị khí áp tại tâm dự báo. Nh− đã phân tích ở phần trên, việc đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả đã làm giảm áp suất tại tâm bão trong tr−ờng ban đầu, từ đó mô phỏng tốt hơn cấu trúc, vị trí và chuyển động của xoáy bão trong tr−ờng ban đầu đó. Điều này giúp mở rộng thêm khả năng cho bài toán dự báo c−ờng độ bão. Từ bảng 3.4 cho thấy c−ờng độ bão đã đ−ợc cải thiện đáng kể qua hệ thống đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả của mô hình WRF. Ta thấy rằng tại tất cả các thời điểm dự báo, sai số ME<0, tức bão dự báo của mô hình có c−ờng độ yếu hơn thực tế. Tuy nhiên, với tr−ờng hợp Bogus xu h−ớng độ lớn sai số này t−ơng đối nhỏ so với No_bogus. Độ lớn sai số MAE của Bogus đều nhỏ hơn No_bogus tại tất cả các thời điểm dự báo. Thử nghiệm Bogus, sai số này nhỏ nhất là 9.85 mb tại thời điểm 42 giờ, giá trị lớn nhất là 13.99 mb tại thời điểm 06 giờ. Còn với No_bogus, phạm vi sai số này nằm trong khoảng từ 12.85 đến 20.28 mb, thời điểm t−ơng ứng với giá trị nhỏ nhất và lớn nhất là 72 giờ và 06 giờ. Dễ nhận thấy rằng sai số về c−ờng độ ở cả hai tr−ờng hợp đều giảm dần theo hạn dự báo (nghĩa là hạn dự báo càng xa thì cho sai số càng nhỏ). Điều này có thể lý giải nh− sau: từ tr−ờng hợp No_bogus có thể thấy do cấu trúc xoáy trong tr−ờng ban đầu của mô hình yếu và bị sai lệch nhiều so với cấu trúc xoáy thực vì vậy c−ờng độ dự báo của mô hình luôn lớn hơn nhiều so với quan trắc thực tế. Nh−ng ở các thời điểm dự báo sau, giá trị độ lớn sai số đã giảm dần, chứng tỏ qua quá trình tích phân các động lực và vật lý của mô hình đã phần nào khôi phục và mô phỏng lại đ−ợc cấu trúc, chuyển động và c−ờng độ của xoáy bão tốt hơn. T−ơng tự với tr−ờng hợp Bogus, nhờ có quy trình đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả, xoáy bão trong tr−ờng ban đầu đã đ−ợc mô phỏng chính xác hơn. Kết hợp với các yếu tố bên trong mô hình trong quá trình tích phân, vì vậy mà sai số c−ờng độ đã giảm đáng kể ngay từ những thời điểm ban đầu. 3.4 Đánh giá vị trí và thời điểm đổ bộ 3.4.1. Ph−ơng pháp xác định vị trí và thời điểm đổ bộ 62 Đế xác định đ−ợc vị trí và thời điểm đổ bộ của những cơn bão đổ bộ vào bờ biển Việt Nam, tác giả tiến hành một thuật toán kiểm tra sự cắt nhau của hai đ−ờng thẳng. Thuật toán đ−ợc tiến hành nh− sau: + Chia nhỏ đ−ờng bờ biển Việt Nam và coi những phần chia nhỏ đó là những đoạn thẳng AnBn (mỗi đoạn thẳng có khoảng cách khoảng 100 km). + Coi vị trí của hai thời điểm dự báo liên tiếp tạo thành một đoạn thẳng. Gọi là đoạn thẳng CD. + Lập ph−ơng trình đ−ờng thẳng qua hai điểm A, B và C, D có dạng: (YB-YA)(X-XA)-(XB-XA)(Y-YA) = 0 (3.1) + Kiểm tra sự cắt nhau của hai đoạn thẳng AB và CD bằng giải hệ ph−ơng trình: a1 x + b1 y = c1 a2 x + b2 y = c2 (3.2) Nếu cắt nhau thì xác định đ−ợc tọa độ và thời điểm của điểm cắt nhau và đó chính là vị trí và thời điểm của điểm đổ bộ. Nếu không cắt nhau thì xét đoạn thẳng đ−ợc tạo bởi hai thời điểm cuối cùng của dự báo (thời điểm 66h và 72h) và thực hiện nội suy đến đoạn bờ biển AB gần nhất với nó. Quy trình và cách thức tính toán đ−ợc mô tả trong hình 3. d−ới đây: Hình 3.19. Mô tả ph−ơng pháp xác định vị trí và thời điểm bão đổ bộ. Bn An A1 B1 63 3.4.2. Đánh giá kết quả Để đánh giá vị trí và thời điểm đổ bộ dự báo của mô hình với hai thử nghiệm No_bogus và Bogus, trong nghiên cứu này tác giả tiến hành phân loại thành các nhóm thời điểm thực hiện dự báo tr−ớc thời điểm đổ bộ thực tế khoảng 1 ngày, 2 ngày và 3 ngày (T1, T2 và T3 t−ơng ứng) nh− đã trình bày ở trên. Để hiểu rõ hơn các đặc tr−ng ảnh h−ởng đến sai số dự báo, tác giả thực hiện đánh giá tập mẫu số liệu theo các tr−ờng hợp sau: + Đánh giá chung trên toàn bộ mẫu. + Đánh giá theo c−ờng độ của cơn bão. + Đánh giá theo h−ớng quỹ đạo của cơn bão so với đ−ờng bờ biển. + Đánh giá theo tốc độ di chuyển của cơn bão. + Đánh giá theo khu vực đ−ờng bờ biển. Số l−ợng bộ mẫu ứng với từng tr−ờng hợp đ−ợc đ−a ra trong bảng 3.5. Bảng 3.5. Số l−ợng các tr−ờng hợp đánh giá theo từng phân loại. Thời điểm DB Toàn bộ mẫu C−ờng độ H−ớng quỹ đạo Tốc độ di chuyển Khu vực bờ biển Mạnh Yếu G90 G45 Nhanh Chậm KV1 KV2 T1 30 13 17 16 14 13 17 20 10 T2 31 15 16 19 12 12 19 19 12 T3 21 15 9 9 12 9 12 9 15 Trong đó: + Mạnh: các cơn bão có c−ờng độ mạnh, có tốc độ gió cực đại ≥ 32 m/s. + Yếu: các cơn bão có c−ờng độ yếu, có tốc độ gió cực đại < 32 m/s. + G90: các cơn bão có h−ớng quỹ đạo so với đ−ờng đ−ờng bờ biển góc từ 45° đến 90°. + G45: các cơn bão có h−ớng quỹ đạo so với đ−ờng bờ biển góc nhỏ hơn 45° . + Nhanh: các cơn bão có tốc độ di chuyển nhanh, tốc độ di chuyển ≥ 15 