Luận văn Khả năng dự báo mưa lớn do không khí lạnh kết hợp với dải hội tụ nhiệt đới cho khu vực Trung Trung Bộ bằng mô hình WRF

qui dự báo lượng mưa Thừa Thiên_Huế 72h và sai số bình phương trung bình. Trạm TB khu vực A Lưới Nam Đông Huế Trường hợp CN KCN CN KCN CN KCN CN KCN Hệ số tự do 4.67 21.82 11.42 -13.73 148.5 8 110.0 8 12.38 17.06 CN -1.86 -6.10 Phong Mỹ KCN -.47 -.68 -6.51 CN 1.30 A Lưới KCN 1.27 CN 1.30 2.4 Tà Lương KCN CN Phú Ốc KCN 4.38 CN .98 3.16 Nam Đông KCN 1.81 2.40 4.97 CN 5.39 Kim Long KCN Phụ thuộc 114.3 2 107.4 8 134.1 4 132.4 6 298.1 6 280.1 1 113.1 8 115.0 3 HSH Q .73 .77 .78 .78 .73 .77 .73 .72 Sai số bình phươn g trung bình Độc lập 225 226 403 222 483 582 242 238 Khu vực Thừa Thiên_Huế 72h 0 100 200 300 400 500 600 700 TB_TTH A Lưới Nam Đông Huế Trạm sa i s ố (m m ) PT_CN PT_KCN DL_CN DL_KCN Hình 3.13: Sai số bình phương trung bình các phương trình khu vực Thừa Thiên_Huế 72h d, Phương trình dự báo lượng mưa trạm Huế: trường hợp CN và KCN đều có một nhân tố dự báo là trạm A Lưới, hệ số tương quan bội như nhau là 0.73. Kiểm nghiệm với 55 số liệu phụ thuộc cho kết quả sai số CN và KCN là như nhau, nhưng với số liệu độc lập thì phương trình CN cho sai số dự báo 242mm lớn hơn KCN với sai số là 238mm.. 3.1.3.4 Khu vực Quảng Nam – Đà Nẵng Bảng 3.14: Các hệ số phương trình hồi qui dự báo lượng mưa Quảng Nam – Đà Nẵng 72h và sai số bình phương trung bình. Trạm TB khu vực Đà Nẵng Trà My KT Tam Kỳ Trường hợp CN KCN CN KCN CN KCN CN KCN Hệ số tự do 4.17 18.34 59.57 58.03 27.85 17.73 -.95 -.01 CN -.97 Hiên KCN CN .90 1.14 1.92 Khâm Đức KCN -.98 2.01 1.76 CN -1.74 1.03 Hội Khách KCN -1.61 CN .76 Tiên Sa KCN CN -.76 Trà my KCN CN 1.82 1.95 Tiên Phước KCN CN -2.72 -4.01 -2.71 Hiệp Đức KCN -2.25 -3.27 -2.39 CN Nông Sơn KCN 2.04 CN Giao Thủy KCN -1.74 CN Câu Lâu KCN 2.59 CN .19 2.84 Hội An KCN 2.83 .39 CN .29 1.23 KT Tam Kỳ KCN CN .99 TV Tam Kỳ KCN 1.93 .97 Phụ thuộc 57.26 69.66 85.30 85.83 80.43 95.78 62.39 67.77 HSTQB .90 .83 .79 .79 .87 .80 .83 .81 Sai số bình phương trung bình Độc lập 185 159 186 178 216 198 193 202 Nhận xét: Dựa vào hệ số các phương trình trong Bảng 3.14 và Hình 3.14 ta thấy: a, Phương trình dự báo lượng mưa trung bình khu vực Quảng Nam – Đà Nẵng (TB_QNĐN): phương trình dự báo với trường hợp CN có nhiều nhân tố dự báo nhất trong tất cả các phương trình xây dựng được, gồm bảy trạm: Khâm Đức, Tiên Sa, Trà 56 My, Tiên Phước, Hiệp Đức, Hội An và Khí tượng Tam Kỳ, hệ số tương quan bội là 0.90; trường hợp KCN có ít hơn với bốn nhân tố dự báo: Hiệp Đức, Nông Sơn, Giao Thủy và Câu Lâu, hệ số tương quan bội đạt 0.83. Kết quả sai số của phương trình dự báo dựa trên số liệu phụ thuộc trường hợp CN nhỏ hơn KCN, tương ứng là 57mm và 70mm; với số liệu độc lập thì ngược lại CN lại cho sai số dự báo lớn hơn KCN, tương ứng 185mm và 160mm. Khu vực Quảng Nam-Đà Nẵng 72h 0 50 100 150 200 250 TB_QNĐN Đà Nẵng Trà My Tam Kỳ Trạm sa i s ố (m m ) PT_CN PT_KCN DL_CN DL_KCN Hình 3.14: Sai số bình phương trung bình các phương trình khu vực Quảng Nam – Đà Nẵng 72h b, Phương trình dự báo lượng mưa trạm Đà Nẵng: trường hợp CN có ba nhân tố là trạm: Hiên, Hội Khách, Hội An tham gia vào phương trình dự báo; KCN cũng có ba nhân tố dự báo là trạm: Khâm Đức, Hội Khách và Hội An, hệ số tương quan của hai trường hợp CN và KCN bằng nhau và bằng 0.79. Sai số dự báo của hai phương trình trên chuỗi số liệu phụ thuộc trường hợp CN và KCN là bằng nhau và bằng 85mm, nhưng trên bộ số liệu độc lập thì phương trình CN có giá trị sai số 186mm, lớn hơn trường hợp KCN với sai số đạt 178mm. c, Phương trình dự báo lượng mưa trạm Trà My: phương trình dự báo hạn 72h trường hợp CN có năm nhân tố dư báo: Khâm Đức, Hội Khách, Tiên Phước, Hiệp Đức và TV Tam Kỳ, hệ số tương quan bội là 0.87; trường hợp KCN có ba nhân tố dự báo là trạm: Khâm Đức, Hiệp Đức và TB Tam Kỳ, hệ số tương quan tương bội là 0.83. Kết quả sai số đối với số liệu phụ thuộc trường hợp CN có sai số nhỏ hơn KCN; với số liệu độc lập thì CN lại cho sai số dự báo lớn hơn KCN. d, Phương trình dự báo lượng mưa trạm Tam Kỳ: trường hợp CN có ba trạm làm nhân tố dự báo: Khâm Đức, Hiệp Đức, KT Tam Kỳ; KCN có bốn nhân tố tham gia phương trình dự báo: Khâm Đức, Hiệp Đức, Hội An và TV Tam Kỳ, hệ số tương quan bội là 0.83 và 0.81 tương ứng với trường hợp CN và KCN. Kiểm nghiệm với số liệu phụ thuộc và độc lập cho kết quả sai số CN nhỏ hơn KCN. 3.1.3.5 Khu vực Quảng Ngãi Bảng 3.15: Các hệ số phương trình hồi qui dự báo lượng mưa Quảng Ngãi 72h và sai số bình phương trung bình. Trạm TB_KV.QNg Quảng Ngãi Ba Tơ Lý Sơn 57 TH CN KCN CN KCN CN KCN CN KCN Hệ số tự do 10.30 6.91 -1.29 -3.23 68.18 57.66 36.65 53.59 CN .29 Châu Ổ KCN .17 CN .55 Giá Vực KCN .70 CN -2.57 Sơn Giang KCN -.90 -2.81 CN .38 Trà Khúc KCN .31 CN 1.0 Quảng Ngãi KCN CN .50 Minh Long KCN CN Lý Sơn KCN .63 .50 CN 2.74 TB KCN 1.53 3.17 Phụ thuộc 43.25 43.60 87.68 84.60 64.98 60.71 86.85 85.31 HSTQB .85 .85 .73 .76 .83 .86 .39 .43 Sai số chuẩn Độc lập 99 115 191 157 87 89 114 67 Khu vực Quảng Ngãi 72h 0 50 100 150 200 250 TB_Quảng Ngãi Quảng Ngãi Ba Tơ Lý Sơn Trạm sa i s ố (m m ) PT_CN PT_KCN DL_CN DL_KCN Hình 3.15: Sai số bình phương trung bình các phương trình khu vực Quảng Ngãi 72h Nhận xét: Dựa vào hệ số các phương trình trong Bảng 3.15 và Hình 3.15 ta thấy: a, Phương trình dự báo lượng mưa trung bình khu vực Quảng Ngãi (TB_Quảng Ngãi): phương trình dự báo với trường hợp CN và KCN đều có hai nhân tố dự báo là trạm: Giá Vực và Trà Khúc, hệ số tương quan bội bàng nhau và bằng 0.85. Kết quả sai 58 số của phương trình dự báo dựa trên số liệu phụ thuộc là bằng nhau trong các trường hợp, với số liệu độc lập trường hợp CN có sai số 99mm thấp hơn sai số KCN là 115mm. b, Phương trình dự báo lượng mưa trạm Quảng Ngãi: phương trình dự báo đối với CN chỉ có một nhân tố là trạm Quảng Ngãi, hệ số tương quan là 0.73; KCN có ba nhân tố là trạm: Sơn Giang, Lý Sơn và TB, hệ số tương quan là 0.76. Sai số dự báo của phương trình CN trên chuỗi số liệu phụ thuộc và độc lập đều lớn hơn KCN. c, Phương trình dự báo lượng mưa trạm Ba Tơ: phương trình dự báo đối với CN và KCN có ba nhân tố là trạm: Châu Ổ, Sơn Giang và TB, hệ số tương quan là 0.83 cho trường hợp CN và 0.86 đối với KCN. Sai số dự báo của hai phương trình trên chuỗi số liệu phụ thuộc và độc lập là như nhau. d, Phương trình dự báo lượng mưa trạm Lý Sơn: trường hợp CN và KCN đều có một nhân tố tham gia phương trình dự báo, CN là trạm Minh Long, hệ số tương quan là 0.39; KCN là trạm Lý Sơn với hệ số tương quan là 0.43. Kiểm nghiệm với số liệu phụ thuộc và độc lập cho kết quả sai số CN lớn hơn KCN, đặc biệt với số liệu độc lập có sai số là 114mm với CN và 67mm với KCN. 3.2 Nhận xét kết quả xây dựng phương trình. 