Luận án Nghiên cứu, phát triển và ứng dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy ba chiều cho mục đích dự báo chuyển động bão ở Việt Nam

a phương án W2 là 88 km, nhỏ hơn so với các phương án W1, W3, W4 khoảng 5km và nhỏ hơn phương án không ban đầu hóa xoáy khoảng 25km. Bảng 3.3.10 và Hình 3.3.21 (phải) là chỉ số kỹ năng (so với phương án không ban đầu hóa xoáy) của các phương án W1−W4. Kỹ năng của các phương án đạt khoảng 40% ở hạn 06h và giảm nhanh đến khoảng 5−10% ở các hạn dự báo 30h và 36h. Đánh giá chung, kỹ năng trung bình của W2 là 22%, của W1 và W2 là 17% còn của W3 là 18%. 108 Bảng 3.3.9 : Sai số vị trí trung bình của các phương án ban đầu hóa xoáy với hàm trọng số thẳng đứng khác nhau và phương án không ban đầu hóa xoáy. Hạn dự báo (h) control W1 W2 W3 W4 00 114 13 13 14 13 06 96 57 56 56 57 12 112 82 77 78 79 18 112 89 87 89 88 24 104 101 94 96 92 30 116 115 99 114 114 36 109 108 97 104 106 42 123 95 91 98 103 48 132 105 105 110 114 MPEA 113 94 88 93 94 Bảng 3.3.10: Kỹ năng của các phương án ban đầu hóa xoáy với hàm trọng số thẳng đứng khác nhau so với phương án không ban đầu hóa xoáy. Phương án Hạn dự báo W1 W2 W3 W4 06 40 42 42 40 12 26 32 30 29 18 21 23 21 21 24 2 10 7 12 30 1 15 2 2 36 1 11 4 2 42 23 26 20 16 48 20 20 16 13 SA 17 22 18 17 109 0 20 40 60 80 100 120 140 00 06 12 18 24 30 36 42 48 Hạn dự báo (h) Sa i s ố v ị t rí (k m ) control W1 W2 W3 W4 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 00 06 12 18 24 30 36 42 48 Hạn dự báo (h) S( % ) W1 W2 W3 W4 Hình 3.3.21: A) Sai số vị trí trung bình ứng với các phương án ban đầu hóa xoáy W1 đến W4 và phương án đối chứng control; B) Kỹ năng của các phương án ban đầu hóa xoáy W1 đến W2 (so với control). 0 5 10 15 20 25 30 35 40 00 06 12 18 24 30 36 42 48 Hạn dự báo (h) S DA (k m ) RM S W Hình 3.3.22: Độ lệch chuẩn trung bình của sai số (SDA) của các phương án ban đầu hóa xoáy thay đổi bán kính gió cực đại (RM), thay đổi bán kính gió 15m/s (S) và các phương án thay đổi hàm trọng số thẳng đứng (W). Tóm lại, hàm trọng số theo phương thẳng đứng trong sơ đồ ban đầu hóa xoáy ba chiều cho HRM_TC có ảnh hưởng không lớn đến quĩ đạo bão dự báo (độ nhạy không cao). Trong các dạng hàm trọng số được khảo sát ở đây, dạng hàm của phương án W2 cho kỹ năng trung bình cao nhất và sai số vị trí trung bình tổng thể nhỏ nhất. 110 3.3.6 Kết hợp phân bố gió tiếp tuyến phân tích với phân bố gió tiếp tuyến giả Những kết quả khảo sát độ nhạy của tham số bán kính gió 15m/s trên đây đã cho thấy vai trò quan trọng của phân bố gió tiếp tuyến phía ngoài đối với chuyển động của bão. Trong một số hình thế bão, phân bố gió lý thuyết theo bán kính không mô tả được một cách hợp lý phân bố gió thực tế, dẫn đến mô hình chưa mô phỏng tốt quĩ đạo thực. Trong những thí nghiệm trước, phân bố gió tiếp tuyến phân tích được xem là chứa nhiều sai sót và được loại bỏ khỏi trường môi trường. Thực tế, những sai sót này một phần sinh ra bởi sự thưa thớt của số liệu quan trắc và độ phân giải thô của mô hình toàn cầu. Vì qui mô không gian của vùng gió phía ngoài tương đối lớn so với qui mô không gian của phân bố gió bên trong tâm bão, nên trường phân tích có thể nắm bắt được một số đặc thù phân bố gió tiếp tuyến thực. Như vậy, việc loại bỏ hoàn toàn phân bố gió tiếp tuyến phân tích có thể làm mất mát một số thông tin quan trọng của phân bố gió tiếp tuyến thực. Mục này sẽ khảo sát sự kết hợp phân bố xoáy nhân tạo với phân bố xoáy phân tích ở các bán kính phía ngoài với hy vọng có thể tăng độ chính xác dự báo. HRM_TC có thể kết hợp phân bố gió tiếp tuyến giả với phân bố gió tiếp tuyến phân tích bằng cách, thay vì phương trình (3.2.1), phân bố gió tiếp tuyếp tuyến theo bán kính−độ cao được xác định bằng phương trình: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ), , 1 ,B T VS Tv r z v r w r z v r w r z= + −⎡ ⎤⎣ ⎦ (3.3.9) ( ) ( ) ( ),T m zw r z w r w z= (3.3.10) trong đó, tham số vB là phân bố gió tiếp tuyến giả; vVS là phân bố gió tiếp tuyến đối xứng phân tích; wm là hàm trọng số kết hợp theo bán kính, được chọn sao cho bằng 1 phía trong bán kính gió cực đại và bằng 0 ở phía ngoài bán kính bằng 500km. Để khảo sát hiệu ứng của việc kết hợp xoáy phân tích, thí nghiệm này sẽ khảo sát 2 phương án: • M1: Ban đầu hóa xoáy không kết hợp xoáy phân tích 111 • M2: Xoáy nhân tạo được kết hợp với xoáy phân tích. Hình 3.3.23 là phân bố của gió tiếp tuyến của các phương án ban đầu hóa xoáy khảo sát M1, M2 và phương án không ban đầu hóa xoáy control của trường hợp bão Chanchu thời điểm 00Z ngày 14/5/2006. Có thể thấy, phương án M2 có phân bố gió ở phía ngoài bán kính 300km có dạng tương tự với phân bố phân tích còn ở phía trong có phân bố trùng với phân bố của M1. Tương tự như vậy trên Hình 3.3.24, phân bố gió tiếp tuyến của xoáy nhân tạo của M2 tương tự với trường phân tích ở phía ngoài và xuất hiện một hoàn lưu xoáy nghịch yếu ở gần đỉnh mô hình (thể hiện qua đường đẳng tốc độ gió số 0) trong khi ở phía trong tương tự với trường hợp M1. Hình 3.3.25 là phân bố của khí áp mực biển theo bán kính của trường phân tích và trường xoáy nhân tạo của phương án không kết hợp xoáy phân tích và phương án có kết hợp xoáy phân tích, có thể thấy, phân bố trường khí áp mực biến đối xứng hầu như không khác nhau. Hình 3.3.23: Phân bố gió tiếp tuyến theo bán kính của trường xoáy phân tích (control), phương án ban đầu hóa xoáy không kết hợp với trường phân tích (M1) và có kết hợp với trường phân tích (M2) 112 Hình 3.3.24: Phân bố gió tiếp tuyến theo bán kính-áp suất của của phương án ban đầu hóa xoáy không kết hợp xoáy phân tích (M1) và có kết hợp xoáy phân tích (M2). Hình 3.3.25: Phân bố của trường khí áp mực biển theo bán kính của phương án ban đầu hóa xoáy không kết hợp xoáy phân tích (M1) và có kết hợp xoáy phân tích (M2) và trường khí áp đối xứng phân tích (analysis). Quĩ đạo và sai số vị trí của các trường hợp bão của thí nghiệm này được cho ở hình p4.1, phụ lục 4. Có thể thấy trong một số trường hợp, phương án có kết hợp xoáy M2 đã cho quĩ đạo dự báo gần với thực hơn so với phương án không kết hợp M1. Chẳng hạn các trường hợp bão Conson 12Z ngày 5/6/2004 và 00Z ngày 6/6/2004, Koni 12Z