km/h. 64 + Chậm: các cơn bão có tốc độ di chuyển chậm, tốc độ di chuyển < 15 km/h. + KV1: các cơn bão đổ bộ vào khu vực 1 bao gồm các tỉnh từ Quảng Ninh đến Hà Tĩnh. + KV2: các cơn bão đổ bộ vào khu vực 2 bao gồm các tỉnh từ Quảng Bình đến Cà Mau. 3.4.2.1. Đánh giá kết quả dự báo vị trí đổ bộ  Đánh giá chung Bảng 3.6 biểu diễn sai số khoảng cách trung bình trên bộ mẫu số liệu dự báo của các cơn bão đổ bộ đã lựa chọn tại thời điểm thực hiện dự báo tr−ớc đổ bộ thực tế khoảng 1 ngày. Hình 3.20 là biểu đồ biểu diễn độ lệch sai số trung bình giữa thử nghiệm No_bogus và Bogus. Bảng 3.6. Sai số trung bình khoảng cách trên bộ mẫu chung (Km). Thời điểm DB No_bogus Bogus T1 132.18 125.68 T2 234.73 223.85 T3 223.71 234.42 -15 -10 -5 0 5 10 15 T1 T2 T3 Thời điểm DB M PE Hình 3.20. Độ lệch sai số trung bình khoảng cách giữa thử nghiệm No_bogus và Bogus của bộ mẫu chung (Km). 65 Nhìn vào bảng và hình vẽ, các tr−ờng hợp dự báo tr−ớc đổ bộ 1 ngày và 2 ngày của Bogus cho sai số vị trí đổ bộ nhỏ hơn so với No_bogus. Đến các tr−ờng hợp dự báo tr−ớc đổ bộ 3 ngày, sai số của tr−ờng hợp Bogus lại lớn hơn No_bogus. Nh− vậy, việc đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả đã tác động hiệu quả đến kết quả dự báo vị trí đổ bộ của mô hình tại nhóm thời điểm tr−ớc đổ bộ khoảng 1 và 2 ngày. Để đánh giá tốt hơn sai số đổ bộ đối với từng tr−ờng hợp dự báo, tác giả đã chia theo các phân loại sau:  Đánh giá theo c−ờng độ Phân loại theo c−ờng độ đ−ợc phân chia theo những cơn bão có c−ờng độ mạnh và các cơn bão có c−ờng độ yếu. Bảng 3.7 thể hiện sai số vị trí đổ bộ trung bình của các cơn bão lựa chọn đ−ợc phân loại theo c−ờng độ. Hình 3.20 là biểu đồ biểu diễn giá trị trong bảng 3.7 t−ơng ứng. Bảng 3.7. Sai số trung bình vị trí đổ bộ của các cơn bão phân loại theo c−ờng độ (Km). Mạnh Yếu Thời điểm DB No_bogus Bogus No_bogus Bogus T1 191.10 184.46 86.53 83.50 T2 211.14 205.53 257.64 244.77 T3 224.99 215.74 208.81 317.27 66 c−ờng độ 0 50 100 150 200 250 300 350 T1 T2 T3 Thời điểm DB M PE No_mạnh No_yếu Bogus_mạnh Bogus_yếu Hình 3.21. Sai số trung bình vị trí đổ bộ của các cơn bão phân loại theo c−ờng độ (Km). Từ bảng và biểu đồ ta thấy, với thời điểm thực hiện dự báo tr−ớc đổ bộ khoảng 1 ngày: tr−ờng hợp Bogus cho dự báo tốt nhất trong nhóm cơn bão có c−ờng độ yếu, sai số là 83.5 km. Thử nghiệm Bogus cho sai số nhỏ hơn so với No_bogus ở cả nhóm cơn bão có c−ờng độ mạnh và yếu. Tr−ờng hợp cơn bão có c−ờng độ yếu có xu h−ớng cho sai số nhỏ hơn các cơn bão mạnh trong hai thử nghiệm Bogus và No_bogus. Tại nhóm thời điểm thực hiện dự báo tr−ớc đổ bộ khoảng 2 ngày, Bogus vẫn cho kết quả dự báo tốt hơn No_bogus đối với hai nhóm c−ờng độ bão. Khác với thời điểm tr−ớc 1 ngày, các cơn bão mạnh có xu h−ớng cho sai số nhỏ hơn các cơn bão yếu trong cả hai thử nghiệm. Đến thời điểm thực hiện dự báo tr−ớc đổ bộ khoảng 3 ngày, Bogus có sai số lớn nhất với tr−ờng hợp các cơn bão yếu, giá trị sai số là 317 km. Điều này có thể do bộ mẫu sử dụng để tính toán ch−a đủ lớn. Vì vậy sai số trung bình của nó bị ảnh h−ởng lớn bởi sai số của từng thành phần dự báo. Nh− vậy, trong nhóm cơn bão có c−ờng độ yếu khả năng có thành phần dự báo cho sai số t−ơng đối lớn. Tr−ờng hợp những cơn bão mạnh, sai số có xu h−ớng ổn định hơn và thử nghiệm Bogus có dự báo tốt hơn No_bogus. Nh− vậy, tại thời điểm thực hiện dự báo tr−ớc thời điểm đổ bộ thực tế khoảng 1 ngày nên sử dụng ph−ơng án Bogus, đặc biệt với những cơn bão có c−ờng độ yếu. 67 Đến thời điểm T2, ph−ơng án Bogus đ−ợc sử dụng và −u tiên hơn với những cơn bão có c−ờng độ mạnh. Thời điểm T3, ph−ơng án Bogus nên đ−ợc sử dụng cho những cơn bão mạnh nh−ng với những cơn bão yếu nên dùng ph−ơng án No_bogus.  Đánh giá theo h−ớng quỹ đạo so với bờ biển Các cơn bão đổ bộ sẽ đ−ợc chia theo h−ớng di chuyển của quỹ đạo tại thời điểm dự báo so với đ−ờng bờ biển. Bảng 3.8 thể hiện sai số vị trí đổ bộ trung bình của các cơn bão đổ bộ di chuyển theo hai h−ớng trên đối với tr−ờng hợp Bogus và No_bogus. Hình 3.22 là biểu đồ biểu diễn sai số t−ơng ứng trong bảng 3.8. Bảng 3.8. Sai số vị trí đổ bộ trung bình của các cơn bão chia theo h−ớng quỹ đạo so với bờ biển (Km). G90 G45 Thời điểm DB No_bogus Bogus No_bogus Bogus T1 64.09 62.32 204.99 187.31 T2 227.85 204.16 241.39 235.03 T3 207.14 359.18 212.23 267.85 h−ớng quỹ đạo 0 50 100 150 200 250 300 350 400 T1 T2 T3 Thời điểm DB M PE No_g90 No_g45 Bogus_g90 Bogus_g45 Hình 3.22. Sai số vị trí đổ bộ trung bình chia theo h−ớng quỹ đạo so với bờ biển (Km). 