3.2.1 Phân tích đợt mưa độc lập từ ngày 21-24/10/2009 3.2.1.1 Hình thế Synop : Trên bản đồ phân tích mặt đất 7h ngày 22-24/10/2009 cho thấy dải ITCZ có trục qua Nam Trung Bộ với một cơn bão đang hoạt động ở Philippin. Ở phía bắc có một bộ phận KKL đang tác động khá mạnh xuống miền trung, Hình 3.16c đến Hình 3.18c. Kết quả phân tích các trường khí tượng trên sản phẩm của mô hình với hai trường hợp CN (Hình 3.16b đến Hình 3.18b) và KCN (Hình 3.16a đến Hình 3.18a) cho thấy không có sự khác biệt đáng kể về cấu trúc các trường khí áp và tác động của không khí lạnh xuống khu vực Trung Trung Bộ trong đợt này yếu hơn so với thực tế. Do ảnh hưởng kết hợp của KKL và dải ITCZ khu vực Trung Trung Bộ đã có mưa lớn . Diễn biến mưa: Mưa bắt đầu từ phía bắc sau lan dần về phía nam theo quá trình tác động của KKL phối hợp với dải ITCZ. Ngày 22/10/2009 mưa chủ yếu từ tập chung từ Quảng Bình đến Thừa Thiên Huế với hai trung tâm mưa lớn tại Quảng Bình và Huế, ngày 23/10/2009 cả khu vực có mưa lớn diện rộng, ngày 24/10/2009 đợt mưa kết thúc. Trung tâm của đợt mưa nằm ở Thừa Thiên_Huế. Lượng mưa toàn đợt phổ biến từ 100-200mm, Trung tâm mưa lớn tại Thừa Thên Huế có lượng mưa trên 400mm. 59 (a) (b) Hình 3.16: Bản đồ phân tích và dự báo mặt đất 07h00 ngày 22/10/2009 a, Mô hình không cập nhật b, Mô hình cập nhật c, Bản đồ synốp (c) (a) (b) 60 Hình 3.17: Bản đồ phân tích và dự báo mặt đất 07h00 ngày 23/10/2009 a, Mô hình không cập nhật b, Mô hình cập nhật c, Bản đồ synốp (c) (a) (b) Hình 3.18: Bản đồ phân tích và dự báo mặt đất 07h00 ngày 24/10/2009 a, Mô hình không cập nhật b, Mô hình cập nhật c, Bản đồ synốp (c) 3.2.1.2 Nhận xét kết quả dự báo lượng mưa 61 Để đánh giá các phương án dự báo lượng mưa, tác giả đã sử dụng số liệu quan trắc mưa tích lũy 24h, 48h và 72h từ ngày 21/10/2009 của 15 trạm khí tượng trong khu vực so sánh với dự báo lượng mưa cho các trạm này ở 4 phương án: a,Mưa dự báo bằng mô hình khi không cập nhật số liệu địa phương ; b, Mưa dự báo bằng mô hình khi có cập nhật số liệu địa phương; c, Mưa dự báo bằng phương trình hồi qui khi không cập nhật số liệu địa phương; d,Mưa dự báo bằng phương trình hồi qui khi có cập nhật số liệu địa phương và e, là lượng mưa quan trắc. Vớí trường hợp a và b lượng mưa dự báo từ mô hình đã được nội suy về trạm. (a) (b) (c) (d) 62 (e) Hình 3.19: Mưa tích lũy 24h từ ngày 21/10/2009 a, Mưa dự báo bằng mô hình KCN b, Mưa dự báo bằng mô hình CN c, Mưa dự báo bằng hồi qui KCN d, Mưa dự báo bằng hồi qui CN e, Mưa quan trắc Dự báo mưa tích lũy 24h Kết quả dự báo mưa trực tiếp bằng mô hình trong hai trường hợp KCN và CN cho phân bố lượng mưa là gần giống nhau, trung tâm vùng mưa lớn nhất nằm ở Quảng Bình với lượng mưa được dự báo đạt 200mm trong 24 giờ, và một trung tâm mưa nhỏ hơn ở phía tây Thừa Thiên_Huế với lượng mưa dự báo là 80mm (hình 3.19). Mưa quan trắc cho thấy có một tâm mưa rất lớn tại Thừa Thiên_Huế với lượng đạt 240mm và một tâm mưa thứ hai nằm ở Quảng Bình nhưng lượng mưa thấp hơn, đạt 120mm. Khi sử dụng phương trình hồi qui ta thấy kết quả mưa dự báo trong cả hai trường hợp CN và KCN đều bắt được tâm mưa lớn nhất nằm tại Thừa Thiên Huế rất tốt. Đối với tâm mưa lớn thứ hai tại Quảng Bình, trường hợp hồi qui KCN không bắt được, trường hợp hồi qui dự báo được vùng mưa này nhưng lượng mưa dự báo cao hơn mưa thực. Dự báo mưa tích lũy 48h Lượng mưa dự báo 48h cho thấy, hai trường hợp CN và KCN dự báo trực tiếp từ mô hình đều dự báo có tâm mưa lớn tại Quảng Bình là lớn nhất khu vực có lượng từ 240- 270mm, tâm mưa lớn thứ hai có cường độ mưa thấp hơn nằm tại Thừa Thiên_Huế với lượng mưa đạt 150mm và 210mm ứng với các trường hợp KCN và CN. Phương trình dự báo bằng hồi qui với hai trường hợp KCN và CN đều cho trung tâm mưa lớn nằm tại Thừa Thiên_Huế với tâm mưa đạt 350mm. Kết quả dự báo bằng hồi qui xảy ra đúng cả về diện và lượng mưa so với mưa thực hơn khi không sử dụng phương trình (hình 3.20). 63 (a) (b) (c) (d) (e) Hình 3.20: Mưa tích lũy 48h từ ngày 21/10/2009 a, Mưa dự báo bằng mô hình KCN b, Mưa dự báo bằng mô hình CN c, Mưa dự báo bằng hồi qui KCN d, Mưa dự báo bằng hồi qui CN e, Mưa quan trắc Dự báo mưa tích lũy 72h Dự báo 72h hai trường hợp dự báo trực tiếp bằng mô hình đều cho lượng mưa ít thay đổi so với hạn dự báo 48h. Sử dụng phương trình hồi qui trong hai trường hợp KCN và CN cho tâm mưa lớn nhất khu vực tiếp tục được nâng lên là 450-500mm, đúng với diễn 64 biến xu thế của mưa thực nhưng cường độ mưa cao hơn lượng mưa thực, giá trị mưa thực tế chỉ đạt 400mm (Hình 3.21). (a) (b) (c) (d) (e) Hình 3.21: Mưa tích lũy 72h từ ngày 21/10/2009 a, Mưa dự báo bằng mô hình KCN b, Mưa dự báo bằng mô hình CN c, Mưa dự báo bằng hồi qui KCN d, Mưa dự báo bằng hồi qui CN e, Mưa quan trắc 3.2.2 Đánh giá dự báo mưa lớn do không khí lạnh kết hợp với ITCZ tại khu vực Trung Trung Bộ bằng các chỉ số thống kê. Để làm rõ hơn khả năng dự báo mưa được xây dựng bằng các phương trình hồi qui của mô hình với hai trường hợp CN và KCN cho khu vực Trung Trung Bộ tại các hạn 65 dự báo 24h, 48h và 72h với các cấp mưa: mưa vừa, mưa to và mưa rất to. Tác giả đã tính các chỉ số thống kê trên bộ số liệu độc lập