ngày 18/7/2003, vị trí tâm xoáy của phương án M2 so với M1 113 đã di chuyển gần với thực hơn và có quĩ đạo dự báo bớt lệch bắc hơn. Tuy thế cũng có những trường hợp, M2 thể hiện sự khác biệt không đáng kể so với M1 hoặc có trường hợp cho dự báo tồi hơn như trường hợp Krovanh – 12Z 23/8/2003. Đối với các trường hợp xoáy bão trên trường phân tích thể hiện rõ và mạnh như cơn bão Chanchu, phương án M2 cho quĩ đạo dự báo bám sát với quĩ đạo phương án không ban đầu hóa xoáy ở những hạn dự báo sau 24 giờ. Điều này có thể được giải thích do phân bố gió phía ngoài của phương án M2 được gần như trùng với phân bố xoáy phân tích, trong khi trường phân tích cũng có cường độ bão tương đối mạnh và cấu trúc gió phía trong tương tự với trường hợp xoáy nhân tạo. Bảng 3.3.11 là Sai số trung bình tổng thể của các phương án ban đầu hóa xoáy M1, M2 và phương án đối chứng control và kỹ năng trung bình của các phương án M1, M2 so với control. Nhìn chung, sai số vị trí phương án M2 nhỏ hơn M1 ở hầu hết các hạn dự báo (từ 6h đến 36h) và chỉ lớn hơn M1 một chút ở hạn 42h và 48h. Sai số trung bình tổng thể của M2 là 86km so với 94km của M1. Nhận xét tương tự đối với kỹ năng dự báo so với phương án control. Kỹ năng trung bình của M2 là 24% so với M1 kà 17%. Bảng 3.3.11: Sai số trung bình tổng thể và kỹ năng trung bình của các phương án ban đầu hóa có và không kết hợp xoáy phân tích. Sai số trung bình (KM) Kỹ năng (%) Hạn dự báo (h) Control M1 M2 M1 M2 06 96 57 59 40 39 12 112 82 74 26 34 18 112 89 70 21 38 24 104 101 77 2 26 30 116 115 103 1 11 36 109 108 101 1 7 42 123 95 96 23 22 48 132 105 110 20 17 Trung bình 113 94 86 17 24 114 0 20 40 60 80 100 120 140 00 06 12 18 24 30 36 42 48 Hạn dự báo (h) Sa i s ố v ị t rí (k m ) control M1 M2 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 00 06 12 18 24 30 36 42 48 Hạn dự báo (h) SA (% ) M1 M2 Hình 3.3.26: A) Sai số vị trí trung bình ứng với các phương án ban đầu hóa xoáy có và không kết hợp xoáy phân tích và phương án đối chứng. Tóm lại, đối với tập hợp các trường hợp bão thử nghiệm, việc kết hợp xoáy nhân tạo với xoáy phân tích đã làm làm chính xác hơn hoàn lưu của gió tiếp tuyến phía ngoài, từ đó làm giảm sai số vị trí của quĩ đạo bão dự báo so với khi không thực hiện việc kết hợp này. Đối với các trường hợp bão có trường phân tích tương đối mạnh và cấu trúc gió bên trong tương tự với cấu trúc xoáy nhân tạo, sự kết hợp này tạo ra phân bố gió tiếp tuyến tương tự với phân bố phân tích và cho quĩ đạo bám sát nhau ở những hạn dự báo sau 24h. Tuy thế do vị trí ban đầu của xoáy nhân tạo đã được chính xác hóa nên nhìn chung đã giảm sai số vị trí ở những hạn dự báo ban đầu. Đối với các nhiều trường hợp bão yếu, sự kết hợp xoáy phân tích đã làm tốc độ di chuyển của xoáy bão gần với thực hơn. Nhìn chung, phương án ban đầu hóa xoáy có kết hợp xoáy nhân tạo với xoáy phân tích cho sai số trung bình tổng thể giảm khoảng 8km và kỹ năng trung bình tăng lên khoảng 5%. 3.4 Nhận xét chung Một trong những cách tiếp cận nhằm làm tăng độ chính xác của các mô hình số dự báo thời tiết là cải thiện độ chính xác trường ban đầu. Điều đó càng trở nên quan trọng hơn đối với các mô hình dự báo bão bởi bão thường hình thành, phát triển và di chuyển trên biển, nơi mà mạng lưới số liệu quan trắc thưa thớt. Với mục đích nâng cao chất lượng dự báo quĩ đạo bão, một sơ đồ ban đầu hóa xoáy ba chiều 115 được xây dựng và áp dụng cho mô hình HRM. Sơ đồ này dựa trên phương pháp phân tích xoáy của Weber và Smith (1995) [81] và xây dựng xoáy cân bằng ba chiều của Smith (2005) [75]. Quá trình phân tích xoáy nhằm loại bỏ xoáy phân tích yếu và sai vị trí khỏi trường môi trường để cài vào đó một xoáy nhân tạo có cấu trúc và vị trí phù hợp hợp với thực tế hơn. Sơ đồ ban đầu hóa xoáy được xây dựng là một thành phần của HRM và có thể được kiểm soát thông qua các tham số điều khiển. Phiên bản HRM đã có ban đầu hóa xoáy bão được gọi là HRM_TC, khi không đặt tùy chọn chạy sơ đồ ban đầu hóa xoáy, HRM_TC cho kết quả giống với phiên bản HRM gốc. Có nhiều tham số đầu vào cho sơ đồ ban đầu hóa xoáy và việc lựa chọn các tham số này một cách thích hợp có vai trò quan trọng trong chất lượng dự báo bão. Ngoài các tham số có thể xác định trực tiếp từ các thông tin chỉ thị bão là vị trí tâm xoáy và tốc độ gió cực đại, bốn tham số cấu thành cơ bản trong sơ đồ ban đầu hóa xoáy này là: bán kính gió cực đại Rmax, bán kính gió 15m/s R15, hàm trọng số theo phương thẳng đứng và sự kết hợp xoáy nhân tạo và xoáy phân tích. Đối với một sơ đồ có sự tham gia của nhiều tham số khác nhau như vậy, kết quả dự báo cuối cùng của mô hình là sự tương tác phức tạp giữa các yếu tố và việc xác định một bộ tham số tối ưu không phải là một công việc dễ dàng. Nếu khảo sát tất cả các phương án tổ hợp của các tham số thì số trường hợp khảo sát rất lớn. Trong luận án này, từng tham số cụ thể được khảo sát qua những thí nghiệm riêng lẻ. Mỗi thí nghiệm sẽ khảo sát một tham số trong khi các tham số khác được giữ cố định, từ đó rút ra được mức độ ảnh hưởng của từng tham số đến kết quả dự báo quĩ đạo bão. Với mỗi thí nghiệm sẽ rút ra được một tham số tốt nhất, bộ tham số kết hợp các tham số tốt nhất tìm được trong các thí nghiệm riêng lẻ được chờ đợi là bộ tham số cho kết quả dự báo tốt nhất so với tất cả các phương án thí nghiệm. Một loạt thí nghiệm khảo sát độ nhạy khác nhau của từng số tham số trong sơ đồ ban đầu hóa xoáy đã được tiến hành cho 11 trường hợp bão với 7 cơn bão hoạt động trên khu vực Biển Đông từ năm 2003 đến 2006. Kết quả thí nghiệm cho thấy, cấu trúc gió phía ngoài của xoáy nhân tạo (thể hiện qua bán kính gió 15m/s và sự 116 kết hợp xoáy nhân tạo và xoáy phân tích) có ảnh hưởng mạnh đối với quĩ đạo dự báo và là những tham số có độ nhạy lớn. Cấu trúc bên trong gần tâm xoáy (thể hiện qua bán kính gió cực đại) và cấu trúc gió tiếp tuyến đối xứng thẳng đứng (thể hiện qua hàm trọng số thẳng đứng) có ảnh hưởng không lớn đến quĩ đạo dự báo. Từ các thí nghiệm riêng lẻ có thể sử dụng cho các nghiên cứu tiếp theo, bao gồm bán kính gió cực đại 60km, bán kính gió 15m/s 250km, hàm trọng số theo phương thẳng đứng có dạng tuyến tính từng phần theo áp suất và sử