68 Nhìn một cách tổng thể, nhóm dự báo tr−ớc thời điểm đổ bộ khoảng 1 ngày, thử nghiệm Bogus cho sai số nhỏ hơn No_bogus với cả hai h−ớng quỹ đạo G90 và G45. Tr−ờng hợp Bogus có sai số nhỏ nhất trong những cơn bão G90. Giá trị sai số là 62 km. Những cơn bão có h−ớng di chuyển so với đ−ờng bờ biển góc từ 45° đến 90° cho dự báo tốt hơn những cơn bão có h−ớng di chuyển với góc nhỏ hơn 45°. Thời điểm thực hiện dự báo tr−ớc đổ bộ thực tế khoảng 2 ngày, kết quả dự báo t−ơng tự thời điểm tr−ớc đổ bộ 1 ngày. Nghĩa là thử nghiệm Bogus cho sai số nhỏ hơn No_bogus và các cơn bão có h−ớng quỹ đạo G90 có sai số nhỏ hơn các cơn bão có h−ớng quỹ đạo G45. Đến các dự báo tr−ớc thời điểm đổ bộ khoảng 3 ngày, thử nghiệm No_bogus tỏ ra hiệu quả hơn Bogus. Sai số lớn nhất tại thời điểm này là 359 km, thuộc về thử nghiệm Bogus với các cơn bão có h−ớng quỹ đạo G90. Tóm lại, với nhóm dự báo tr−ớc đổ bộ thực tế khoảng 1 ngày và 2 ngày, ph−ơng án Bogus có thể đ−ợc dùng cho các cơn bão có h−ớng quỹ đạo G90 và G45, đặc biệt với các cơn bão có h−ớng quỹ đạo G90. Ph−ơng án No_bogus đ−ợc sử dụng cho các cơn bão trên tại thời điểm tr−ớc đổ bộ thực tế 3 ngày.  Đánh giá theo tốc độ di chuyển Tốc độ di chuyển đ−ợc chia theo các cơn bão có tốc độ di chuyển nhanh và các cơn bão có tốc độ di chuyển chậm. Bảng 3.9. thể hiện sai số vị trí đổ bộ trung bình chia theo tốc độ di chuyển các cơn bão cho tr−ờng hợp No_bogus và Bogus. Hình 3.23 là biểu đồ biểu diễn giá trị t−ơng ứng trong bảng 3.9. Bảng 3.9. Bảng sai số vị trí đổ bộ trung bình chia theo tốc độ di chuyển (Km). Nhanh Chậm Thời điểm DB No_bogus Bogus No_bogus Bogus T1 68.79 107.58 175.36 164.05 T2 215.70 202.82 244.08 250.82 T3 224.99 215.74 208.81 317.27 69 tốc độ di chuyển 0 50 100 150 200 250 300 350 T1 T2 T3 Thời điểm DB M PE No_nhanh No_chậm Bogus_nhanh Bogus_chậm Hình 3.23. Sai số vị trí trung bình chia theo tốc độ di chuyển (Km). Xu h−ớng chung tại thời điểm thực hiện dự báo tr−ớc đổ bộ thực tế khoảng 1 ngày là các cơn bão có tốc độ di chuyển nhanh có sai số nhỏ hơn các cơn bão di chuyển chậm. Thử nghiệm No_bogus cho sai số nhỏ nhất với các cơn bão di chuyển nhanh. Giá trị sai số khoảng 69 km. Tại thời điểm thực hiện dự báo tr−ớc đổ bộ thực tế khoảng 2 ngày, các cơn bão di chuyển nhanh vẫn có xu h−ớng cho sai số nhỏ hơn các cơn bão di chuyển chậm. Hiệu quả của thử nghiệm Bogus khác nhau trong từng tr−ờng hợp bão. Nhóm dự báo tr−ớc thời điểm đổ bộ thực tế khoảng 3 ngày, thử nghiệm Bogus kém hiệu quả hơn với các cơn bão có tốc độ di chuyển chậm. Sai số của các cơn bão di chuyển nhanh có xu h−ớng ổn định hơn các cơn bão di chuyển chậm. Qua đó cho thấy tại thời điểm thực hiện dự báo tr−ớc đổ bộ thực tế 1 ngày, ph−ơng án No_bogus nên đ−ợc sử dụng cho những cơn bão di chuyển nhanh và ph−ơng án Bogus đ−ợc dùng cho những cơn bão di chuyển chậm. Đến thời điểm tr−ớc đổ bộ 2 ngày và 3 ngày, ph−ơng án Bogus đ−ợc áp dụng cho các cơn bão di chuyển nhanh và No_bogus lại đ−ợc áp dụng cho các cơn bão di chuyển chậm. Các ph−ơng án đều hiệu quả hơn với các cơn bão có tốc độ di chuyển nhanh.  Đánh giá theo khu vực bờ biển Đ−ờng bờ biển sẽ đ−ợc chia làm hai khu vực 1 và khu vực 2 nh− đã xác định ở trên. Bảng 3.10 biểu diễn sai số vị trí đổ bộ trung bình đ−ợc chia theo khu vực 70 đ−ờng bờ biển của hai tr−ờng hợp thử nghiệm. Hình 3.24 là biểu đồ biểu diễn các giá trị t−ơng ứng trong bảng 3.10. Bảng 3.10. Bảng sai số vị trí đổ bộ trung bình chia theo khu vực bờ biển (Km). KV1 KV2 Thời điểm DB No_bogus Bogus No_bogus Bogus T1 148.70 144.97 65.05 107.57 T2 303.73 258.33 99.60 182.71 T3 258.58 241.53 146.23 312.88 khu vực 0 50 100 150 200 250 300 350 T1 T2 T3 Thời điểm DB M PE No_kv1 No_kv2 Bogus_kv1 Bogus_kv2 Hình 3.24. Biểu đồ sai số vị trí đổ bộ trung bình chia theo khu vực bờ biển (Km). Từ bảng số liệu và hình vẽ (Bảng 3.10 và Hình 3.24) cho thấy thử nghiệm Bogus và No_bogus ứng với các cơn bão có xu h−ớng đổ bộ vào khu vực 2 đều có sai số nhỏ hơn khu vực 1. Thử nghiệm No_bogus có xu h−ớng dự báo tốt hơn Bogus ở hai khu vực, sai số nhỏ nhất là 65 km ở khu vực 2. Mặc dù trong khu vực 1, sai số của No_bogus lớn hơn Bogus nh−ng sai khác nhau không đáng kể. Tại thời điểm dự báo tr−ớc đổ bộ thực tế khoảng 2 ngày, các cơn bão thuộc khu vực 2 vẫn cho sai số nhỏ hơn khu vực 1 ở hai thử nghiệm. Thử nghiệm No_bogus có sai số nhỏ nhất là 99 km ở khu vực 2 nh−ng lại có sai số lớn nhất ở khu vực 1, với trị số khoảng 304 km. 71 Đến thời điểm dự báo tr−ớc đổ bộ thực tế khoảng 3 ngày, sai số của hai thử nghiệm ổn định hơn ở khu vực 1. Khu vực 2, thử nghiệm No_bogus có sai số nhỏ nhất là 146 km, trong khi thử nghiệm Bogus lại cho sai số lớn nhất là 313 km. Nh− vậy, ở