tại 15 trạm khí tượng. Kết quả như sau: Bảng 3.16: Các điểm số đánh giá mưa tích lũy 24h theo các ngưỡng mưa Hạn dự báo 24h Trường hợp Cập nhật Không cập nhật Chỉ số FBI POD FAR CSI PC FBI POD FAR CSI PC Ngưỡng mưa > 15mm Cả KV TTB 1.65 0.87 0.47 0.49 0.62 1.68 0.87 0.48 0.48 0.61 Tỉnh Quảng Bình 1.64 0.86 0.48 0.48 0.69 1.43 0.79 0.45 0.48 0.71 Tỉnh Quảng Trị 1.69 0.86 0.49 0.47 0.6 1.71 0.83 0.52 0.44 0.56 Tỉnh Thừa Thiên_Huế 1.49 0.93 0.38 0.6 0.68 1.47 0.95 0.35 0.63 0.71 Đà Nẵng - Quảng Nam 1.9 0.87 0.54 0.43 0.57 2.19 0.97 0.56 0.43 0.54 Tỉnh Quảng Ngãi 1.61 0.84 0.48 0.48 0.58 1.66 0.82 0.51 0.44 0.54 Ngưỡng mưa > 50mm Cả KV TTB 2.06 0.72 0.65 0.31 0.67 1.99 0.71 0.64 0.31 0.68 Tỉnh Quảng Bình 1.9 0.5 0.74 0.21 0.77 1.4 0.4 0.71 0.2 0.81 Tỉnh Quảng Trị 1.67 0.73 0.56 0.38 0.79 1.73 0.8 0.54 0.41 0.8 Tỉnh Thừa Thiên_Huế 2.41 0.68 0.72 0.25 0.46 2.45 0.73 0.7 0.27 0.48 Đà Nẵng - Quảng Nam 2.41 0.82 0.66 0.32 0.64 2.53 0.82 0.67 0.3 0.62 Tỉnh Quảng Ngãi 1.78 0.78 0.56 0.39 0.67 1.57 0.7 0.56 0.37 0.68 Ngưỡng mưa > 100mm Cả KV TTB 2.93 0.43 0.85 0.12 0.78 2.73 0.37 0.87 0.11 0.79 Tỉnh Quảng Bình 2 0.5 0.75 0.2 0.9 0.5 0.25 0.5 0.2 0.95 Tỉnh Quảng Trị 3 0.5 0.83 0.14 0.86 2.25 0.5 0.78 0.18 0.89 Tỉnh Thừa Thiên_Huế 6.2 0.4 0.94 0.06 0.62 8.2 0.6 0.93 0.07 0.52 Đà Nẵng - Quảng Nam 2.22 0.33 0.85 0.12 0.73 2.33 0.33 0.86 0.11 0.71 Tỉnh Quảng Ngãi 2.13 0.5 0.76 0.19 0.8 1.13 0.25 0.78 0.13 0.85 Nhận xét kết quả đối với mưa tích lũy dự báo 24h (Bảng 3.16) * Chỉ số FBI Hai trường hợp CN và KCN đều cho diện tích vùng mưa dự báo lớn hơn vùng mưa quan trắc, đánh giá trên cả khu vực Trung Trung Bộ thì diện mưa dự báo bằng CN gần với diện mưa thực hơn so với KCN ở ngưỡng mưa lớn hơn15mm, chỉ số FBI đạt 1.65 và 66 1.68; các ngưỡng mưa lớn hơn 50mm và ngưỡng mưa lớn hơn 100mm thì KCN dự báo tốt hơn CN không nhiều, chỉ số FBI phổ biến đạt 1.99 đến 2.93. Đánh giá cụ thể diện mưa dự báo so với diện mưa thực cho các phân vùng mưa cho thấy, ở cấp mưa lớn hơn 15mm các phân vùng có sự chênh lệch về diện giữa hai trường hợp CN và KCN không lớn nhưng đều có su hướng dự báo cao hơn thực tế. Chỉ số FBI đạt phổ biến từ 1.4-1.7. Ở cấp mưa này phân vùng Quảng Nam – Đà Nẵng có kết quả lệch lớn nhất so với các phân vùng khác với chỉ số FBI là 1.9 và 2.19 tương ứng với CN và KCN. Chỉ số FBI hạn dự báo 24h 0 1 2 3 4 5 6 7 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_CN Quảng Bình_CN Quảng Trị_CN Thừa Thiên Huế_CN Quảng Nam Đà Nẵng_CN Quảng Ngãi_CN Chỉ số FBI hạn dự báo 24h 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_KCN Quảng Bình_KCN Quảng Trị_KCN Thừa Thiên Huế_KCN Quảng Nam Đà Nẵng_KCN Quảng Ngãi_KCN (a) (b) Hình 3.22: Biến đổi chỉ số FBI với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 24h (a: trường hợp cập nhật; b: trường hợp không cập nhật) Đối với ngưỡng mưa lớn hơn 50mm diện mưa dự báo ở cả CN và KCN có xu hướng tiếp tục lớn hơn diện mưa thực với FBI đạt từ 1.4 tới 2.5. Các phân vùng Quảng Bình, Quảng Trị và Quảng Ngãi có chỉ số FBI khá tương đồng với ngưỡng mưa này, phổ biến từ 1.4-1.8; hai khu vực còn lại là Thừa Thiên_Huế và Quảng Nam – Đà Nẵng có chỉ số FBI phổ biến ở 2.4 đến 2.5 cao hơn so với diện mưa của cả khu vực khi không phân vùng. Tại ngưỡng mưa lớn hơn 100mm diện tích vùng mưa dự báo CN và KCN đều cao hơn nhiều so với diện tích vùng mưa thực, chỉ số FBI là 2.7-3.0. Tại các khu vực nhỏ chỉ số FBI giữa CN và KCN với mỗi vùng cũng khá ổn định, FBI đạt từ 2-3; riêng phân vùng Quảng Bình trường hợp KCN cho diện tích vùng mưa thấp hơn thực tế, FBI là 0.5 và Quảng Ngãi cho kết quả với trường hợp KCN gần với thực nhất, FBI là 1.13; Đặc biệt tại ngưỡng mưa này, phân vùng Thừa Thiên_Huế có diện tích vùng mưa dự báo lớn hơn rất nhiều so với diện tích vùng mưa thực đối với cả hai trường hợp CN và KCN, chỉ số FBI tương ứng là 6.2 và 8.2. *Chỉ số POD: Với ngưỡng mưa lớn hơn 15mm ở hạn dự báo 24h, cả hai trường hợp CN và KCN xác suất phát hiện đúng sự kiện mưa trên cả khu vực đạt 87%. Trường hợp CN khi chia phân vùng thì chỉ số POD ổn định và khá tương đồng trên các phân vùng, phổ biến đạt 84-87%, riêng Thừa Thiên_Huế tốt nhất đạt 93%; đối với KCN chỉ số POD có sự chênh lệch khá lớn giữa các phân vùng như: phân vùng Quảng Bình, Quảng Trị và Quảng Ngãi chỉ đạt 79-83%, Thừa Thiên_Huế và Quảng Nam – Đà Nẵng cao hơn và đạt 93-97%. Ngưỡng mưa lớn hơn 50mm, chỉ số POD trường hợp CN và KCN tương đương nhau, đạt 71-72% trên toàn khu vực; tại các phân vùng chỉ số này biến đổi từ 50-80% 67 nhưng không có khác biệt đáng kể giữa CN và KCN. Riêng ngưỡng mưa lớn hơn 100mm POD đạt 43% đối với CN, 37% với KCN trên cả khu vực; với các phân vùng chỉ số này không biến đổi nhiều đối với CN và KCN, chỉ có hai phân vùng có khác biệt lớn là Quảng Bình và Quảng Ngãi với các chỉ số POD bằng nhau và đạt 50% đối với trường hợp CN và 25% KCN Chỉ số POD hạn dự báo 24h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_CN Quảng Bình_CN Quảng Trị_CN Thừa Thiên Huế_CN Quảng Nam Đà Nẵng_CN Quảng Ngãi_CN Chỉ số POD hạn dự báo 24h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_KCN Quảng Bình_KCN Quảng Trị_KCN Thừa Thiên Huế_KCN Quảng Nam Đà Nẵng_KCN Quảng Ngãi_KCN (a) (b) Hình 3.23: Biến đổi chỉ số POD với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 24h (a: trường hợp cập nhật; b: trường hợp không cập nhật) · Chỉ số FAR: Chỉ số FAR hạn dự báo 24h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_CN Quảng Bình_CN Quảng Trị_CN Thừa Thiên Huế_CN Quảng Nam Đà Nẵng_CN Quảng Ngãi_CN Chỉ số FAR hạn dự báo 24h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_KCN Quảng Bình_KCN Quảng Trị_KCN Thừa Thiên Huế_KCN Quảng Nam Đà Nẵng_KCN Quảng Ngãi_KCN (a) (b) Hình 3.24: Biến đổi chỉ số FAR với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 24h (a: trường hợp cập nhật; b: trường hợp không cập nhật) Đối với việc phát hiện dự báo sai của mô hình FAR, cả hai trường hợp CN và KCN tương