dụng kết hợp phân bố gió tiếp tuyến giả với phân bố gió tiếp tuyến phân tích. 117 CHƯƠNG 4 : THỬ NGHIỆM SƠ ĐỒ BAN ĐẦU HÓA XOÁY MỚI Chương 3 đã trình bày việc xây dựng một sơ đồ ban đầu hóa xoáy ba chiều cho mô hình khu vực phân giải cao HRM. Sơ đồ ban đầu hóa xoáy được xây dựng thành một module của mô hình và được kích hoạt khi cần thiết. Phiên bản mô hình HRM được áp dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy được gọi là HRM_TC. Ngoài các tham số về vị trí tâm bão và tốc độ gió cực đại là các tham số cơ bản của sơ đồ ban đầu hóa xoáy, còn nhiều tham số tự do khác mà việc xác định chúng một cách thích hợp có vai trò quan trọng trong việc dự báo quĩ đạo bão. Chương 3 cũng đã trình bày các thí nghiệm độ nhạy nhằm xác định vai trò của các tham số cũng như đã tìm ra được một bộ tham số khả dụng cho dự báo quĩ đạo. Bộ tham số này là các tham số cho sai số vị trí trung bình nhỏ nhất trong tập hợp 11 trường hợp bão. Trong chương này, chúng tôi sẽ thử nghiệm hiệu quả của việc dự báo quĩ đạo bão với HRM_TC trong hai trường hợp, không ban đầu hóa xoáy và có ban đầu hóa xoáy. Bộ tham số sử dụng trong trường hợp cài xoáy là bộ tham số khả dụng đã tìm được trong chương trước. Để kết quả mang tính khách quan, các trường hợp bão dự báo thử nghiệm là độc lập so với các trường hợp bão trong các khảo sát độ nhạy ở chương 3. 4.1 Thiết kế thí nghiệm 4.1.1 Cấu hình thí nghiệm Để khảo sát hiệu quả của việc sử dụng bộ tham số này, trong mục này sẽ khảo sát hai phương án: • Nobogus: Phương án không ban đầu hóa xoáy. 118 • Bogus: Ban đầu hóa xoáy với bộ tham số đã tìm được trong chương 3, bao gồm: o Bán kính gió 15 m/s: 250km o Bán kính gió cực đại: 60km o Hàm trọng số theo độ cao: Tuyến tính từng phần theo áp suất o Có kết hợp phân bố gió tiếp tuyến phân tích với phân bố gió tiếp tuyến lý thuyết 4.1.2 Các trường hợp bão dự báo Các dự báo được thực hiện trên 20 trường hợp bão hoạt động trên khu vực biển Đông của 6 cơn bão diễn ra từ 2002-2006, cụ thể trong bảng Bảng 4.1.1. Bảng 4.1.1: Các trường hợp bão dự báo thử nghiệm Tên bão STT Thời điểm dự báo Vĩ độ Tâm Kinh độ tâm Vmax (ms-1) Chanthu 1 00Z 11/06/2004 12.7 115.8 22 2 00Z 23/9/2005 20.2 118.4 27 3 12Z 23/9/2005 20 116.3 22 4 00Z 24/9/2005 19.8 115.3 22 Damrey 5 12Z 24/9/2005 19.3 114 33 6 00Z 02/12/2006 13.5 117 37 7 12Z 02/12/2006 13.9 115.6 27 8 00Z 03/12/2006 13.8 113.9 45 Durian 9 12Z 03/12/2006 13.5 112.7 45 10 00z 19/07/2003 13.7 117.2 22 11 12z 19/07/2003 15.2 116.2 22 12 00z 20/07/2003 16.4 114.8 33 Koni 13 12z 20/07/2003 17.6 113.6 33 14 00Z 21/11/2004 11.9 117.2 33 15 12Z 21/11/2004 11.8 115.1 40 16 00Z 22/11/2004 11.5 113.8 42 17 12Z 22/11/2004 10.8 112.5 35 Muifa 18 00Z 23/11/2004 10.4 111.8 33 19 00Z 29/07/2005 18.3 112.2 15 Washi 20 12Z 29/07/2005 18.4 111.6 17 119 4.1.3 Số liệu và miền tính Tương tự như các thí nghiệm khảo sát độ nhạy trong chương 3. Trong các dự báo thử nghiệm, chúng tôi cũng sử dụng số liệu khí tượng từ mô hình toàn cầu GME. Miền tính gồm 201x161 điểm lưới ngang và 31 mực thẳng đứng. Miền tính bao phủ một vùng rộng từ 80E−130E và từ 5S−35N (Hình 4.1.1) nhằm khảo sát các cơn bão hoạt động ở khu vực Biển Đông và có ảnh hưởng tới Việt Nam. Các thông tin quan trắc về bão được lấy từ website weather.unisys.com. Các dự báo được thực hiện tới hạn dự báo hai ngày (48h), tâm bão dự báo cách nhau mỗi 6 tiếng được đưa ra đánh giá so với tâm bão quan trắc. Hình 4.1.1: Miền dự báo của mô hình HRM được sử dụng trong luận án. 4.1.4 Các chỉ tiêu đánh giá Để đánh giá kết quả dự báo quĩ đạo, chương này cũng sử dụng các chỉ tiêu đã nêu ở chương 3, bao gồm: Sai số vị trí (PE), sai số vị trí trung bình (MPE), sai số vị trí trung bình tổng thể (MPEA), kỹ năng so với không ban đầu hóa xoáy (S), kỹ năng trung bình (SA). 120 Ngoài ra, để có thể nhận định chi tiết hơn về xu thế của quĩ đạo dự báo so với quĩ đạo quan trắc. Chúng tôi sẽ sử dụng thêm sai số vị trí dọc với hướng di chuyển của bão AT (ATE: Along Track Error) và sai số vị trí ngang so với hướng di chuyển của bão CT (CTE: Cross Track Error) (Hình 4.1.2). ATE nhận dấu dương nếu tâm bão dự báo nằm phía trước tâm bão quan trắc và nhận dấu âm khi tâm bão dự báo nằm phía sau tâm bão quan trắc. CTE nhận dấu dương khi tâm bão nằm phía phải so với tâm bão quan trắc và nhận dấu âm khi nằm về trái. Với qui ước này, nếu sai số ATE trung bình (MATE) nhận giá trị dương có nghĩa tâm bão dự báo có xu thế di chuyển nhanh hơn so với thực và ngược lại, MATE nhận giá trị âm thì tâm bão dự báo cho xu thế di chuyển chậm hơn. Sai số CTE trung bình (MCTE) dương cho thấy quĩ đạo bão có xu thế lệch phải còn MCTE âm cho thấy xu thế lệch trái so với quĩ đạo thực. Tâm bão dự báo PECTE ATE Tâm bão quan trắc Tâm bão quan trắc 6h trước Hình 4.1.2: Sơ đồ sai số ATE, CTE và PE 4.2 Kết quả dự báo thử nghiệm 4.2.1 Khảo sát một số trường hợp Trường hợp bão Chanthu 00Z ngày 11/6/2004 là một trường hợp cho kết quả dự báo tương đối tốt. Bão Chanthu năm 2004 (bão số 2) là một cơn bão bắt nguồn từ một ATNĐ từ phía đông Philipin, di chuyển vào Biển Đông và mạnh lên thành bão. Chanthu di chuyển nhanh, chủ yếu theo hướng giữa Tây Tây Bắc và Tây Bắc. Đến ngày 12, Chanthu tiến sát đến bờ biển Trung Bộ (Hình 4.2.1) và đổ bộ vào đất 121 liền tối ngày 12, thuộc địa phận tỉnh Bình Định, gây ra gió mạnh và mưa rất to ở các tỉnh Quảng Ngãi và Bình Định và Tây Nguyên. Sau khi vào đất liền, Chanthu suy yếu thành ATNĐ rồi tan dần. Bão Chanthu ở thời điểm mạnh nhất đạt cấp bão mạnh (typhoon) với tốc độ gió cực đại khoảng 33m/s. Hình 4.2.1: Ảnh vệ tinh bão Chanthu lúc sắp đổ bộ vào bờ biển Trung Bộ, thời điểm 00Z 12/6/2004. (Nguồn visibleearth.nasa.gov) Ở thời điểm bắt đầu dự báo, bão đang ở vị trí 12.7 độ Vĩ Bắc và 115.8 độ Kinh Đông và di chuyển về phía đất liền theo hướng Tây-Tây Bắc. Lúc này, Chanthu đang là một cơn bão nhiệt đới không mạnh với tốc độ gió cực đại khoảng 22m/s. Trên trường phân tích của GME (Hình 4.2.2 trái), trường áp suất mực biển rất nông và có tâm bão không chính xác so với trường đã ban đầu hóa xoáy (Hình 4.2.2 phải). 