khu vực 1, ph−ơng án Bogus nên đ−ợc sử dụng cho cả ba thời điểm thực hiện dự báo tr−ớc đổ bộ 1 ngày, 2 ngày và 3 ngày. ở khu vực 2, ph−ơng án No_bogus rất hiệu quả ở cả ba thời điểm nghiên cứu và nên sử dụng ph−ơng án này. Các cơn bão có xu h−ớng đổ bộ vào khu vực 2 luôn cho sai số nhỏ hơn các cơn bão đổ bộ vào khu vực 1. Bảng 3.11 tổng kết kết quả dự báo vị trí đổ bộ tốt nhất của các thử nghiệm Bogus và No_bogus theo các tiêu chí đã phân loại. Bảng 3.11. Bảng tổng kết các thử nghiệm cho kết quả dự báo vị trí đổ bộ tốt nhất tại từng thời điểm thực hiện dự báo theo các phân loại. Thời điểm DB Toàn bộ mẫu C−ờng độ H−ớng quỹ đạo Tốc độ di chuyển Khu vực bờ biển Mạnh Yếu G90 G45 Nhanh Chậm KV1 KV2 T1 B B B B B N B B N T2 B B B B B B N B N T3 N B N N N B N B N Trong đó: B: ph−ơng án Bogus nên đ−ợc sử dụng. N: ph−ơng án No_bogus nên đ−ợc sử dụng. Từ bảng tổng kết trên cho thấy: thời điểm thực hiện dự báo tr−ớc đổ bộ thực tế khoảng 1 ngày và 2 ngày, phần lớn các tr−ờng hợp bão đều có thể tham khảo ph−ơng án Bogus. Ph−ơng án No_bogus nên sử dụng nhiều hơn tại thời điểm thực hiện dự báo tr−ớc đổ bộ khoảng 3 ngày. Nh− vậy, đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả đã có tác động tích cực đến việc dự báo các cơn bão gần bờ. 3.4.2.2. Đánh giá kết quả dự báo xu h−ớng đổ bộ  Đánh giá chung 72 Bảng 3.12 biểu diễn sai số trung bình của thời điểm đổ bộ và vĩ độ điểm đổ bộ trên toàn bộ tập mẫu các cơn bão đổ bộ đã lựa chọn cho tr−ờng hợp thử nghiệm No_bogus và Bogus tại các thời điểm dự báo T1, T2 và T3. Bộ mẫu số liệu của tr−ờng hợp đánh giá chung và các tr−ờng hợp phân loại theo c−ờng độ, di chuyển về h−ớng và tốc độ, khu vực bờ biển t−ơng tự nh− ở đánh giá kết quả dự báo vị trí đổ bộ ở trên t−ơng ứng với từng tr−ờng hợp. Bảng 3.12. Sai số trung bình của thời điểm đổ bộ và vĩ độ điểm đổ bộ trên toàn tập mẫu No_bogus Bogus Thời điểm DB ME_t ME_d ME_t ME_d T1 2.23 0.21 2.79 -0.12 T2 9.25 0.18 8.39 -0.72 T3 11.31 -0.06 9.90 -2.17 Trong đó: ME_t: sai số trung bình của thời điểm đổ bộ. ME_d: sai số trung bình của vĩ độ điểm đổ bộ. Sai số trung bình của thời điểm đổ bộ (ME_t) nói lên xu thế bão mô hình đổ bộ sớm hay muộn hơn so với quan trắc. ME_t > 0, mô hình cho dự báo thời điểm đổ bộ sớm hơn quan trắc. ME_t < 0, mô hình dự báo thời điểm đổ bộ muộn hơn so với quan trắc. Sai số trung bình của vĩ độ điểm đổ bộ (ME_d) cho biết xu thế dự báo của mô hình lệch trái hay phải so với quỹ đạo bão quan trắc. ME_d > 0, quỹ đạo dự báo của mô hình lệch trái so với quan trắc. ME_d < 0, quỹ đạo dự báo của mô hình lệch phải so với quan trắc. Nhìn vào bảng số liệu ta thấy, thử nghiệm No_bogus và Bogus đều có sai số ME_t d−ơng (ME_t >0) tại cả ba thời điểm nghiên cứu. Điều này chứng tỏ các cơn bão mô hình dự báo có thời điểm đổ bộ sớm hơn thời điểm đổ bộ thực tế. Thử nghiệm Bogus có xu h−ớng lệch phải so với quỹ đạo quan trắc (ME_d < 0). Thử nghiệm No_bogus cho xu h−ớng lệch trái so với quỹ đạo quan trắc tại 73 thời điểm dự báo tr−ớc đổ bộ 1 ngày và 2 ngày (ME_d > 0). Đến thời điểm dự báo tr−ớc đổ bộ khoảng 3 ngày, No_bogus có xu h−ớng lệch phải. T−ơng tự nh− ở phần đánh giá vị trí đổ bộ, việc đánh giá xu h−ớng đổ bộ cũng đ−ợc phân loại theo c−ờng độ, di chuyển và khu vực bờ biển với những tiêu chí t−ơng tự t−ơng ứng với từng loại.  Đánh giá theo c−ờng độ Bảng 3.13 và Bảng 3.14 là sai số trung bình của thời điểm đổ bộ và sai số trung bình của vĩ độ điểm đổ bộ ứng với hai thử nghiệm No_bogus và Bogus. Bảng 3.13. Sai số trung bình của thời điểm đổ bộ chia theo c−ờng độ (ME_t). Mạnh Yếu Thời điểm DB No_bogus Bogus No_bogus Bogus T1 6.53 4.24 -1.06 1.68 T2 10.15 7.53 8.40 9.19 T3 16.86 14.32 3.57 -9.78 Bảng 3.14. Sai số trung bình của vĩ độ điểm đổ bộ chia theo c−ờng độ (ME_d). Mạnh Yếu Thời điểm DB No_bogus Bogus No_bogus Bogus T1 1.12 0.66 -0.59 -0.80 T2 0.78 -0.22 -0.46 -1.25 T3 0.48 -1.22 -0.95 -3.77 Từ Bảng 3.13 cho thấy với các cơn bão mạnh, các ph−ơng án Bogus và No_bogus có thời điểm đổ bộ sớm hơn so với quan trắc thực tại cả ba thời điểm nghiên cứu (ME_t >0). Với các cơn bão yếu, tại thời điểm dự báo tr−ớc đổ bộ 1 ngày, thử nghiệm No_bogus cho thời điểm đổ bộ muộn hơn quan trắc (ME_t <0). Đến thời điểm thực hiện dự báo tr−ớc đổ bộ 3 ngày, Bogus lại có xu h−ớng đổ bộ muộn hơn so với thực tế. 74 Trên Bảng 3.14, thử nghiệm Bogus chỉ cho dự báo có xu h−ớng lệch trái tại nhóm tr−ớc đổ bộ khoảng 1 ngày với tr−ờng hợp các cơn bão mạnh. Các tr−ờng hợp còn lại, Bogus đều có xu h−ớng lệch phải (ME_d <0). Thử nghiệm No_bogus phân chia thành hai xu h−ớng. Xu h−ớng lệch trái với các cơn bão có c−ờng độ mạnh và lệch phải với các cơn bão yếu. Trong hai thử nghiệm, các cơn bão yếu cũng có xu h−ớng lệch phải nhiều hơn so với các cơn bão mạnh.  