đương nhau, với ngưỡng mưa lớn hơn 15mm chỉ số FAR dao động tương ứng là 0.38-0.54 và 0.35-0.56. Ngưỡng mưa lớn hơn 50mm trường hợp CN là 0.56-0.74, KCN là 0.54-0.71, còn đối với ngưỡng mưa lớn hơn 100mm chỉ số FAR rất lớn: 0.75-0.94 đối với CN và KCN, riêng khu vực Quảng Bình KCN cho phát hiện dự báo sai của mô hình tốt nhất, chỉ số FAR đạt 0.5 * Chỉ số CSI 68 Chỉ số CSI hạn dự báo 24h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_CN Quảng Bình_CN Quảng Trị_CN Thừa Thiên Huế_CN Quảng Nam Đà Nẵng_CN Quảng Ngãi_CN Chỉ số CSI hạn dự báo 24h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_KCN Quảng Bình_KCN Quảng Trị_KCN Thừa Thiên Huế_KCN Quảng Nam Đà Nẵng_KCN Quảng Ngãi_KCN (a) (b) Hình 3.25: Biến đổi chỉ số CSI với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 24h (a: trường hợp cập nhật; b: trường hợp không cập nhật) Để đánh giá chất lượng dự báo mưa của mô hình tác giả sử dụng chỉ số CSI. Kết quả cho thấy với hạn dự báo 24h trường hợp CN và KCN là tương đương nhau, chỉ số CSI đạt phổ biến ở ngưỡng mưa lớn hơn 15mm là từ 0.43 - 0.49 và giảm khi ngưỡng mưa tăng lên, cụ thể đối với ngưỡng 50mm CSI là 0.2 - 0.4, còn ngưỡng mưa lớn hơn 100mm chỉ đạt dưới 0.2. · Chỉ số PC Đánh giá chung độ chính xác của mô hình khi dự báo mưa lớn qua chỉ số PC cho các ngưỡng mưa trong hạn dự báo 24h ta thấy: với ngưỡng mưa 15mm phân vùng trong khu vực Trung Trung Bộ có độ chính xác 57-70% đối với trường hợp CN, trường hợp KCN cũng cho kết quả tốt nhất tương tự CN nhưng có hai phân vùng là Quảng Nam-Đà Nẵng và Quảng Ngãi cho độ chính xác của dự báo thấp hơn, chỉ đạt 54%.; đối với các ngưỡng mưa 50mm và 100mm thì độ chính xác của mô hình khi dự báo bằng CN và KCN đều tăng lên và có độ chính xác gần như nhau nhưng độ chính xác của các phân vùng khác nhau có độ chính xác khác nhau rõ rệt như: phân vùng Quảng Bình và Quảng Trị cho độ chính xác đạt 80-95%; phân vùng Quảng Nam-Đà Nẵng và Quảng Ngãi chỉ đạt phổ biến 65-85%, còn phân vùng Thừa Thiên_Huế cho độ chính xác của dự báo thấp nhất, chỉ đạt 45-60%. Chỉ số PC hạn dự báo 24h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_CN Quảng Bình_CN Quảng Trị_CN Thừa Thiên Huế_CN Quảng Nam Đà Nẵng_CN Quảng Ngãi_CN Chỉ số PC hạn dự báo 24h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_KCN Quảng Bình_KCN Quảng Trị_KCN Thừa Thiên Huế_KCN Quảng Nam Đà Nẵng_KCN Quảng Ngãi_KCN (a) (b) Hình 3.26: Biến đổi chỉ số PC với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 24h (a: trường hợp cập nhật; b: trường hợp không cập nhật) 69 Bảng 3.17: Các điểm số đánh giá mưa tích lũy 48h theo các ngưỡng mưa Hạn dự báo 48h Trường hợp Cập nhật Không cập nhật Chỉ số FBI POD FAR CSI PC FBI POD FAR CSI PC Ngưỡng mưa > 15mm Cả KV TTB 1.3 0.96 0.26 0.72 0.74 1.27 0.95 0.25 0.73 0.75 Tỉnh Quảng Bình 1.28 0.87 0.32 0.62 0.7 1.21 0.85 0.3 0.63 0.71 Tỉnh Quảng Trị 1.32 1 0.24 0.76 0.76 1.33 1 0.25 0.75 0.75 Tỉnh Thừa Thiên_Huế 1.18 0.97 0.17 0.8 0.81 1.19 0.99 0.17 0.82 0.82 Đà Nẵng - Quảng Nam 1.49 0.98 0.34 0.65 0.67 1.42 0.98 0.31 0.68 0.71 Tỉnh Quảng Ngãi 1.07 0.97 0.09 0.89 0.89 1.07 0.97 0.09 0.89 0.89 Ngưỡng mưa > 50mm Cả KV TTB 1.43 0.88 0.38 0.57 0.7 1.36 0.87 0.36 0.58 0.72 Tỉnh Quảng Bình 1.57 0.81 0.48 0.46 0.76 1.52 0.81 0.47 0.47 0.77 Tỉnh Quảng Trị 1.59 0.72 0.54 0.39 0.61 1.55 0.76 0.51 0.42 0.64 Tỉnh Thừa Thiên_Huế 1.33 0.92 0.31 0.65 0.7 1.31 0.9 0.31 0.64 0.69 Đà Nẵng - Quảng Nam 1.56 0.97 0.38 0.61 0.71 1.44 0.97 0.32 0.67 0.77 Tỉnh Quảng Ngãi 1.2 0.91 0.24 0.7 0.75 1.15 0.87 0.24 0.69 0.74 Ngưỡng mưa >100mm Cả KV TTB 1.83 0.81 0.55 0.41 0.7 1.79 0.76 0.57 0.38 0.68 Tỉnh Quảng Bình 1.23 0.54 0.56 0.32 0.82 1.23 0.46 0.63 0.26 0.8 Tỉnh Quảng Trị 1.92 0.69 0.64 0.31 0.76 1.85 0.69 0.63 0.32 0.77 Tỉnh Thừa Thiên_Huế 2.3 0.89 0.61 0.37 0.51 2.37 0.89 0.63 0.36 0.49 Đà Nẵng - Quảng Nam 2.05 0.86 0.58 0.4 0.65 1.91 0.77 0.6 0.36 0.64 Tỉnh Quảng Ngãi 1.45 0.84 0.42 0.52 0.71 1.42 0.84 0.41 0.53 0.73 Nhận xét kết quả đối với mưa tích lũy hạn dự báo 48h (Bảng 3.17) * Chỉ số FBI: Hai trường hợp CN và KCN đều cho diện tích vùng mưa dự báo lớn hơn vùng mưa quan trắc, diện tích vùng mưa dự báo KCN ở hạn dự báo 48h có xu hướng gần với diện mưa thực hơn khi tính bằng CN. Chỉ số FBI của cả hai ngưỡng mưa 15mm và mưa 50mm đạt phổ biến 1.1 – 1.6, đối với ngưỡng mưa trên 100mm độ chính xác của diện tích vùng mưa và thực tế đã có chênh lệch lớn giữa các phân vùng cụ thể: phân vùng 70 Quảng Bình và Quảng Ngãi chỉ số FBI với trường hợp CN là 1.23-1.31 và KCN là 1.23; ba phân vùng còn lại chỉ số FBI đối với CN là 1.92 – 2.3 và KCN là 1,85 – 2.37. Chỉ số FBI hạn dự báo 48h 0 0.5 1 1.5 2 2.5 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_CN Quảng Bình_CN Quảng Trị_CN Thừa Thiên Huế_CN Quảng Nam Đà Nẵng_CN Quảng Ngãi_CN Chỉ số FBI hạn dự báo 48h 0 0.5 1 1.5 2 2.5 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_KCN Quảng Bình_KCN Quảng Trị_KCN Thừa Thiên Huế_KCN Quảng Nam Đà Nẵng_KCN Quảng Ngãi_KCN (a) (b) Hình 3.27: Biến đổi chỉ số FBI với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 48h (a: trường hợp cập nhật; b: trường hợp không cập nhật) *Chỉ số POD: Với ngưỡng mưa lớn hơn 15mm ở hạn dự báo 48h, cả hai trường hợp CN và KCN xác suất phát hiện đúng sự kiện mưa trên cả khu vực đạt 95% với KCN và 96% với CN. Chỉ số POD thấp nhất khi chia phân vùng là ở Quảng Bình nhưng cũng đạt 87% đối với trường hợp CN và 85% đối với KCN. Với ngưỡng mưa 50mm chỉ số POD trường hợp CN và KCN tương đương nhau, đạt 87-88% trên toàn khu vực; tại các phân vùng chỉ số này biến đổi từ 80-970% nhưng không có khác biệt đáng kể giữa CN và KCN. Ở ngưỡng mưa lớn hơn 50mm trong hạn 48h POD của phân vùng Quảng Trị thấp nhất chỉ đạt 72% đối với CN và 76% đối với KCN. Riêng ngưỡng mưa trên 100mm, POD của trường hợp CN cho kết quả tốt hơn so với trường hợp KCN. Tính trên cả khu vực Trung Trung Bộ chỉ số POD đạt 81% đối với trường hợp CN so với 76% là của trường hợp