122 Hình 4.2.2: Trườg áp suất mực biển của trên trường phân tích GME (trái) và trường đã ban đầu hóa xoáy (phải) đối với trường hợp bão Chanthu 00Z ngày 11/6/2004 Hình 4.2.3 là quĩ đạo bão quan trắc và quĩ đạo dự báo ứng với hai phương án có sử dụng ban đầu hóa xoáy (bogus) và phương án không ban đầu hóa xoáy (nobogus). Phương án nobogus trong khoảng 18h đầu có vị trí tâm không rõ và di chuyển không đều. Sau đó bão được tăng cường và di chuyển theo hướng Tây-Tây Bắc, tiến sát đến bờ biển miền trung Việt Nam nhưng quĩ đạo dự báo lệch bắc so với quĩ đạo quan trắc khoảng 1 độ và tâm bão chưa đổ bộ vào đất liền cho đến hạn dự báo 48h. Đối với phương án bogus, vị trí cũng như cường độ của xoáy bão đã được hiệu chỉnh về gần với thực. Quĩ đạo dự báo của phương án cài xoáy gần bám sát so với thực ở tất cả các thời điểm dự báo. 123 Hình 4.2.3: Quĩ đạo dự báo của hai phương án: ban đầu hóa xoáy (b) và không cài xoáy (n) so với quĩ đạo quan trắc (S) đối với trường hợp bão Chanthu 00Z ngày 11/6/2004 Bảng 4.2.1: Sai số dự báo của hai phương án đối với trường hợp bão Chanthu 00Z ngày 11/6/2004 No bogus Bogus Hạn dự báo (h) PE ATE CTE PE ATE CTE 6 218.4 -157.2 -151.6 87.5 79.8 -35.8 12 179.3 -87 -156.7 54.7 47.4 27.4 18 131.7 -121.2 51.6 89.3 84.9 -27.7 24 184 -179.6 39.9 65.8 65.8 1.1 30 181.3 -163.3 78.7 15.5 9.2 -12.5 36 247.6 -233 83.7 43.2 -43.1 -3.3 42 277.8 -259.5 99.2 43.2 -42.5 -8 48 376.1 -336.4 168.1 136.9 -122.8 60.6 124 Có một số trường hợp bão cho kết quả dự báo rất xấu đối với cả hai trường hợp bogus và nobogus. Điển hình là các trường hợp bão Koni tại các thời điểm dự báo ngày 19 và 20 tháng 7 năm 2003. Koni là một cơn bão hình thành từ phía ngoài Biển Đông vào ngày 13 tháng 7, cơn bão mạnh dần lên và di chuyển vào Biển Đông theo hướng Tây vào ngày 17. Từ đây bão đổi sang hướng Tây Bắc và di chuyển về phía đảo Hải Nam, Trung Quốc. Từ ngày 19, cơn bão lại chuyển dần sang hướng Tây, băng qua đảo Hải Nam ngày 21, suy yếu dần và đổ bộ vào miền Bắc Việt Nam ở khu vực tỉnh Nam Định. Hình 4.2.4 là hình vẽ quĩ đạo quĩ đạo best track và các phương án dự báo bốn trường hợp bão Koni. Có thể thấy ở thời điểm đầu tiên, các dự báo tương đối chính xác. Quĩ đạo phương án bogus tỏ ra chính xác hơn tại những hạn dự báo 24h, nhưng sau đó, cả hai phương án bogus và nobugus có có dấu hiệu lệch bắc mạnh ở những hạn dự báo sau. Sự lệch bắc này tiếp tục thể hiện rõ ở các trường hợp dự báo tiếp theo chứng tỏ đã có một sai số hệ thống trong trường môi trường của bão, dẫn đến cả phương án có cài xoáy và không cài xoáy đều có sai lệch lớn mà cụ thể ở đây là lệch Bắc mạnh. Có thể nhận định nguyên nhân dẫn đến sự sai lệch của các dự báo nằm ở trường môi trường qui mô lớn. Hình 4.2.5 là hình thế trường độ cao địa thế vị mực 500hPa thời điểm 00Z ngày 20/7/2004. Có thể thấy, trên trường qui mô lớn, áp cao lục địa bị đẩy lùi xa ra phía Đông và Koni hiện tại nằm ở rìa phía Đông của cao áp. Đây là hình thế điển hình của các cơn bão di chuyển lên phía Tây Bắc. Như vậy, sự sai lệch quĩ đạo bão dự báo nằm ở sự thiếu chính xác của trường môi trường qui mô lớn mà nguyên nhân có thể do các phương pháp phân tích số liệu toàn câu không chính xác trong một số hình thế thời tiết đặc biệt. Một điểm đáng chú ý là ở các thời điểm dự báo, thực tế có một cơn bão khác rất mạnh cũng đang tiến vào miền tính là bão Imbudo. Việc xuất hiện đồng thời hai cơn bão ở gần nhau có thể cũng là một nguyên nhân dẫn đến sự thiếu chính xác trên trường phân tích môi trường qui mô lớn. 125 Hình 4.2.4: Các thời điểm dự báo cơn bão Koni 2003. Đối với các trường hợp thiếu chính xác trong trường môi trường qui mô lớn, các sơ đồ ban đầu hóa xoáy theo phương pháp cài xoáy không thể cải thiện được chất lượng dự báo do bản chất của phương pháp này là chỉ thay thế xoáy phân tích bằng xoáy giả mà không tác động đến trường môi trường qui mô lớn. Để khắc phục các tình huống tương tự có lẽ cần kết hợp thêm phương pháp đồng hóa số liệu nhằm 126 chính xác hóa trường môi trường. Người làm dự báo cần thận trọng trong các hình thế đặc biệt như có bão đôi nhằm đưa ra được quyết định xác đáng. Tuy vậy, dấu hiệu sai số thiên lệch thường thể hiện tại hầu hết các thời điểm dự báo và người làm dự báo có thể hiệu chỉnh các dự báo tiếp theo căn cứ vào các sai lệch trong các thời điểm dự báo trước đó. Hình 4.2.5: Trường độ cao địa thế vị của trường phân tích GME ứng với trường hợp bão Koni 00Z ngày 20/7/2003. Chú ý một cơn bão rất mạnh mới tiến vào miền dự báo là cơn bão Imbudo. Mũi tên màu đen chỉ hướng di chuyển của tâm bão Koni. 4.2.2 Đánh giá chung Bảng 4.2.2 là sai số vị trí trung bình, sai số AT và CT trung bình và trung bình tuyệt đối cho tất cả các trường hợp khảo sát. So sánh kết quả dự báo tại 12h, 24h, 36h và 48h với kết quả dự báo các trường hợp bão năm 2005 trên khu vực Biển Đông của các mô hình khác (Bảng 1.3.1), ta thấy rằng phiên bản HRM_TC cho sai số vị trí tương đương với các mô hình trong nghiên cứu trên trong khi phiên bản HRM không ban đầu hóa xoáy có sai số dự báo lớn hơn rất nhiều. Mặc dù số lượng các trường hợp bão trong các nghiên cứu còn ít và không trùng về các trường hợp bão nhưng kết quả này cũng phần nào cho thấy sự cải thiện chất lượng dự báo quĩ 127 đạo bão của HRM_TC so với HRM cũng như sự hợp lý so với các mô hình dự báo khác trên thế giới. Bảng 4.2.2: Sai số dự báo trung bình của các trường hợp dự báo thử nghiệm Nobogus Bogus Sai số CT Sai số AT Sai số CT Sai số AT Hạn dự báo (h) Sai số vị trí TB TB tuyệt đối TB TB tuyệt đối Sai số vị trí TB TB tuyệt đối TB TB tuyệt đối 6 115 -36 63 9 78 56 6 32 -4 38 12 133 -8 90 17 77 76 17 55 13 41 18 132 3 81 56 75 101 41 63 36 57 24 167 24 91 50 107 135 45 85 64 78 30 196 67 114 53 128 167 57 113 91 92 36 229 109 142 60 142 205 46 143 135 111 42 224 83 116 100 141 185 98 126 120 104 48 258 45 129 88 191 198 68 134 133 116 Trung bình 182 117 103 141 80 94 182 117 103 141 Có thể thấy tâm bão dự báo của cả trường hợp có cài xoáy và không cài xoáy đều có xu thế di chuyển lệch bắc và nhanh hơn so với bão thực thể hiện qua sai số AT và CT trung bình hầu hết mang dấu dương. Sai số vị trí của phương án dự báo bogus nhỏ hơn so với phương án nobogus ở tất cả các thời điểm dự báo. Ở hạn dự báo 24h, sai số vị trí trung bình