Đánh giá theo h−ớng quỹ đạo so với bờ biển Bảng 3.15 và Bảng 3.16 biểu diễn sai số trung bình của thời điểm đổ bộ và vĩ độ điểm đổ bộ trên tập số liệu chia theo h−ớng di chuyển của quỹ đạo so với đ−ờng bờ biển cho các tr−ờng hợp thử nghiệm. Bảng 3.15. Bảng sai số trung bình của thời điểm đổ bộ chia theo h−ớng quỹ đạo so với bờ biển (ME_t). G90 G45 Thời điểm DB No_bogus Bogus No_bogus Bogus T1 -0.71 2.33 5.59 3.32 T2 9.37 8.89 9.05 7.60 T3 7.75 1.50 14.19 10.92 Bảng 3.16. Bảng sai số trung bình của vĩ độ điểm đổ bộ chia theo h−ớng quỹ đạo so với bờ biển (ME_d). G90 G45 Thời điểm DB No_bogus Bogus No_bogus Bogus T1 -0.01 -0.25 0.65 -0.21 T2 -0.35 -0.77 1.00 -0.65 T3 -0.42 -2.31 0.20 -2.08 75 Từ bảng 3.15 thấy rằng chỉ tại thời điểm dự báo tr−ớc đổ bộ 1 ngày với các cơn bão di chuyển so với đ−ờng bờ biển góc từ 45 độ đến 90 độ, thử nghiệm No_bogus cho thời điểm đổ bộ muộn hơn so với quan trắc thực tế (ME_t <0). Các tr−ờng hợp khác cho dự báo thời điểm đổ bộ sớm hơn quan trắc (ME_t >0). Xu h−ớng của thử nghiệm Bogus trong phân loại này t−ơng tự nh− xu h−ớng đánh giá trên bộ mẫu số liệu chung (Bảng 3.16). Nghĩa là lệch phải so với quỹ đạo thực. Thử nghiệm No_bogus chia làm hai xu h−ớng: lệch phải với tr−ờng hợp bão có h−ớng quỹ đạo G90 và lệch trái với các cơn bão có h−ớng quỹ đạo G45.  Đánh giá theo tốc độ di chuyển Bảng 3.17 và Bảng 3.18 thể hiện sai số trung bình của thời điểm đổ bộ và vĩ độ điểm đổ bộ trên tập số liệu chia theo tốc độ di chuyển ứng với từng tr−ờng hợp thử nghiệm. Bảng 3.17. Bảng sai số trung bình của thời điểm đổ bộ chia theo tốc độ di chuyển (ME_t). Nhanh Chậm Thời điểm DB No_bogus Bogus No_bogus Bogus T1 -1.09 0.53 4.78 4.52 T2 9.85 8.12 8.86 8.56 T3 12.41 10.80 11.49 1.35 Bảng 3.18. Bảng sai số trung bình của vĩ độ điểm đổ bộ chia theo tốc độ di chuyển (ME_d). Nhanh Chậm Thời điểm DB No_bogus Bogus No_bogus Bogus T1 -0.11 -0.27 0.49 0.02 T2 -0.36 -1.02 0.54 -0.52 T3 -0.30 -1.67 0.12 -2.54 76 Qua bảng số liệu về sai số trung bình của thời điểm đổ bộ (Bảng 3.17), ta thấy có sự khác biệt duy nhất tại thời điểm dự báo tr−ớc đổ bộ 1 ngày của các cơn bão có tốc độ di chuyển nhanh. Đó là thử nghiệm No_bogus có sai số ME_t <0, nghĩa là dự báo có xu h−ớng muộn hơn so với quan trắc thực tế. Các tr−ờng hợp khác đều mang giá trị d−ơng. Thử nghiệm Bogus chỉ có duy nhất giá trị ME_d > 0 tại thời điểm thực hiện dự báo tr−ớc đổ bộ khoảng 1 ngày với các cơn bão di chuyển chậm (Bảng 3.18). Điều này có nghĩa quỹ đạo bão dự báo có xu h−ớng lệch trái so với quỹ đạo quan trắc. Thử nghiệm No_bogus cho xu h−ớng lệch phải với các tr−ờng hợp bão có tốc độ di chuyển nhanh (ME_d < 0) và lệch trái với các cơn bão di chuyển chậm (ME_d > 0).  Đánh giá theo khu vực bờ biển Bảng 3.19 và Bảng 3.20 là sai số trung bình của thời điểm đổ bộ và vĩ độ điểm đổ bộ ứng với hai thử nghiệm No_bogus và Bogus chia theo khu vực bờ biển. Bảng 3.19. Bảng sai số trung bình của thời điểm đổ bộ chia theo khu vực bờ biển (ME_t). KV1 KV2 Thời điểm DB No_bogus Bogus No_bogus Bogus T1 3.06 3.33 -0.48 1.01 T2 16.82 13.59 -0.67 1.97 T3 15.36 15.31 13.82 1.74 Bảng 3.20. Bảng sai số trung bình của vĩ độ điểm đổ bộ chia theo khu vực bờ biển (ME_d). KV1 KV2 Thời điểm DB No_bogus Bogus No_bogus Bogus T1 0.20 -0.19 0.23 0.07 T2 0.61 -0.27 -0.31 -1.35 T3 0.58 -0.76 -0.01 -2.98 77 Trên bảng số liệu và biểu đồ (Bảng 3.19) cho thấy phần lớn ME_t đều có giá trị d−ơng ở tất cả các tr−ờng hợp của các thử nghiệm, ngoại trừ thử nghiệm No_bogus tại thời điểm dự báo tr−ớc đổ bộ 1 ngày và 2 ngày cho khu vực 2, ME_t có giá trị âm. Điều này có nghĩa rằng ở hai thời điểm này, thời điểm đổ bộ dự báo muộn hơn thời điểm đổ bộ quan trắc. Từ Bảng 3.20 chỉ ra rằng hầu hết thử nghiệm Bogus đều cho xu h−ớng lệch phải so với quỹ đạo thực. Thử nghiệm No_bogus lại cho lệch trái nhiều hơn, đặc biệt với những cơn bão có xu h−ớng đổ bộ vào khu vực 1. Bảng 3.21và Bảng 3.22 tổng kết xu h−ớng sai số trung bình của thời điểm đổ bộ và sai số trung bình của vĩ độ điểm đổ bộ ứng với thử nghiệm No_bogus theo các tiêu chí phân loại đã trình bày ở trên. Bảng 3.21. Bảng tổng kết xu h−ớng sai số trung bình của thời điểm đổ bộ theo các phân loại cho thử nghiệm No_bogus. Trong đó: S: thời điểm đổ bộ dự báo có xu h−ớng sớm hơn so với quan trắc. M: thời điểm đổ bộ dự báo có xu h−ớng muộn hơn so với quan trắc. Thời điểm DB Toàn bộ mẫu C−ờng độ H−ớng quỹ đạo Tốc độ di chuyển Khu vực bờ biển Mạnh Yếu