KCN. Đối với các phân vùng từ Thừa Thiên_Huế đến Quảng Ngãi chỉ số POD đạt 88-89% với trường hợp CN và 77-89% với trường hợp KCN, phân vùng Quảng Bình và Quảng Trị có chỉ số POD thấp hơn các phân vùng khá nhiều, chỉ đạt 54-69% trường hợp CN và 46-69% trường hợp KCN. Chỉ số POD hạn dự báo 48h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_CN Quảng Bình_CN Quảng Trị_CN Thừa Thiên Huế_CN Quảng Nam Đà Nẵng_CN Quảng Ngãi_CN Chỉ số POD hạn dự báo 48h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_KCN Quảng Bình_KCN Quảng Trị_KCN Thừa Thiên Huế_KCN Quảng Nam Đà Nẵng_KCN Quảng Ngãi_KCN (a) (b) Hình 3.28: Biến đổi chỉ số POD với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 48h (a: trường hợp cập nhật; b: trường hợp không cập nhật) 71 * Chỉ số FAR: Chỉ số FAR hạn dự báo 48h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_CN Quảng Bình_CN Quảng Trị_CN Thừa Thiên Huế_CN Quảng Nam Đà Nẵng_CN Quảng Ngãi_CN Chỉ số FAR hạn dự báo 48h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_KCN Quảng Bình_KCN Quảng Trị_KCN Thừa Thiên Huế_KCN Quảng Nam Đà Nẵng_KCN Quảng Ngãi_KCN (a) (b) Hình 3.29: Biến đổi chỉ số FAR với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 48h (a: trường hợp cập nhật; b: trường hợp không cập nhật) Đối với việc phát hiện dự báo sai của mô hình FAR, cả hai trường hợp CN và KCN tương đương nhau, với ngưỡng mưa 15mm chỉ số FAR dao động tương ứng là 0.17-0.34 và 0.15-0.3. Ngưỡng mưa trên 50mm trường hợp CN là 0.28-0.54, KCN là 0.26-0.51, còn đối với ngưỡng mưa trên 100mm chỉ số FAR là 0.56-0.64 đối với CN và 0.6-0.63 đối với KCN, riêng phân vùng Quảng Ngãi có chỉ số FAR tốt nhất, đạt 0.32 với CN và 0.34 với trường hợp KCN · Chỉ số CSI Kết quả cho thấy với hạn dự báo 48h trường hợp CN và KCN ở hai ngưỡng mưa nhỏ hơn 100mm là tương đương nhau, chỉ số CSI đạt phổ biến ở ngưỡng mưa 15mm từ 0.62 - 0.82 và giảm khi ở ngưỡng mưa 50mm CSI là 0.4 - 0.65, còn ngưỡng mưa trên 100mm thì CN có chỉ số CSI tốt hơn đạt 0.41 so với 0.38 của KCN đối với cả khu vực. Đặc biệt phân vùng Quảng Ngãi có điểm số thành công lớn hơn hẳn các phân vùng khác, chỉ số CSI đạt 0.62 trong trường hợp CN và 0.57 đối với KCN. Chỉ số CSI hạn dự báo 48h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_CN Quảng Bình_CN Quảng Trị_CN Thừa Thiên Huế_CN Quảng Nam Đà Nẵng_CN Quảng Ngãi_CN Chỉ số CSI hạn dự báo 48h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_KCN Quảng Bình_KCN Quảng Trị_KCN Thừa Thiên Huế_KCN Quảng Nam Đà Nẵng_KCN Quảng Ngãi_KCN (a) (b) Hình 3.30: Biến đổi chỉ số CSI với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 48h (a: trường hợp cập nhật; b: trường hợp không cập nhật) * Chỉ số PC 72 Chỉ số PC hạn dự báo 48h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_CN Quảng Bình_CN Quảng Trị_CN Thừa Thiên Huế_CN Quảng Nam Đà Nẵng_CN Quảng Ngãi_CN Chỉ số PC hạn dự báo 48h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_KCN Quảng Bình_KCN Quảng Trị_KCN Thừa Thiên Huế_KCN Quảng Nam Đà Nẵng_KCN Quảng Ngãi_KCN (a) (b) Hình 3.31: Biến đổi chỉ số PC với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 48h (a: trường hợp cập nhật; b: trường hợp không cập nhật) Đánh giá chung độ chính xác của mô hình khi dự báo mưa lớn qua chỉ số PC đối với hạn dự báo 48h cho các ngưỡng mưa ta thấy: với ngưỡng mưa 15mm các phân vùng trong khu vực Trung Trung Bộ trong cả hai trường hợp CN và KCN có độ chính xác phổ biến từ 70-80% , trường hợp CN phân vùng Quảng Nam-Đà Nẵng cho kết quả thấp nhất, chỉ đạt 67%; đối với các ngưỡng mưa 50mm thì độ chính xác của dự báo bằng CN và KCN của các phân vùng giảm hơn với ngưỡng mưa 15mm. Ngưỡng mưa trên 50mm các phân vùng có độ chính xác phổ biến 69-77% cho cả hai trường hợp CN và KCN, riêng phân vùng Quảng Trị có độ chính xác dự báo ở ngưỡng mưa này thấp nhất, đạt 61% cho CN và 64% với KCN; còn đối với ngưỡng mưa trên 100mm các phân vùng khác nhau có độ chính xác khác nhau khá lớn nhưng khá đồng nhất giữa các trường hợp CN và KCN đối với mỗi phân vùng, cụ thể các phân vùng Quảng Bình, Quảng Trị và Quảng Ngãi có độ chính xác tốt, phổ biến 75-82% nhưng phân vùng Quảng Nam – Đà Nẵng chỉ đạt 65% cho cả hai trường hợp CN và KCN, phân vùng Quảng Trị có độ chính xác thấp nhất, chỉ đạt 51% với CN và 49% đối với KCN. Nhận xét kết quả đối với hạn dự báo 72h (Bảng 3.18) · Chỉ số FBI: Chỉ số FBI hạn dự báo 72h 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_CN Quảng Bình_CN Quảng Trị_CN Thừa Thiên Huế_CN Quảng Nam Đà Nẵng_CN Quảng Ngãi_CN Chỉ số FBI hạn dự báo 72h 0 0.5 1 1.5 2 2.5 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_KCN Quảng Bình_KCN Quảng Trị_KCN Thừa Thiên Huế_KCN Quảng Nam Đà Nẵng_KCN Quảng Ngãi_KCN (a) (b) Hình 3.32: Biến đổi chỉ số FBI với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 72h (a: trường hợp cập nhật; b: trường hợp không cập nhật) 73 Các chỉ số FBI với các trường hợp CN và KCN đều cho diện tích vùng mưa dự báo khá chính xác với diện tích vùng mưa quan trắc phổ biến từ: 0.9-1.4 đối với tất cả các ngưỡng mưa và với các phân vùng, riêng phân vùng Quảng Nam-Đà Nẵng có phân bố mưa dự báo sai khác nhiều nhất, FBI trường hợp CN đạt 1.88 và 2.25 với KCN. * Chỉ số POD: Chỉ số POD hạn dự báo 72h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_CN Quảng Bình_CN Quảng Trị_CN Thừa Thiên Huế_CN Quảng Nam Đà Nẵng_CN Quảng Ngãi_CN Chỉ số POD hạn dự báo 72h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_KCN Quảng Bình_KCN Quảng Trị_KCN Thừa Thiên Huế_KCN Quảng Nam Đà Nẵng_KCN Quảng Ngãi_KCN (a) (b) Hình 3.33: Biến đổi chỉ số POD với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 72h (a: trường hợp cập nhật; b: trường hợp không cập nhật) Đối với ngưỡng mưa vừa và mưa to ở hạn dự báo 72h, cả hai trường hợp CN và KCN xác suất phát hiện đúng sự kiện mưa trên cả khu vực với tất cả các phân vùng đạt 90-100%, riêng phân vùng Quảng Trị thấp hơn, chỉ đạt 76% với CN và 83% với KCN. Ở ngưỡng mưa trên 100mm