phương án bogus nhỏ hơn so với nobogus khoảng 30km và con số này ở hạn 48h là 48km. Nếu xem xét các sai số AT và CT trung bình ta thấy, nhìn chung, xoáy dự báo đều có xu hướng đi nhanh hơn so với thực và lệch về phía phải. 128 0 50 100 150 200 250 300 0 6 12 18 24 30 36 42 48 Hạn dự báo (h) Sa i s ố v ị t rí (k m ) Nobogus Bogus A 0 50 100 150 200 250 300 0 6 12 18 24 30 36 42 48 Hạn dự báo (h) Sa i s ố tr un g bì nh C T (k m ) Nobogus Bogus B 0 50 100 150 200 250 300 0 6 12 18 24 30 36 42 48 hạn dự báo (h) Sa i s ố tr un g bì nh A T( km ) Nobogus Bogus C Hình 4.2.6: Sai số vị trí trung bình (A), sai số CT trung bình (B) và sai số AT trung bình (C) của các trường hợp dự báo thử nghiệm. Phương án bogus cho sai số trung bình tuyệt đối AT giảm nhiều hơn so với sai số CT (Có thể thấy rõ ở Bảng 4.2.3 và Hình 4.2.6), chứng tỏ việc cài xoáy có hiệu quả đối với tốc độ di chuyển của của bão hơn là đối với hướng di chuyển. Điều này có thể thấy rõ khi xét chỉ số kỹ năng sai số của phương án bogus so với phương án nobogus (Hình 4.2.7). Kỹ năng đối cả ba loại sai số bằng khoảng 50% tại hạn dự báo 6h và có xu thế giảm dần cho tới hạn 48h. Tốc độ giảm kỹ năng nhiều nhất ứng với loại sai số CT, đến hạn 30h, kỹ năng ứng với sai số CT giảm về không cho thấy khả năng dự báo hướng chuyển động của bogus là tương đương hoặc kém hơn so với nobogus, trong khi đó kỹ năng ứng với sai số AT vẫn duy trì khoảng 30% đến 40% cho đến hạn dự báo 48h còn sai số vị trí có kỹ năng khoảng 20% ở hạn 24h đến 48h. 129 Bảng 4.2.3: Kỹ năng đối với sai số vị trí, sai số AT và sai số CT của trường hợp ban đầu hóa xoáy (bogus) so với không ban đầu hóa xoáy(nobogus) Kỹ năng so với nobogus (%) Hạn dự báo (h) PE AT CT 6 51 51 49 12 43 47 39 18 24 24 22 24 19 27 7 30 14 28 1 36 11 22 -1 42 17 26 -8 48 23 39 -4 Trung bình 23 32 9 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60 70 0 6 12 18 24 30 36 42 48 hạn dự báo (h) Kỹ n ăn g so v ớ i n ob og us (% ) Sai số vị trí Sai số AT Sai số CT Hình 4.2.7: Kỹ năng của phương án bogus so với phương án nobogus ứng với sai số vị trí (PE), sai số CT (CTE) và sai số AT(ATE) 4.3 Tóm tắt Chương này đã khảo sát sơ đồ ban đầu hóa xoáy HRM_TC với 20 trường hợp bão hoạt động trên khu vực Biển Đông. Tất cả các trường hợp có ban đầu đầu hóa xoáy chỉ sử dụng một bộ tham số cố định nhận được qua các thí nghiệm độ nhạy 130 được thực hiện trong chương 3. Để đảm bảo tính khách quan, tất cả các trường hợp bão khảo sát trong chương này là độc lập với các trường hợp bão trong các thí nghiệm độ nhạy. Các kết quả cho thấy sai số vị trí trung bình của phiên bản HRM_TC đã giảm khoảng 30km ở hạn 24h và 60km ở hạn 48h so với phiên bản HRM nguyên gốc. Ngoài ra, việc ban đầu hóa xoáy có hiệu quả đối với tốc độ chuyển động của bão hơn là so với hướng chuyển động. Cũng nhận thấy được một hạn chế của sơ đồ ban đầu hóa xoáy sử dụng trong luận án là phương pháp này không cải thiện được chất lượng dự báo quĩ đạo bão trong các trường hợp mà trường môi trường mô tả quá sai khác so với thực. Đây cũng là hạn chế của các sơ đồ ban đầu hóa xoáy sử dụng phương pháp cài xoáy nói chung bởi vì phương pháp này chỉ hiệu chỉnh được cấu trúc, cường độ và vị trí của bản thân trường xoáy và giả định trường môi trường đã mô tả đúng so với thực tế. Chính vì thế những người làm dự báo cần thận trọng để nhận định trong những hình thế đặc biệt như tương tác bão đôi và chú ý đến các dấu hiệu sai số hệ thống như sự lệch Bắc mạnh ở các dự báo trước đó để có thể hiệu chỉnh cho các dự báo tiếp theo. 131 KẾT LUẬN Dưới đây là các kết quả chính của luận án: 1) Đã xây dựng được sơ đồ ban đầu hóa xoáy ba chiều cho mục đích dự báo quĩ đạo bão. Sơ đồ ban đầu hóa xoáy bao gồm hai phần chính là quá trình phân tích xoáy dựa trên Weber và Smith (1995) và xây dựng xoáy nhân tạo theo phương pháp của Smith (2005). Để khảo sát tính hợp lý của phương pháp xây dựng xoáy nhân tạo, một module ban đầu hóa xoáy lý tưởng cho mô hình WRF đã được xây dựng, đồng thời một số thí nghiệm lý tưởng cũng đã được thiết kế và thực hiện. Kết quả nghiên cứu cho thấy: a) Trong trường hợp thí nghiệm khô, không có ma sát và hệ số Coriolis là hằng số (mặt f), xáy nhân tạo đã duy trì được cấu trúc và cường độ trong suốt thời gian tích phân chứng tỏ xoáy nhân tạo đã thể hiện tính cân bằng động lực tốt. b) Trường hợp thí nghiệm có các quá trình ẩm hiện, ma sát bề mặt, mô hình cũng đã mô phỏng được các đặc trưng gần với thực các giai đoạn hình thành và phát triển của một xoáy thuận nhiệt đới. Những kết quả này mở ra khả năng áp dụng phương pháp xây dựng xoáy ba chiều vào sơ đồ ban đầu hóa xoáy cho dự báo bão nghiệp vụ. 2) Một phiên bản cải tiến của HRM − HRM_TC đã được phát triển mà nền tảng chủ yếu của nó là thêm vào HRM một sơ đồ ban đầu hóa xoáy ba chiều đối xứng cho mục đích dự báo bão. Sơ đồ này sẽ được kích hoạt trong tình huống dự báo bão và sẽ thực hiện các quá trình phân tích xoáy, xây dựng xoáy nhân tạo và “cài” vào trường ban đầu. Ngược lại, trong trường hợp không kích hoạt sơ đồ ban đầu hóa xoáy, HRM_TC sẽ hoạt động tương tự như phiên bản HRM nghiệp vụ dự báo thời tiết. Phiên bản HRM_TC thực hiện ban đầu hóa xoáy thông qua một số tham số tùy chọn, bao gồm: bán kính gió cực đại, bán kính gió 15m/s, dạng hàm trọng số theo phương thẳng đứng và tùy chọn kết hợp phân bố xoáy nhân tạo và xoáy phân tích. 3) Đã khảo sát hiệu quả của sơ đồ ban đầu hóa xoáy trong HRM_TC trên 11 trường hợp dự báo của 7 cơn bão hoạt động trên biển Đông và Tây bắc Thái Bình 132 dương thời kỳ 2003−2006. Bốn nhóm thí nghiệm đã được thực hiện: 3 phương án khảo sát độ nhạy của bán kính gió cực đại (RM), 4 phương án đối với bán kính gió 15m/s (S), 4 phương án đối với hàm trọng số theo phương thẳng đứng (W), 2 phương án đối với tùy chọn kết hợp xoáy nhân tạo với xoáy phân tích (M). Những kết quả thí nghiệm cho phép rút ra một số nhận xét sau: a) Bán kính gió cực đại của xoáy nhân tạo có ảnh hưởng không lớn đối với sự chuyển động của bão. Trong những phương án được khảo sát, giá trị bán kính gió cực đại bằng 60km cho sai số trung bình tổng thể nhỏ nhất. b) Bán kính gió 15m/s của xoáy nhân tạo là tham số có ảnh hưởng lớn đến quĩ đạo của bão. Trong số những phương án khảo sát, giá trị bán kính gió 15m/s bằng 250 km cho kết quả dự báo trung bình tốt nhất. c) Sự biến đổi của gió tiếp tuyến theo phương thẳng đứng không nhạy với quĩ đạo bão dự báo. d) Phương án kết hợp gió tiếp tuyến lý thuyết với với gió tiếp tuyến phân tích đã làm giảm sai số trung bình tổng thể của các trường hợp bão được khảo sát so với phương án chỉ sử dụng phân bố gió tiếp tuyến lý thuyết. 