G90 G45 Nhanh Chậm KV1 KV2 T1 S S M M S M S S M T2 S S S S S S S S S T3 S S S S S S S S S 78 Bảng 3.22. Bảng tổng kết xu h−ớng sai số trung bình của vĩ độ điểm đổ bộ theo các phân loại cho thử nghiệm No_bogus. Trong đó: T: quỹ đạo dự báo có xu h−ớng lệch trái so với quan trắc. P: quỹ đạo dự báo có xu h−ớng lệch trái so với quan trắc. Thời điểm DB Toàn bộ mẫu C−ờng độ H−ớng quỹ đạo Tốc độ di chuyển Khu vực bờ biển Mạnh Yếu G90 G45 Nhanh Chậm KV1 KV2 T1 T T P P T P T T T T2 T T P P T P T T P T3 P T P P T P T T P Từ bảng tổng kết trên cho thấy thử nghiệm No_bogus dự báo thời điểm đổ bộ sớm hơn so với thời điểm đổ bộ thực tế tại hầu hết các tr−ờng hợp (Bảng 3.21). Ngoại trừ tại thời điểm dự báo tr−ớc đổ bộ 1 ngày, các cơn bão: c−ờng độ yếu, có h−ớng quỹ đạo so với đ−ờng bờ biển góc từ 45° đến 90°, có tốc độ di chuyển nhanh hay có khả năng đổ bộ vào khu vực 2 thì có xu h−ớng đổ bộ muộn hơn so với quan trắc. No_bogus chia làm hai xu thế: lệch trái và lệch phải giữa các cơn bão mạnh và yếu, các cơn bão di chuyển chậm và nhanh so với h−ớng di chuyển của quỹ đạo quan trắc (Bảng 3.22) Bảng 3.23. Bảng tổng kết xu h−ớng sai số trung bình của thời điểm đổ bộ theo các phân loại cho thử nghiệm Bogus. Thời điểm DB Toàn bộ mẫu C−ờng độ H−ớng quỹ đạo Tốc độ di chuyển Khu vực bờ biển Mạnh Yếu G90 G45 Nhanh Chậm KV1 KV2 T1 S S S S S S S S S T2 S S S S S S S S S T3 S S M S S S S S S 79 Bảng 3.24. Bảng tổng kết xu h−ớng sai số trung bình của vĩ độ điểm đổ bộ theo các phân loại cho thử nghiệm Bogus. Thời điểm DB Toàn bộ mẫu C−ờng độ H−ớng quỹ đạo Tốc độ di chuyển Khu vực bờ biển Mạnh Yếu G90 G45 Nhanh Chậm KV1 KV2 T1 P T P P P P T P T T2 P P P P P P P P P T3 P P P P P P P P P Thử nghiệm Bogus có xu h−ớng đổ bổ sớm hơn so với quan trắc và quỹ đạo lệch phải so với h−ớng di chuyển của quỹ đạo quan trắc trong phần lớn các tr−ờng hợp tại cả ba thời điểm nghiên cứu. Nh− vậy việc đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả đã mang lại kết quả khá tốt đối với việc dự báo vị trí thời điểm đổ bộ. Cấu trúc, chuyển động của xoáy bão đã đ−ợc mô tả gần với xoáy thực hơn, điều này giúp cho dự báo thời điểm đổ bộ của mô hình trở nên gần với thực tế hơn. Qua phân tích các sai số về vị trí và xu h−ớng đổ bộ trung bình trên bộ số liệu chung và bộ số liệu đ−ợc phân chia theo các tiêu chí trên, tác giả đ−a ra đ−ợc các đánh giá cụ thể hơn đối với từng tr−ờng hợp bão ứng với mỗi ph−ơng án thử nghiệm. Từ đó giúp ng−ời sử dụng có đ−ợc sự lựa chọn tối −u nhất cho kết quả dự báo của mô hình WRF. 80 Kết luận Từ những kết quả trên có thể thấy rằng vai trò của đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả là quan trọng trong cải thiện chất l−ợng dự báo bão, đặc biệt là về c−ờng độ. Đối với bài toán dự báo vị trí và thời điểm đổ bộ, hệ thống đồng hóa tr−ờng cài xoáy giả của mô hình WRF cho kết quả t−ơng đối khả quan. Qua những nghiên cứu đạt đ−ợc trong luận văn, tác giả đã rút ra đ−ợc một vài kết luận sau: • Tìm hiểu những nghiên cứu về bão đổ bộ, đồng hóa số liệu xoáy giả và các mô hình dự báo bão trên thế giới và Việt Nam. • Khai thác ch−ơng trình xây dựng xoáy giả và hệ thống đồng hóa số liệu 3DVAR trong mô hình WRF. • Xây dựng ch−ơng trình xác định vị trí và thời điểm đổ bộ của các cơn bão đổ bộ vào bờ biển Việt Nam. • Lựa chọn đ−ợc yếu tố cấu thành xoáy giả phù hợp để đ−a vào hệ thống đồng hóa số liệu của mô hình WRF cho bài toán dự báo bão. Đó là số liệu khí áp mặt biển và gió các mực của tr−ờng cài xoáy giả. • Tiến hành khảo sát bộ số liệu gồm 82 tr−ờng hợp ứng với 11 cơn bão đổ bộ vào bờ biển Việt Nam từ năm 2004 đến năm 2007 với hai thử nghiệm là chạy mô hình WRF không đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả (No_bogus) và chạy mô hình WRF có đồng hóa số liệu tr−ờng cài số liệu xoáy giả (Bogus). Qua phân tích và đánh giá chung cho thấy: + Về quỹ đạo: Thử nghiệm có đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả cho sai số nhỏ hơn so với thử nghiệm không đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả tại hầu hết các thời điểm. Với tr−ờng hợp có đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả, sai số tại các thời điểm dự báo 24 giờ, 48 giờ và 72 giờ t−ơng ứng là 122, 220 và 373 km. Trong khi tr−ờng hợp không đồng hóa số liệu, sai số ứng với các thời điểm dự báo nh− trên là 132, 227 và 389 km. + Về c−ờng độ: Đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả khá hiệu quả trong bài toán dự báo c−ờng độ. Tại tất cả các thời điểm, sai số của tr−ờng hợp Bogus đều đ−ợc cải thiện so với tr−ờng hợp No_bogus. 