chỉ số POD giảm thấp hơn với giá trị 75-95% và phân vùng Quảng Ngãi chỉ số POD chỉ còn 61-67% với hai trường hợp CN và KCN; riêng phân vùng Quảng Trị rất thấp chỉ còn 44% với cả hai trường hợp CN và KCN. · Chỉ số FAR: Chỉ số FAR hạn dự báo 72h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_CN Quảng Bình_CN Quảng Trị_CN Thừa Thiên Huế_CN Quảng Nam Đà Nẵng_CN Quảng Ngãi_CN Chỉ số FAR hạn dự báo 72h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_KCN Quảng Bình_KCN Quảng Trị_KCN Thừa Thiên Huế_KCN Quảng Nam Đà Nẵng_KCN Quảng Ngãi_KCN (a) (b) Hình 3.34: Biến đổi chỉ số FAR với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 72h (a: trường hợp cập nhật; b: trường hợp không cập nhật) Đối với việc phát hiện dự báo sai của mô hình FAR, cả hai trường hợp CN và KCN trong hạn dự báo 72h rất tốt với tất cả các phân vùng ở ngưỡng mưa 15mm và 50mm chỉ số FAR phổ biến 0-0.25, riêng phân vùng Quảng Trị chỉ đạt 0.4; đối với ngưỡng mưa 74 trên 100mm chỉ số FAR tăng và đạt phổ biến 0.25-0.6 với cả hai trường hợp CN và KCN. * Chỉ số CSI Chỉ số CSI hạn dự báo 72h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_CN Quảng Bình_CN Quảng Trị_CN Thừa Thiên Huế_CN Quảng Nam Đà Nẵng_CN Quảng Ngãi_CN Chỉ số CSI hạn dự báo 72h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_KCN Quảng Bình_KCN Quảng Trị_KCN Thừa Thiên Huế_KCN Quảng Nam Đà Nẵng_KCN Quảng Ngãi_KCN (a) (b) Hình 3.35: Biến đổi chỉ số CSI với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 72h (a: trường hợp cập nhật; b: trường hợp không cập nhật) Điểm số thành công trong hạn dự báo 72h ở các phân vùng khác nhau đối với các ngưỡng mưa khác nhau có sự khác biệt khá rõ ràng, nhưng đối với trường hợp CN và KCN thì giá trị này không có khác biệt nhiều trong cùng một phân vùng và cùng một ngưỡng mưa. Ngưỡng mưa 15mm chỉ số CSI thống nhất giữa các phân vùng, phổ biến 0.8-0.9; riêng Quảng Bình thấp nhất chỉ đạt 0.68-0.69. Ngưỡng mưa lớn hơn 50mm chỉ số CSI giảm mạnh, các phân vùng Quảng Bình và Quảng Trị có điểm số thành công thấp nhất, đạt 0.48-0.65 với trường hợp CN và 0.54-0.72 trường hợp KCN; các phân vùng còn lại từ Thừa Thiên_Huế đến Quảng Ngãi có chỉ số thành công cao hơn đạt từ 0.78- 0.92. Tại ngưỡng mưa trên 100mm chỉ số thành công của các phân vùng thấp hơn khá nhiều so với các ngưỡng mưa trước, phân vùng Quảng Bình và Thừa Thiên_Huế có điểm số thành công lớn nhất cũng chỉ đạt 0.65-0.70; các phân vùng còn lại chỉ đạt 0.3- 0.5. * Chỉ số PC Chỉ số PC hạn dự báo 72h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_CN Quảng Bình_CN Quảng Trị_CN Thừa Thiên Huế_CN Quảng Nam Đà Nẵng_CN Quảng Ngãi_CN Chỉ số PC hạn dự báo 72h 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 > 15mm > 50mm > 100mm Ngưỡng mưa Cả khu vực_KCN Quảng Bình_KCN Quảng Trị_KCN Thừa Thiên Huế_KCN Quảng Nam Đà Nẵng_KCN Quảng Ngãi_KCN (a) (b) Hình 3.36: Biến đổi chỉ số PC với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 72h (a: trường hợp cập nhật; b: trường hợp không cập nhật) 75 Độ chính xác của mô hình khi dự báo mưa lớn qua chỉ số PC đối với hạn dự báo 72h cho các ngưỡng mưa ta thấy: với ngưỡng mưa 15mm các phân vùng trong khu vực Trung Trung Bộ trong cả hai trường hợp CN và KCN có độ chính xác phổ biến từ 70- 95% , trường hợp CN phân vùng Quảng Bình cho kết quả thấp nhất, chỉ đạt 70%; đối với các ngưỡng mưa lớn hơn 50mm thì độ chính xác của dự báo bằng CN và KCN của các phân vùng giảm hơn với ngưỡng mưa 15mm, ngưỡng mưa 50mm các phân vùng có độ chính xác phổ biến 75-90% cho cả hai trường hợp CN và KCN, riêng phân vùng Quảng Trị có độ chính xác dự báo ở ngưỡng mưa này thấp nhất, đạt 58% cho CN và 64% với KCN; còn đối với ngưỡng mưa trên 100mm các phân vùng khác nhau có độ chính xác khác nhau khá lớn nhưng khá đồng nhất giữa các trường hợp CN và KCN đối với mỗi phân vùng, cụ thể phân vùng Quảng Bình có độ chính xác tốt, phổ biến 89-90% nhưng các phân vùng còn lại chỉ đạt 55-70% cho cả hai trường hợp CN và KCN, cá biệt phân vùng Quảng Ngãi có độ chính xác thấp nhất đối với trường hợp CN, chỉ đạt 56% còn phân vùng Quảng Nam – Đà Nẵng lại có độ chính xác thấp nhất ở trường hợp KCN và có PC đạt 48% . Bảng 3.18: Các điểm số đánh giá mưa 72h theo các ngưỡng mưa Hạn dự báo 72h Trường hợp Cập nhật Không cập nhật Chỉ số FBI POD FAR CSI PC FBI POD FAR CSI PC Ngưỡng mưa > 15mm Cả KV TTB 1.17 0.99 0.15 0.84 0.84 1.18 0.99 0.16 0.84 0.84 Tỉnh Quảng Bình 1.48 0.96 0.35 0.63 0.67 1.52 0.98 0.36 0.64 0.67 Tỉnh Quảng Trị 1.14 0.99 0.13 0.86 0.86 1.15 1 0.13 0.87 0.87 Tỉnh Thừa Thiên_Huế 1.11 1 0.1 0.9 0.9 1.08 0.97 0.1 0.88 0.88 Đà Nẵng - Quảng Nam 1.19 1 0.16 0.84 0.85 1.2 1 0.17 0.83 0.83 Tỉnh Quảng Ngãi 1.07 0.97 0.09 0.89 0.89 1.07 0.97 0.09 0.89 0.89 Ngưỡng mưa > 50mm Cả KV TTB 1.23 0.94 0.24 0.73 0.77 1.25 0.95 0.24 0.73 0.77 Tỉnh Quảng Bình 1.39 0.87 0.37 0.57 0.76 1.45 0.94 0.36 0.62 0.79 Tỉnh Quảng Trị 1.43 0.91 0.37 0.6 0.68 1.43 0.95 0.33 0.65 0.73 Tỉnh Thừa Thiên_Huế 1.14 0.99 0.14 0.85 0.86 1.1 0.92 0.17 0.77 0.77 Đà Nẵng - Quảng Nam 1.4 1 0.29 0.71 0.74 1.4 1 0.29 0.71 0.74 Tỉnh Quảng Ngãi 1.2 0.91 0.24 0.7 0.75 1.15 0.87 0.24 0.69 0.74 Ngưỡng mưa >100mm Cả KV TTB 1.27 0.77 0.39 0.52 0.68 1.31 0.79 0.39 0.52 0.68 Tỉnh Quảng Bình 0.91 0.64 0.3 0.5 0.83 1.14 0.77 0.32 0.57 0.85 Tỉnh Quảng Trị 1.11 0.64 0.42 0.44 0.73 1.18 0.64 0.45 0.42 0.7 76 Hạn dự báo 72h Trường hợp Cập nhật Không cập nhật Chỉ số FBI POD FAR CSI PC FBI POD FAR CSI PC Tỉnh Thừa Thiên_Huế 1.58 1 0.37 0.63 0.65 1.48 0.92 0.38 0.59 0.62 Đà Nẵng - Quảng Nam 1.74 0.88 0.49 0.48 0.61 1.88 0.94 0.5 0.48 0.6 Tỉnh Quảng Ngãi 1.45 0.84 0.42 0.52 0.71 1.42 0.84 0.41 0.53 0.73 3.3. Quy trình dự báo mưa lớn 3.3.1 Xác định hình thế. Mô hình synop đặc trưng cho dạng hình thế thời tiết đặc biệt này là: ở tầng thấp (từ mặt đất lên 1500m) có sự tăng cường của áp cao lạnh xuống Bắc bộ và bắc Trung Bộ, một sóng khí áp có trục theo hướng NNW-SSW kéo dài từ nam vịnh Bắc bộ đến ngoài