4) Khảo sát trên số liệu độc lập đối với 20 trường hợp bão hoạt động của xoáy bão trên khu vực Biển Đông cho thấy: • HRM_TC có khả năng dự báo tốt hơn so với phiên bản gốc cả về hướng và tốc độ. Tuy nhiên hiệu quả dự báo về tốc độ của HRM_TC cao hơn so với hiệu quả dự báo về hướng đặc biệt ở các hạn dự báo tới một đến 2 ngày. Kỹ năng trung bình của trường hợp ban đầu hóa xoáy so với không ban đầu hóa xoáy là 23%, 32% và 9% tương ứng cho sai số vị trí, sai số dọc quĩ đạo (AT) và sai số ngang quĩ đạo (CT). • Tuy nhiên, cả 2 phiên bản đều cho vị trí tâm xoáy dự báo có xu thế di chuyển nhanh hơn và lệch phải so với sự di chuyển của tâm bão thực. Đặc biệt trong một số hình thế thời tiết, quĩ đạo dự báo có thể sai lệch khá nhiều so với thực tế do sự thiếu chính xác của trường môi trường qui mô lớn. Sự sai lệch này không thể khắc phục bằng bài toán ban đầu hóa theo phương pháp cài xoáy. Việc quan sát xu thế dự báo tại các thời điểm khác nhau để phán đoán chính xác là công việc quan trọng đối với những người làm dự báo. 5) Như vậy, xét trên tổng thể, HRM_TC với chức năng ban đầu hóa xoáy đã làm cải thiện đáng kể chất lượng dự báo quĩ đạo bão so với phiên bản HRM nghiệp vụ. Vai trò hoàn lưu phía ngoài của bão là tham số quan trọng nhất trong sơ đồ ban 133 đầu hóa xoáy của HRM_TC. HMR_TC đã được đánh giá với một bộ tham số cố định, kết quả này là một bài toán mở cho thấy vẫn có khả năng để tăng cường độ chính xác của các dự báo sử dụng HRM_TC. Để có được kết quả dự báo chính xác hơn, những nghiên cứu tương lai cần tập trung vào việc xác định cấu trúc gió phía ngoài của tâm bão và tìm được phương pháp biểu diễn nó tốt nhất cho các trường hợp bão cụ thể. Trước mắt, HRM_TC có thể được triển khai thử nghiệm nhằm ứng dụng cho nghiệp vụ dự báo quĩ đạo bão khu vực biển Đông và Tây Bắc Thái Bình Dương. 134 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 1. Bùi Hoàng Hải, Phan Văn Tân (2002), “Khảo sát ảnh hưởng của trường ban đầu hóa đến sự chuyển động của bão trong mô hình chính áp dự báo quĩ đạo bão khu vực Biển Đông”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 8(500), tr. 17-25. 2. Phan Văn Tân, Bùi Hoàng Hải (2003), “Về một phương pháp ban đầu hóa xoáy ba chiều”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 11(515), tr. 1-12. 3. Phan Văn Tân, Bùi Hoàng Hải (2004), “Ban đầu hóa xoáy ba chiều cho mô hình MM5 và ứng dụng trong dự báo quỹ đạo bão”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 10(526), tr. 14-25. 4. Bùi Hoàng Hải, Phan Văn Tân, Nguyễn Minh Trường, (2005), “Nghiên cứu lý tưởng sự tiến triển của xoáy thuận nhiệt đới bằng mô hình WRF”. Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 4(532), tr. 11−21. 5. Bùi Hoàng Hải, Phan Văn Tân, (2007), “Về một sơ đồ ban đầu hóa xoáy mới áp dụng cho mô hình khu vực phân giải cao HRM”. Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 3(555), tr. 42−50. 135 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt 1. Hoàng Đức Cường (2004), “Nghiên cứu thử nghiệm áp dụng mô hình khí tượng động lực qui mô vừa MM5 trong dự báo hạn ngắn ở Việt Nam”. Đề Tài nghiên cứu và công nghệ cấp bộ 2. Lê Đức, Đỗ Lệ Thủy, Nguyễn Thị Anh Đào, Võ Văn Hòa (2006), “Ban đầu hóa bằng lọc số trong các mô hình khí tượng”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 7(500) Tr. 17-43. 3. Bùi Hoàng Hải, Phan Văn Tân (2002), “Khảo sát ảnh hưởng của trường ban đầu hóa đến sự chuyển động của bão trong mô hình chính áp dự báo quĩ đạo bão khu vực Biển Đông”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 8(500), tr. 17-23. 4. Võ Văn Hòa (2005), “Lựa chọn prôfin gió tiếp tiếp đối xứng giả tối ưu cho mô hình chính áp dự báo quỹ đạo bão WBAR”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 7(535) Tr. 28-35. 5. Võ Văn Hòa (2005), “Lựa chọn mực dòng dẫn tối ưu cho mô hình chính áp dự báo quỹ đạo bão WBAR gió tiếp tiếp đối xứng giả tối ưu cho mô hình chính áp dự báo quĩ đạo bão WBAR”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 8(536) Tr. 6-19. 6. Nguyễn Chi Mai, Nguyễn Thu Hằng (2004), “Phương pháp dự báo tổ hợp và khả năng ứng dụng ở Việt Nam”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 7(500) Tr. 17-43. 7. Đặng Thị Hồng Nga (2006): “Nghiên cứu ứng dụng và cải tiến sơ đồ phân tích xoáy trong dự báo quĩ đạo bão bằng phương pháp số”, Đề Tài nghiên cứu cấp bộ, Viện KTTV, Bộ Tài Nguyên Môi Trường. 8. Nguyễn Thị Minh Phương (2003), “Lựa chọn một tham số cho sơ đồ ban đầu hóa xoáy trong mô hình chính áp dự báo đường đi của bão trên biển Đông”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 12(516) Tr. 13-32. 9. Nguyễn Thị Minh Phương (2005): “Hiệu chỉnh công thức tính thành phần xoáy bất đối xứng trong sơ đồ ban đầu hóa xoáy”. Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 1 (529) Tr. 35-45 10. Nguyễn Thị Minh Phương (2007), “Kết quả dự báo nghiệp vụ quĩ đạo các cơn bão hoạt động trên biển đông năm 2005 bằng mô hình chính áp với sơ 136 đồ ban đầu hoá xoáy cải tiến”. Tuyển tập báo cáo Hội thảo khoa học lần thứ 10 - Viện KH KTTV & MT. 11. Dương Hồng Sơn, Trần Thục, Hoàng Đức Cường, Nguyễn Duy Chinh (2002), “Mô hình số trị động lực MM5 và ứng dụng bước đầu cho Việt Nam”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 7(499) Tr. 4-11. 12. Phan Văn Tân, Bùi Hoàng Hải (2003), “Về một phương pháp ban đầu hóa xoáy ba chiều”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 11(515), Tr. 1-12. 13. Phan Văn Tân, Bùi Hoàng Hải (2004), “Ban đầu hóa xoáy ba chiều cho mô hình MM5 và ứng dụng trong dự báo quỹ đạo bão”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 10(526), Tr. 14-25. 