81 • Sai số vị trí đổ bộ: Tr−ờng hợp có đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả cho sai số vị trí đổ bộ nhỏ hơn tr−ờng hợp không đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả tại các nhóm thời điểm thực hiện dự báo tr−ớc đổ bộ thực tế khoảng 1 ngày (T1) và 2 ngày (T2), với sai số t−ơng ứng khoảng 126 và 224 km. Đến thời điểm thực hiện dự báo tr−ớc đổ bộ thực tế khoảng 3 ngày (T3), tr−ờng hợp không đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả cho sai số nhỏ hơn. Sai số của No_bogus là 224 km. • Về xu h−ớng đổ bộ: hai thử nghiệm Bogus và No_bogus đều dự báo thời điểm đổ bộ sớm hơn so với thực tế. Tuy nhiên, thử nghiệm Bogus có xu h−ớng lệch phải so với h−ớng dịch chuyển của quỹ đạo quan trắc. Thử nghiệm No_bogus có xu h−ớng lệch trái, ngoại trừ thời điểm dự báo tr−ớc đổ bộ 3 khoảng 3 ngày. • Đánh giá sai số vị trí và xu h−ớng đổ bộ dựa trên các phân loại theo c−ờng độ, di chuyển (h−ớng và tốc độ) và khu vực bờ biển với hai thử nghiệm Bogus và No_bogus: + Vị trí đổ bộ: Thử nghiệm Bogus phần lớn đều cho sai số nhỏ hơn thử nghiệm No_bogus đối với những cơn bão đ−ợc phân loại ở trên, đặc biệt là các cơn bão có c−ờng độ mạnh và các cơn bão đổ bộ vào khu vực 1. Với các phân loại nh−: các cơn bão có c−ờng độ yếu hay có h−ớng di chuyển quỹ đạo so với đ−ờng bờ biển góc nhỏ hơn 45°, thử nghiệm Bogus chỉ có sai số lớn hơn No_bogus chủ yếu ở dự báo T3. + Xu h−ớng đổ bộ: Thử nghiệm Bogus vẫn có xu h−ớng đổ bộ sớm và lệch phải so với quỹ đạo quan trắc trong từng tr−ờng hợp phân loại. Với thử nghiệm No_bogus đã có sự khác biệt trong từng phân loại: lệch trái với các bão có c−ờng độ mạnh, các cơn bão có tốc độ di chuyển chậm, các cơn bão có h−ớng quỹ đạo so với đ−ờng bờ biển góc từ 45° đến 90° và các cơn bão có khả năng đổ bộ vào khu vực 1; lệch phải với các tr−ờng hợp còn lại. Về thời điểm đổ bộ, No_bogus cũng cho xu h−ớng đổ bộ sớm hơn quan trắc thực trong phần lớn các tr−ờng hợp phân loại. 82 Từ các kết quả nhận đ−ợc cho thấy ph−ơng án dự báo tốt nhất đối với từng thời điểm nh− sau: + Tại thời điểm thực hiện dự báo tr−ớc đổ bộ khoảng 1 ngày và 2 ngày nên sử dụng ph−ơng án có đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả (Bogus). Ph−ơng án này cho xu h−ớng đổ bộ sớm hơn quan trắc và lệch phải so với quỹ đạo quan trắc. + Tại thời điểm thực hiện dự báo tr−ớc đổ bộ khoảng 3 ngày (khi cơn bão còn xa bờ) nên có sự lựa chọn tối −u giữa hai ph−ơng án không đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả và có đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả dựa trên các đặc tr−ng (c−ờng độ, di chuyển) và khu vực đổ bộ của cơn bão. Kiến nghị: Dự báo vị trí và thời điểm đổ bộ là bài toán có ý nghĩa cả về mặt khoa học và thực tiễn đối với những ng−ời nghiên cứu và làm nghiệp vụ. Xét về tổng thể, ph−ơng án có đồng hóa số liệu tr−ờng cài xoáy giả không chỉ cho cải thiện đáng kể chất l−ợng dự báo bão của mô hình WRF. Nó cũng đ−a ra khả năng cải thiện dự báo vị trí đổ bộ của các cơn bão, đặc biệt ở các thời điểm cơn bão gần bờ. Vì vậy, trong t−ơng lai cần tập trung nghiên cứu sâu hơn vấn đề này để có thể áp dụng vào thực tiễn. 83 Tài liệu tham khảo Tiếng Việt 1) Phạm Vũ Anh (2006), Tập bài giảng khí t−ợng Synôp nâng cao. 2) Nguyễn Lê Dũng, Phan Văn Tân, (2008), Thử nghiệm ứng dụng hệ thống WRF-VAR kết hợp ban đầu hóa xoáy dự báo quỹ đạo bão trên khu vực biển Đông, Tuyển tập báo cáo Hội nghị dự báo viên toàn quốc lần thứ III, Tr 36-46. 3) Lê Đức, (2007), Nghiên cứu khu vực hóa động lực học một mô hình số phân giải cao dự báo m−a lớn gây lũ lụt ở đồng bằng sông Cửu Long, Luận án Tiến sỹ. 4) Bùi Hoàng Hải (2007), Nghiên cứu phát triển và ứng dụng sơ đồ phân tích xoáy cho mục đích dự báo chuyển động bão ở Việt Nam, Luận án Tiến sỹ Khí t−ợng. 5) Trần Duy Hiền (2008), Thử nghiệm dự báo quỹ đạo Bão trên biển Đông bằng mô hình MM5, Luận văn Thạc sỹ Khí t−ợng. 6) Võ Văn Hòa, (2008), “Đánh giá kỹ năng dự báo quỹ đạo bão của mô hình WRF”, Tạp chí Khí t−ợng Thủy văn, 3(567), tr. 37-46. 7) Võ Văn Hòa, (2004), Nghiên cứu lựa chọn mực dòng dẫn và sơ đồ ban đầu hóa xoáy tối −u cho mô hình dự báo quỹ đạo bão WBAR, Luận văn Thạc sỹ. 8) Trần Thảo Linh (2008), Nghiên cứu vai trò của xoáy giả và số liệu địa ph−ơng đến dự báo bão trên khu vực Biển Đông bằng mô hình RAMS, Luận văn Thạc sỹ Khí t−ợng. 9) Trần Công Minh (L.E. Car, R.L. Elsberry, M.A. Boothe), (1997), Kiến thức cơ sở của ph−ơng pháp hệ thống dự báo quỹ đạo bão ở miền Tây Bắc Thái Bình D−ơng. 10) Đặng Hồng Nga, Lã Thị Tuyết, Nguyễn Ngọc Bích Ph−ợng, ảnh h−ởng của thông số thực nghiệm trong sơ đồ ban đầu hóa xoáy TC – 84 LAPS đến kết quả dự báo quỹ đạo bão, Tuyển tập báo cáo Hội nghị khoa học lần thứ 10 11) Nguyễn Thị Minh Ph−ơng, Kết quả dự báo nghiệp vụ quỹ đạo các cơn bão hoạt động trên biển Đông năm 2005 bằng mô hình chính áp với sơ đồ ban đầu hóa xoáy cải tiến, Tuyển tập báo cáo Hội nghị khoa học lần thứ 10. Tiếng Anh 12) Ashu Dastoor and T.N.Krishnamurti, (1991), “The Landfall and Structure of A Tropical Cyclone: The Sensitivity of Model Predictions to Soil Moisture Parameterizations”, Boundary-Layer Meteorolory, 55, 345-380. 