khơi Trung Bộ trong phạm vi 15-20oN, 106-110oE. ở tầng cao (3000-5000m) sóng đông hoạt động trong khu vực 10-15oN, 105-115oE và dịch dần về phía tây. 3.3.2 Chạy mô hình Chạy mô hình WRF với số liệu đầu vào từ mô hình toàn cầu GFS cho hai trường hợp là KCN và CN. Cấu hình miền tính được sử dụng là hai lưới lồng, tâm miền tính đặt tại 16oN-1080oE. Lưới một có kích thước 141x161 với bước lưới 30km, lưới hai có kích thước 91x67 với bước lưới 10km. Nội suy lượng mưa dự báo của mô hình về 59 trạm (Bảng 2.6) của hai trường hợp CN và KCN. 3.3.3 Sử dụng phương trình hồi qui dự báo lượng mưa tại các trạm Phương trình dự báo lượng mưa do hình thế KKL kết hợp với ITCZ tại các trạm trong khu vực Trung Trung Bộ như sau: 3.3.3.1 Phân vùng Quảng Bình a, Phương trình dự báo trung bình khu vực: Hạn 24h: TB_QB = 2.94 + 0.76 x Trường Sơn_CN Hạn 48h: TB_QB =1.47 + 1.01 x Trường Sơn_CN Hạn 72h: TB_QB = 11.32 + 0.95 x Trường Sơn_CN b, Phương trình dự báo cho trạm Tuyên Hóa: Hạn 24h: Tuyên Hóa = 0.94 + 0.52 x Trường Sơn_CN Hạn 48h: Tuyên Hóa = -7.5 + 0.9 x Trường Sơn_CN Hạn 72h: Tuyên Hóa = -4.86 – 1.04 x Mai Hóa_CN + 1.41 x Trường Sơn_CN c, Phương trình dự báo cho trạm Ba Đồn: 77 Hạn 24h: Ba Đồn = -1.85 + 2.04 x Ba Đồn_KCN – 1.96 x Tân Mỹ_KCN + 0.63 x Kiến Giang_KCN Hạn 48h: Ba Đồn = 1.88 + 0.73 x Ba Đồn_KCN Hạn 72h: Ba Đồn = -9.30 + 1.14 x Đồng Tâm_CN + 0.73 x Kiến Giang_CN -1.24 x TB_CN d, Phương trình dự báo cho trạm Đồng Hới: Hạn 24h: Đồng Hới = 1.29 + 0.41 x Minh Hóa_CN + 0.4 x Mai Hóa_CN Hạn 48h: Đồng Hới = 3.04 + 0.75 x Trường Sơn_CN Hạn 72h: Đồng Hới = 11.71 + 0.67x Trường Sơn_CN 3.3.3.2 Phân vùng Quảng Trị a, Phương trình dự báo trung bình khu vực: Hạn 24h: TB_QTr = 11.84 + 0.63 x Khe Sanh_KCN + 0.53 x Thạch Hãn_KCN Hạn 48h: TB_QTr = 27.68 + 0.92 x Darkrong_CN Hạn 72h: TB_QTr = 45.42 + 0.76 x TB_KCN b, Phương trình dự báo cho trạm Khe Sanh: Hạn 24h: Khe sanh = 8.02 +0.96 x Thạch Hãn_KCN – 0.42 x Cồn Cỏ_KCN Hạn 48h: Khe sanh = 13.08 + 0.84 x TVĐông Hà_CN – 0.47 x Cồn Cỏ_CN Hạn 72h: Khe sanh = 18.35 + 0.8 x TV Đông Hà_CN – 0.46 x Cồn Cỏ_CN c, Phương trình dự báo cho trạm Đông Hà: Hạn 24h: Đông Hà = 7.99 + 1.09 x Khe Sanh_KCN + 0.47 x Thạch Hãn_KCN Hạn 48h: Đông Hà = 10.67 + 0.39 x Gia Vòng_KCN + 1.44 x Khe Sanh_KCN Hạn 72h: Đông Hà = 18.24 + 1.16 x Khe Sanh_CN + 0.6 x TB_CN d, Phương trình dự báo cho trạm Cồn Cỏ: Hạn 24h: Cồn Cỏ = 7.75 + 0.21 x Hải Tân_CN Hạn 48h: Cồn Cỏ = 16.2 – 0.96 x Thạch Hãn_KCN + 0.31 x Cồn Cỏ +1.08 x TB_KCN Hạn 72h: Cồn Cỏ = 15.23 + 0.36 x Khe Sanh_CN + 0.31 x Cồn Cỏ_CN 3.3.3.3 Phân vùng Thừa Thiên_Huế a, Phương trình dự báo trung bình khu vực: Hạn 24h: TB_TTH = -0.88 +1.53 x Tà Lương_CN Hạn 48h: TB_TTH = -5.43 + 1.6 x Nam Đông_CN Hạn 72h: TB_TTH = 21.82 – 0.47 x Phong Mỹ_KCN + 1.81 x Nam Đông_KCN b, Phương trình dự báo cho trạm A Lưới: Hạn 24h: A Lưới = -20.34 + 1.99 x Thượng Nhật_CN 78 Hạn 48h: A Lưới = -21.22 – 3.68 x Thượng Nhật_KCN + 5.84 x Nam Đông_KCN Hạn 72h: A Lưới = -13.73 – 0.68 x Phong Mỹ_KCN + 2.4 x Nam Đông_KCN c, Phương trình dự báo cho trạm Nam Đông: Hạn 24h: Nam Đông = -33.06 + 3.33 x Thượng Nhật_CN Hạn 48h: Nam Đông = 35.18 – 5.6 x Phong Mỹ_CN + 6.81 x Bình Điền_CN + 1.33 x Nam Đông_CN Hạn 72h: Nam Đông = 148.58 – 6.1 x Phong Mỹ_CN + 3.16 x Nam Đông_CN + 5.39 x Kim Long_CN d, Phương trình dự báo cho trạm Huế: Hạn 24h: Huế = 19.52 + 2.65 x Phong Mỹ_CN – 1.31 x Nam Đông_CN Hạn 48h: Huế = 8.03 + 1.45 x A Lưới_CN Hạn 72h: Huế = 12.38 + 1.3 x A Lưới_CN 3.3.3.4 Phân vùng Quảng Nam – Đà Nẵng a, Phương trình dự báo trung bình khu vực: Hạn 24h: TB_QNĐN = 0.04 + 0.96 x Đà Nẵng_CN Hạn 48h: TB_QNĐN = -8.98 + 1.25 x Tiên Sa_CN + 1.21 x Tiên Phước_CN – 1.85 x Hiệp Đức_CN Hạn 72h: TB_QNĐN = 18.34 – 2.25 x Hiệp Đức_KCN + 2.04 x Nông Sơn_KCN – 1.74 x Giao Thủy_KCN + 2.59 x Câu Lâu_KCN b, Phương trình dự báo cho trạm Đà Nẵng: Hạn 24h: Đà Nẵng = 1.77 +1.44 x Hội An_CN Hạn 48h: Đà Nẵng = 5.72 + 0.7 x Tiên Sa_KCN – 1.45 x Hiệp Đức_KCN + 1.71 x Nông Sơn_KCN Hạn 72h: Đà Nẵng = 58.03 – 0.97 x Hiên_KCN – 0.98 x Khâm Đức_KCN – 1.61 x Hội Khách_KCN + 2.83 x Hội An_KCN c, Phương trình dự báo cho trạm Trà My: Hạn 24h: Trà My = 2.35 + 2.55 x Tiên Phước_CN -1.55 x Hiệp Đức_CN Hạn 48h: Trà My =24.23 + 2.87 x Tiên Phước_CN – 2.19 x Hiệp Đức_CN Hạn 72h: Trà My = 27.85 + 1.14 x Khâm Đức_CN + 1.03 x Hội Khách_CN + 1.95 x Tiên Phước_CN – 4.01 x Hiệp Đức_CN + 0.99 x TV Tam Kỳ_CN d, Phương trình dự báo cho trạm Tam Kỳ: Hạn 24h: Tam Kỳ = 8.47 + 1.06 x Khâm Đức_CN Hạn 48h: Tam Kỳ = 4.55 + 0.91 x Tiên Phước_KCN Hạn 72h: Tam Kỳ = -0.95 + 1.92 x Khâm Đức_CN – 2.71 x Hiệp Đức_CN + 1.93 x TV Tam Kỳ 3.3.3.5 Phân vùng Quảng Ngãi 79 a, Phương trình dự báo trung bình khu vực: Hạn 24h: TB_QNg = 3.76 + 0.47 x Châu Ổ_KCN + 4.53 x Ba Tơ_KCN – 5.09 x Minh Long_KCN + 0.98 x Lý Sơn_KCN Hạn 48h: TB_QNg = 2.08 + 0.86 x Giá Vực_KCN + 0.32 x Lý Sơn_KCN Hạn 72h: TB_QNg = 10.3 + 0.55 x Giá Vực_CN + 0.38 x Trà Khúc_CN b, Phương trình dự báo cho trạm Quảng Ngãi: Hạn 24h: Quảng Ngãi = -3 + 1.67 x Trà Bồng_KCN -1.77 x Minh Long_KCN Hạn 48h: Quảng Ngãi = -4.41 + 2.1 x Trà Khúc_CN – 2.76 x An Chỉ_CN + 2.26 x TB_CN Hạn 72h: Quảng Ngãi = -3.23 – 0.9 x Sơn Giang_KCN + 0.63 x Lý Sơn_KCN + 1.53 x TB_KCN c, Phương trình dự báo cho trạm Ba Tơ: Hạn 24h: Ba Tơ = 10.27 + 0.99 x Châu Ổ_CN -1.92 x Sơn Giang_CN + 9.12 x Ba Tơ_CN – 9.01 x Minh Long_CN + 1.64 x Lý Sơn_CN Hạn 48h: Ba Tơ = 44.15 + 0.57 x Giá Vực_CN – 2.65 x Sơn Giang_CN + 2.57 x TB_CN Hạn 72h: Ba Tơ = 57.66 + 0.17 x Châu Ổ_KCN – 2.81 x Sơn Giang_KCN + 3.17 x TB_KCN d, Phương trình dự báo cho trạm Lý Sơn: Hạn 24h: Lý Sơn = 22.85 + 0.82 x Sơn Giang_CN -0.45 x Lý Sơn_CN Hạn 48h: Lý Sơn = 33.47 + 0.49 x Sơn Giang_CN Hạn 72h: Lý Sơn = 53.59 + 0.5 x Lý Sơn_KCN Các kết quả lượng mưa dự báo bằng phương trình hồi qui nhỏ hơn không được thay bằng lượng mưa dự báo nội suy về trạm bằng mô hình. 80 KẾT LUẬN Từ kết quả nghiên cứu trong luận văn HVCH rút ra một số kết quả chính