14. Phan Văn Tân, Nguyễn Văn Sáng (2002), “Mô hình chính áp WBAR và khả năng ứng dụng dự báo bão khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương và Biển Đông”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 1(493) Tr. 27-33. 15. Phan Văn Tân, Kiều Thị Xin, Nguyễn Văn Sáng, Nguyễn Văn Hiệp (2002), “Kỹ thuật phân tích tạo xoáy ban đầu cho mô hình chính áp dự báo quĩ đạo bão”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 1(493) Tr. 13-22. 16. Lê Công Thành (2004), “Ứng dụng các loại mô hình số dự báo bão ở Việt Nam”, Tạp chí khí tượng thủy văn, 5(521), Tr. 10-22. 17. Lê Công Thành, Kiều Thị Xin (2003), “Thí nghiệm dự báo quĩ đạo bão trên Biển Đông bằng mô hình nước nông ba lớp”, Tạp chí khí tượng thủy văn, 7(499), Tr. 12-21. 18. Trần Tân Tiến, Mai Văn Khiêm, Nguyễn Văn Hiệp (2004), “Ứng dụng mô hình ETA không thủy tĩnh để dự báo định lượng mưa và quĩ đạo bão ở Việt Nam”, Tạp chí khí tượng thủy văn, 5(521), Tr. 1-9. 19. Trần Tân Tiến, Nguyễn Minh Trường, Công Thanh, Kiều Quốc Chánh (2004), “Sử dụng mô hình RAMS mô phỏng đợt mưa lớn Miền Trung tháng 9-2002”, Tạp chí Khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội, (3), Tr. 61- 71. 20. Kiều Thị Xin, Lê Công Thành, Phan Văn Tân (2002), “Áp dụng mô hình số khu vực phân giải cao vào dự báo hoạt động của bão ở Việt Nam và Biển Đông”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 7 (499) Tr. 12-21. 21. Kiều Thị Xin và CS (2002), “Nghiên cứu áp dụng bộ mô hình số trị khu vực cho dự báo chuyển động của bão ở Việt Nam”, Báo cáo kết quả thực hiện đề tài NCKH độc lập cấp Nhà nước, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Hà Nội. 137 Tiếng Anh 22. Aberson, S. D. and M. DeMaria (1994), “Verification of a nested barotropic hurricane track forecast model (VICBAR)”. Mon. Wea. Rev. (122), pp. 2804-2815. 23. Bach, H., 1969: On the downhill method. Commun. Assoc. Comp. Mach., 12, 675–687. 24. Barnes, S. L. (1964), “A technique for maximizing details in numerical weather map analysis”, J. Appl. Meteor. (3), pp. 396-409. 25. Bender, M. A., R. J. Ros, R. E. Tuleya and Y. Kurihara (1993), “Improvements in tropical cyclone track and intentsity forecasts using the GFDL initialization scheme”. Mon. Wea. Rev. (121), pp. 2046-2061. 26. Chan, J. C. L. and W. M. Gray, (1982), “Tropical cyclone movement and surrounding flow relationships”. Mon. Wea. Rev., (110), pp. 1354-1374. 27. Cooks and Gray (2002), “Variability of the Outer Wind Profiles of Western North Pacific Typhoons: Classifications and Techniques for Analysis and Forecasting” 28. Davidson, N. E. and K. Puri (1992), “Tropical prediction using dynamical nudging, satellite-defined convective heat sources, and a cyclone bogus”, Mon. Wea. Rev. (120), pp. 2501-2521. 29. Davidson, N. E. and H. C. Weber (2000), “The BMRC high-resolution tropical cyclone prediction system TC-LAPS”, Mon. Wea. Rev. (128), 1245-1264. 30. Davidson, N. E., J. Wadsley, K. Puri, K. Kurihara, and M. Ueno (1993): Implementation of the JMA typhoon bogus in the BMRC tropical prediction system, J. Meteor. Soc. Japan (71), pp. 437-467. 31. Davis, C. A. and L. F. Bosart (2001), “Numerical Simulations of the Genesis of Hurricane Diana (1984). Part I: Control Simulation”, Mon. Wea. Rev. (129), pp. 1859-1881. 32. Davis, C. and S. Lownam, (2001), “The NCAR-AFWA tropical cyclone bogussing scheme”. A report prepared for the Air Force Weather Agency (AFWA). 12pp. 33. DeMaria, M., D. Aberson, K. V. Ooyama and S.J. Lord (1992), “A nested specture model for hurricane track forcasting”, Mon. Wea. Rev. (120), pp. 1628-1643. 34. DeMaria, M. (1985), “Tropical Cyclone Motion in a Nondivergent barotropic model”, Mon. Wea. Rev. (113), pp. 1199-1209. 138 35. DeMaria, M. (1987), “Tropical cyclone track prediction with a barotropic spectra model”, Mon. Wea. Rev. (115), pp. 2346-2357. 36. Dvorak, V. E. (1975), “Tropical cyclone intensity analysis and forecasting from satellite imagery”. Mon. Wea. Rev. (103), 420-430. 37. Emanuel, K A. (1991), “Theories of hurricanes”, Anu. Rev. Fluid Tech. (23), pp. 179-196. 38. Emanuel, K A. (2005), “Increasing destructiveness of tropical cyclones over the past 30 years”, nature (436), pp. 686-688. 39. Fiorino, M.J., and R. L. Elsberry (1989), “Some aspects of vortex structure related to tropical cyclone motion”, J. Atmos. Sci. (46), pp. 975-990. 40. Frank W. M. and E. A. Ritchie (1999), “Effects of Environmental Flow upon Tropical Cyclone Structure”, Mon. Wea. Rev. (127), pp. 2045-2061. 41. Frank W. M. and E. A. Ritchie (2001), “Effects of Vertical Wind Shear on the Intensity and Structure of Numerically Simulated Hurricanes”, Mon. Wea. Rev. (129), pp. 2249-2269. 42. Fujita, T. (1953), “Pressure distribution in typhoon.” Geophys. Mag. (23), pp. 437-451. 43. George, J. E. and Gray, W. M. (1976), “Tropical cyclone motion and surrounding parameter relationships”. J. Appl. Meteor., (15), pp. 1252- 1264. 44. Gray (1981), “Recent advances in tropical cyclone reseach from rawinsonde composite analysis”. WMO Publication., Geneva Switzeland, pp. 1252-1264. 45. Grell G. A., J. Dudhia, and D. R. Stauffer, (1994): A description of the fifth-generation Penn State/NCAR Mesoscale Model (MM5). NCAR Tech. Note NCAR/TN-398+STR, 138 pp. 46. Holland, G. (1980), “An analytics model of the wind and pressure profile in hurricanes”. Mon. Wea. Rev., (108), pp. 1212-1218. 47. Horsfall F., M. DeMaria, and J. M. Gross, (1997): “Optimal use of large- scale boundary and initial fields for limited-area hurricane forecast models”. Preprints, 22d Conf. on Hurricanes and Tropical Meteorology, Fort Collins, CO, Amer. Meteor. Soc., pp. 571–572. 48. Iwasaki T., H. Hakano and M. Sugi, (1987), “The performance of a typhoon track prediction model with cumulus parameterization”, J. Meteor. Soc. Japan, (65), pp. 555-570. , 49. Kasahara, A.(1957), “The numerical prediction of hurricane movement with the barotropic model”, J. Meteorol., 14, pp. 386-402. 139 50. Kasahara, A. and G. W, Platzman (1963), “Interaction of a hurricane with a steering field and its effect upon the hurricane trajectory”, Tellus (15), pp. 321-335. 51. Kimball S. K. and J. L. Evans (2002), “Idealized Numerical Simulations of Hurricane–Trough Interaction”, Mon. Wea. Rev. (130), pp. 2210-2227. 