13) Dale Barker, Wei Huang, Yong-Run Guo and Al Bourgeois, A Three- Dimensional Variational (3Dvar) Data Assimilation System for Use with MM5. 14) Dale M.Barker, W.Huang, Y.-R.Guo and Q.Xiao: A Three-dimensional Variational (3DVAR) Data Assimilation System for Use with MM5: Implementation and Initial Results, Monthly Weather Review , Vol 132, 2004, 897-914. 15) Eugenia Kalnay, Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability, Cambridge. 16) Frank D Marks, Lynn K.Shay and PDT-5+, (1998), “Landfalling Tropical Cyclones: Forecast Problems and Associated Research Opportunities”, Bulletin of American Meteorological Society, Vol 79, No. 2, 305-323. 17) Glen Romine and Robert Wilhelmson, A High Resolution Numeriacal Simulation of the Landfall of Hurricane Opal (1995). 18) Y.-R. Guo, H.-C.Lin, X.X.Ma, X.-Y. Huang, C.T.Terng and Y.-H.Kuo, Impact of WRF-Var (3DAVR) Background Error Statistics on Typhoon Analysis and Forecast, WRF users workshop, Boulder, Colorado, 2006. 85 19) Gu Jianfeng, Qingnong Xiao, Ying-Hwa Kuo, Dale M.Barker, Xue Jishan and Ma Xiaoxing, Assimilation and Simulation of Typhoon Rusa (2002) Using the WRF System, Advances in Atmospheric Sciences, Vol 22, 415-427. 20) T.W. Hui and K.Y. Shum, (2005), Changes in the Structure of Tropical Storm Kompasu (0409) Before and After over Hong Kong in July 2004, WMO International Workshop on Tropical Cyclone Landfall Processes, Macao, China. 21) Jianjun Li, Noel E. Davidson, G. Dale Hess and Graham Milis, (1997), “A High-Resolution Prediction Study of Two Typhoon at Landfall”, Monthly Weather Review, 125, 2856-2878. 22) Liqiang Chen and Qingnong Xiao, The Evaluations of Hurricane BDA Scheme with WRF 3DVAR, WRF users workshop, Boulder, Colorado, 2006. 23) Luis M. Farfan, Joseph A. Zehnder, (2001), An Analysis of the Landfall of Hurrincane Nora (1997), American Meteorological Society, Vol 129, 2073-2088. 24) Mark D. Powell and Sim D. Aberson, (2001), Accuracy of United States Tropical Cyclone Landfall Forecasts in the Atlantic Basin (1976- 2000), Bulletin of American Meteorological Society, Vol 82, No. 12, 2749-2767. 25) Mitsuru Ueno and Kazutoshi Onogi, An Improvement in Tropical Cyclone Bogussing for Numerical Models at the JMA. 26) Quingfu Liu, Tim Marchok, Hua-Lu Pan, Morris Bender and Stephen Lord, Improvements in Hurricane Initialization and Forecasting at NCEP with Global and Regional (GFDL) models. 27) Qingnong Xiao, Xiaolei Zou and Bin Wang, (1999), Initialization and Simulation of a Landfalling Hurricane Using a Variational Bogus Data Assimilation Scheme, Monthly Weather Review, Vol 128, pp 2252- 2269. 86 28) Qingnong Xiao, Ying-Hwa Kuo, Ying Zhang, D.M. Barker and D.- J.Won, Experiments of a Typhoon Bogussing Scheme in the MM5 3D-VAR Cycling System, 26th Conference on Hurricanes and Tropical Cyclone, 2006. 29) Qingnong Xiao, Ying-Hwa Kuo, Ying Zhang, D.M.Barker, (2006), A Tropical Cyclone Bogus Data Assimilation Scheme in the MM5 3D-VAR System and Numerical Experiments with Typhoon Rusa (2002) Near Landfall, Journal of Meteorological Society of Japan, Vol 84, 671-689. 30) Steven W. Lyons, (2004), U.S Tropical Cyclone Landfall Variability: 1950-2002, American Meteorological Society, 19, 473-480. 31) Zhao-Xia Pu, (2004), Evaluation of Bogus Vortex Techniques with Four-Dimensional Variational Data Assimilation, Monthly Weather Review, Vol 129, 2023-2039. 32) Zhong Yuan, (2002), An Objective Prediction Scheme for Tropical Cyclones Making Landfalls in Easterns China, Journal of Tropical Meteorology, Vol 8, No. 1, 64-74. 33) Wang Guomin, Wang Shiwen and Li Jianjun, (1996), “A Bogus Typhoon Scheme and Its Application to a Movable Nested Mesh Model”, Advances in Atmospheric Sciences, 13, 103-114. 34) William C. Skamarock, Joseph B. Klemp, Jimy Dudhia, David O. Gill, Dale M. Barker, (2008), A Description of the Advanced Research WRF Version 3, National Center for Atmospheric Research Boulder, Colorado, USA.

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdflvths_lehongvan_557.pdf
Luận văn liên quan