như sau: 1. Đã đưa ra tổng quan về mưa lớn khu vực Trung Trung Bộ và chọn ra bộ thông số thích hợp cho mô hình WRF với mục đích dự báo mưa lớn do KKL kết hợp ITCZ ở Trung Trung Bộ. 2. Chạy mô hình dự báo trước 3 ngày cho 14 đợt mưa trong hai trường hợp CN và KCN số liệu địa phương (tổng có 142 Obs dự báo), bằng phương pháp hồi quy có lọc với các nhân tố dự tuyển là lượng mưa dự báo bằng mô hình tại các trạm đã xây dựng và đánh giá các phương trình dự báo lượng mưa trước 24, 48 và 72h cho 15 trạm và 5 tiểu khu khi có hình thế mưa do KKL kết hợp ITCZ tại Trung Trung Bộ. Kết quả cho thấy ở hầu hết các trạm dự báo lượng mưa khi có cập nhật số liệu địa phương cho kết quả tốt hơn không cập nhật số liệu địa phương. Dựa trên kết quả đánh giá đã chọn được các phương trình dự báo tối ưu cho các trạm và tiểu khu vực. 3. Đã đưa ra quy trình dự báo lượng mưa do KKL kết hợp ITCZ tại Trung Trung Bộ. Sử dụng qui trình dự báo mưa này cho kết quả dự báo lượng mưa gần với thực tế hơn so với các dự báo của WRF khi có CN và KCN số liệu địa phương. Phương án xây dựng phương trình hồi quy đối với dự báo mưa dựa trên kết quả dự báo của WRF với trường hợp không cập nhật và cập nhật số liệu địa phương đã cải thiện đáng kể chất lượng dự báo mưa do KKL kết hợp ITCZ ở khu vực Trung Trung Bộ. Trong tương lai cần nghiên cứu kỹ các trường hợp mưa lớn ở các trạm và nghiên cứu dự báo mưa lớn ở Trung Trung Bộ cho các hình thế khác. 81 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt 1. Phạm Vũ Anh, Bài giảng cao học. Phân tích hình thế synop nâng cao. 2. Hoàng Đức Cường, 2008: Nghiên cứu thử nghiệm dự báo mưa lớn ở Việt Nam bằng mô hình MM5. Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ. 3. Chu Thị Thu Hường, 2007: Nghiên cứu thử nghiệm dự báo mưa thời hạn từ 1 đến 3 ngày cho khu vực Trung Bộ Việt Nam bằng mô hình WRF, Luận văn thạc sĩ, Trường ĐHKHTN, ĐHQGHN. 4. Vũ Thanh Hằng, 2008: Nghiên cứu tác động của tham số hóa đối lưu đối với dự báo mưa bằng mô hình HRM ở Việt Nam. Luận án tiến sỹ ngành khí tượng. 5. Quyết định: Qui chế báo áp thấp nhiệt đới, bão, lũ. Quyết định số 17/2011/QĐ-TTg ngày 14 tháng 3 năm 2011 của Thủ tướng Chính phủ. 6. Phan Văn Tân, Các phương pháp thống kê trong khí hậu, Nxb ĐHQGHN, 2003. 7. Nguyễn Thị Thanh, 2010. Đồng hóa số liệu vệ tinh trong mô hình WRF để dự báo mưa lớn ở khu vực Trung Bộ. Luận văn Thạc sĩ, Trường ĐHKHTN, ĐHQGHN. 8. Trần Tân Tiến, Nguyễn Minh Trường, Công Thanh, Kiều Quốc Chánh, 2004: Sử dụng mô hình RAMS mô phỏng đợt mưa lớn ở miền Trung tháng 9/2002, Tạp chí khoa học ĐHQGHN, KHTN & CN Tập XX (3PT), tr. 51-60. 9. Kiều Thị Xin, 2002: Nhập môn kỹ thuật dự báo thời tiết số. Giáo trình ĐHKHTN. 10. Kiều Thị Xin, 2005: Nghiên cứu dự báo mưa lớn diện rộng bằng công nghệ hiện đại phục vụ phòng chống lũ lụt ở Việt Nam. Báo cáo tổng kết đề tài khoa học công nghệ độc lập cấp nhà nước, tr.121-151. Tiếng Anh. 11. ARWUsersGuideV3.2 82 12. Black T.M., 1994: The new NMC mesoscale Eta model: Description and forecast examples, Wea. Forecasting Vol.9, pp. 265-278. 13. Brennan M.J, Pereira F M.J., Pereira F., Bodner. M.J., and Grumm R.H., 2009: Assessing the Potential for Rare Precipitation Events with Standardized Anomalies and Ensemble Guidance at the Hydrometeorological Prediction Center. Bull. Amer. Meteor. Soc., 90, 445– 453. 14. Grell G.A., 1993: Prognostic evalation of assumptions used by cumulus parameterizations, Mon. Wea. Rev. Vol.121, pp. 764-787. 15. Hong S.-Y, Pan H.-L. (1998), “Convective trigger function for a mass-flux cumulus parameterization scheme”, Mon. Wea. Rev. Vol.(126), pp. 2599- 2620. 16. Huo, Z., Zhang D-L, Gyakum J., and Staniforth A., 1995: A Diagnostic Analysis of the Superstorm of March 1993. Mon. Wea. Rev., 123, 1740-1761. 17. Lai Edwin S.T. & Ping Cheung (2001). Short-range rainfall forecast in Hong Kong. Hong Kong Observatory. 18. Mesinger F. (1998), “Comparision of quantitative precipitation forecasts by the 48- and by the 29-km Eta model: An update and possible implication”, Preprints, 12th Conf. on Numerical Weather Prediction, Phoenix, AZ, Amer. Meteor. Soc., J22-J23 19. Rogers E., Coauthors, 1998: “Changes to the NCEP Operational “Early” Eta Analysis/Forecast system. NWS Tech. Procedures Bull. Vol.(447), National Oceanic and Atmospheric Administration/National Weather Service, 14 pp. 20. Spencer, P.L, and Stensrud D.J, 1998: Simulating Flash Flood Events: Importance of the Subgrid Representation of Convection. Mon. Wea. Rev., 126, 2884-2912 21. Tiedtke M., 1988: Parameterization of cumulus convection in large-scale models, Physically Based Modelling and Simulation of Climate and Climate change, M. Schlesinger, Ed., Reidel, pp. 375-431. 22. Ulrich Damrath, 2002, Verification of the operational NWP models at DWD 23. Weisman M.L., Skamarock W.C. and Klemp J.B., 1997: The resolution dependence of explicitly modeled convective systems. Mon. Wea. Rev., 125, 527-548. 83 24. Yoshinori Shoji, Masaru Kunii, and Kazuo Saito, 2009: Assimilation of Nationwide and Global GPS PWV Data for a Heavy Rain Event on 28 July 2008 in Hokuriku and Kinki, Japan, Mon. Wea. Rev, vol.10, pp. 2151-2159. 25. Zhang D.-L., Kain J.S., Fritsch J.M., Gao K., 1994: Comments on ‘Parameterization of convective precipitation in mesoscale numerical models. A critical review, Mon. Wea. Rev, vol.122, pp. 2222-2231. 84 Phụ lục Hình 4.1: Bản đồ synop ngày 28/04/2007 Hình 4.2: Bản đồ synop ngày 13/05/2007 85 Hình 4.3: Bản đồ synop ngày 10/10/2007 Hình 4.4: Bản đồ synop ngày 13/10/2007 86 Hình 4.5: Bản đồ synop ngày 23/10/2007 Hình 4.6: Bản đồ synop ngày 29/10/2007 87 Hình 4.7: Bản đồ synop ngày 09/11/2007 Hình 4.8: Bản đồ synop ngày 10/05/2008 88 Hình 4.9: Bản đồ synop ngày 25/10/2008 Hình 4.10: Bản đồ synop ngày 89 Hình 4.11: Bản đồ synop ngày 17/11/2008 Hình 4.12: Bản đồ synop ngày 29/04/2009 90 Hình 4.13: Bản đồ synop ngày 22/10/2009 Hình 4.14: Bản đồ synop ngày 01/11/2009