52. Kurihara, Y., M.A. Bender, and R. J. Ross (1993), “An Initialization Scheme of Hurricane Models by Vortex Specification”. Mon. Wea. Rev., (121), pp. 2030-2045. 53. Kurihara, Y., M.A. Bender, R.T. Tuleya, and R. J. Ross (1995), “Improvements in the GFDL Hurricane Prediction System”. Mon. Wea. Rev. (123), pp. 2791-2081. 54. Laprise R. (1992), “The Euler Equations of motion with hydrostatic pressure as as independent variable”, Mon. Wea. Rev. (120), pp. 197–207. 55. Lowmam, S., and C. Davis (2001), “Development of a tropical cyclone bogussing scheme for the MM5 system”. Preprint, The Eleventh PSU/NCAR Mesoscale Model Users' Workshop, June 25-27, 2001, Boulder, Colorado, pp. 130-134. 56. Merril, R.T., (1984): “A comparison of Large and Small Tropical Cyclones”, Mon. Wea. Rev., (112), pp. 1408-1418. 57. Navon, I. M., X. Zou, J. Derber, and J. Sela (1992), “Variational data assimilation with an adiabatic version of the NMC spectral model”. Mon. Wea. Rev., (120), pp. 1433–1446. 58. Nguyen Chi Mai, R. K. Smith, H. Zhu, W. Ulrich (2002), “A minimal axi- symmetric tropical cyclone model”, Q. J. R. Meteorol. Soc. (128), pp. 1- 20. 59. Ooyama, K. (1969), “Numerical Simulation of life cycle of tropical cyclones”, J. Atmos. Sci. (26) No 1., pp. 3-38. 60. Pu, Z. X., S. A. Braun (2001), “Evaluation of Vortex Techniques with Four-Dimensional Variational Data Assimilation”. Mon. Wea. Rev. (129), pp. 2023-2039. 61. Randhir Singh, P. K. Pal, C. M. Kishtawal and P. C. Joshi, (2005), “Impact of bogus vortex for track and intensity prediction of tropical cyclone”, J. Earth Syst. Sci. 114, No. 4, August 2005, pp. 427-436. 62. Reeder, M. J., R. K Smith and S. J. Lord (1991), “The detection of flow asymmetries in the tropical cyclone environment”. Mon. Wea. Rev. (119), pp. 848-854. 140 63. Ross, R. J. and Y. Kurihara (1992), “A simplified scheme to simulate asymmetries due to the beta effect in barotropic vortices”, J. Atmos. Sci. (49), pp. 1620-1628. 64. Sanders, F., and R. W. Burpee (1968), “Experiments in barotropic hurricane track forecasting”. J. Appl. Meteor., (7), 313–323. 65. Sanders F., C. Pike, and J. P. Gaertner, (1975), “A barotropic model for operational prediction of tracks of tropical storms”. J. Appl. Meteor, (14), pp. 265–280. 66. Serrano, E. and P. Undén (1994), “Evaluation of a tropical cyclone bogusing method in data assimilation and forecasting”, Mon. Wea. Rev. (122), pp. 1523-1547. 67. Skamarock, W.C., J.B. Klemp,J. Dudhia, D.O. Gill, D. M. Barker, W. Wang, J. G. Powers (2005), A Description of the Advanced Research WRF Version 2, NCAR Techical Note, NCAR/TN–468+STR. 68. Smith, R. K. (1980), “Tropical cyclone eye dynamics”, J. Atmos. Sci. (37), pp. 1227-1232. 69. Smith, R. K (1981), “The cyclostropic Adjustment of Vortices with application to tropical cyclone modification”, J. Atmos. Sci. (38), pp. 2021-2030. 70. Smith, R. K., W. Ulrich (1990), “An analytics theory of tropical cyclone motion using a barotropic model”, J. Atmos. Sci. (47), pp. 1973-1986. 71. Smith, R. K., W. Ulrich, G. Dietachmaye (1990), “A numerical study of tropical cyclone motion using a barotropic model. I: The role of vortex asymmetries”, Quart. J. Roy. Meteor. Soc. (116), pp. 337-362. 72. Smith, R. K. (1991). “An analytic theory of tropical-cyclone motion in a barotropic shear flow”, Quart. J. Roy. Meteor. Soc. (117), pp. 685-714. 73. Smith, R. K., H. C. Weber, (1993), “An extended analytic theory of tropical-cyclone motion in a barotropic shear flow”, Q. J. R. Meteorol. Soc. 119, pp. 1149-1166. 74. Smith, R. K., W. Ulrich (1993), “Vortex Motion in relation to the absolute vorticity gradient of the vortex environment”, Quart. J. Roy. Meteor. Soc. (119), pp. 207-215. 75. Smith R. K. (2005), “Accurate determination of a balanced axisymmetric vortex in a compressible atmosphere”, Tellus, (58A), pp. 98-103. 76. Smith, R. K., M. T. Montgomery, H. Zhu (2005), “Buoyancy in tropical cyclone and other rapidly rotating atmospheric vortices.”, Dyn. Atmos. Oceans. (40), pp. 189-208. 141 77. Tiedtke, M. (1989), “A comprehensive mass flux scheme for cumulus parameterization in large-scale models”. Mon. Wea. Rev. (117), pp.1779- 1305. 78. Trinh V. T. and T. N. Krishnamurti, 1992, “Vortex initialization for Typhoon track prediction”, Meteor. Atmos. Phys. (47), p 117-126. 79. Weatherford, C. L. and W. M. Gray, (1988): “Typhoon structure as revealed by aircraft reconnaissance. Part I: Data analysis and climatology”. Mon. Wea. Rev., (116), pp. 1032-1043. 80. Weatherford, C. L. and W. M. Gray, (1988): “Typhoon structure as revealed by aircraft reconnaissance. Part II: Structural variability”. Mon. Wea. Rev., (116), pp. 1044-1056. 81. Weber, H. C., and R. K. Smith (1995), “Data sparsity and the tropical cyclone analysis and prediction problem: Some simulation experiments with a baratropic numerical model”. Quart. J. Roy. Meteor. Soc. (121), pp. 631-654. 82. Weber, H. C. (2001), “Hurricane track prediction with a new baratropic model”, Mon. Wea. Rev. (129), pp. 1834-1857. 83. Wicker L. J. and W. C. Skamarock (2002), “Time-Splitting Methods for Elastic Models Using Forward Time Schemes”. Mon. Wea. Rev. (130), pp. 2088-2097. 84. Wu LiQuang and S. A. Braun (2004), “Effects of Environmentally Induced Asymmetries on Hurricane Intensity: A Numerical Study”, J. Atmos. Sci. (61), pp. 3065-3081. 85. Xiao, Q., Y. H. Kuo, Y. Zhang, D. M. Barker, D. J. Won, (2006), “A tropical cyclone bogus data assimilation scheme in the MM5 3Dvar system and Numerical experiments with typhoon Rusa (2002) near landfall”, J. Meteor. Soc. Japan, (84), pp. 671-689. 86. Zhao-Xia Pu, Scott a. Braun (2001), “Evaluation of Vortex Techniques with Four-Dimensional Variational Data Assimilation”, Mon. Wea. Rev., (129), pp. 2023-2039. 87. Zhu H., R. K. Smith and W. Ulrich (2001), “A minimal three-dimensional tropical cyclone model”, J. Atmos. Sci. (28), pp. 1924-1944. 88. Zou, X., and Q. Xiao (2000), “Studies on the initialization and simulation of a mature hurricane using a variational bogus data assimilation scheme”. J. Atmos. Sci., (57), 836–860. 142 PHỤ LỤC