Luận án Nghiên cứu tác động của tham số hóa đối lưu đối với dự báo mưa bằng mô hình hrm ở Việt Nam

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN -----***----- VŨ THANH HẰNG 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 SĨ NGÀNH KHÍ TƯỢNG Hà Nội – 2008 2 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN -----***----- Vũ Thanh Hằng NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU ĐỐI VỚI DỰ BÁO MƯA BẰNG MÔ HÌNH HRM Ở VIỆT NAM Chuyên ngành: Khí tượng học Mã số: 62.44.87.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KHÍ TƯỢNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS. TSKH Kiều Thị Xin Hà Nội - 2008 3 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tác giả Vũ Thanh Hằng 4 LỜI CẢM ƠN Tôi xin trân trọng bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc tới PGS. TSKH Kiều Thị Xin, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN, người hướng dẫn khoa học đồng thời là chủ nhiệm Đề tài Khoa học ĐTĐL 2002/02 đã giúp đỡ tôi rất nhiều cả về mặt khoa học cũng như tạo điều kiện thuận lợi về cơ sở vật chất, hợp tác quốc tế trong thời gian tôi thực hiện luận án. Tôi cũng xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc tới Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, nơi tôi học tập, giảng dạy và nghiên cứu, đã tạo điều kiện về thời gian cũng như tổ chức các buổi sinh hoạt khoa học để giúp đỡ tôi hoàn thiện luận án. Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới các nhà khoa học của Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học cũng như các nhà khoa học thuộc Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn & Môi trường, Trung tâm Tư liệu Khí tượng Thủy văn, Trung tâm Khoa học Công nghệ Khí tượng Thủy văn & Môi trường ... và đặc biệt là các nhà khoa học nước ngoài của Tổng cục Thời tiết CHLB Đức và Đại học Tổng hợp Munich đã có những ý kiến đóng góp, chỉ dẫn tận tình để tôi hoàn thành nghiên cứu của mình. Tôi xin bày tỏ lời cảm ơn tới bộ phận đào tạo Sau đại học của Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức mọi hoạt động liên quan đến việc học tập và nghiên cứu của tôi một cách tận tình, chu đáo. Trong suốt thời gian thực hiện luận án, tôi luôn nhận được sự động viên giúp đỡ chân thành của các đồng nghiệp, các bạn bè thân thiết. Tôi luôn ghi nhớ và biết ơn sự động viên, giúp đỡ quý báu đó. Cuối cùng, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới bố mẹ, những người thân yêu trong gia đình tôi, đặc biệt là chồng và con tôi là những nguồn động viên tinh thần quý giá để tôi hoàn thành luận án. 5 MỤC LỤC Trang Trang phụ bìa ....................................................................................... 1 Lời cam đoan ....................................................................................... 2 Lời cảm ơn ........................................................................................... 3 Mục lục ................................................................................................ 4 Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt .................................................. 6 Danh mục các bảng .............................................................................. 8 Danh mục các hình vẽ và đồ thị ........................................................... 10 MỞ ĐẦU ............................................................................................. 14 CHƯƠNG 1. VẤN ĐỀ THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU TRONG MÔ HÌNH VÀ DỰ BÁO MƯA BẰNG MÔ HÌNH SỐ ... 18 1.1 Tổng quan về vấn đề tham số hóa đối lưu trong mô hình dự báo số ............................................................ 16 1.2 Về các sơ đồ tham số hóa đối lưu áp dụng trong mô hình HRM .................................................................. 30 1.3 Về dự báo mưa bằng mô hình dự báo số trên thế giới và ở Việt Nam ............................................... 54 CHƯƠNG 2. MÔ HÌNH DỰ BÁO THỜI TIẾT KHU VỰC PHÂN GIẢI CAO HRM VÀ MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ DỰ BÁO MƯA CỦA MÔ HÌNH ......................................................................... 64 2.1 Mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao ........ 62 2.2 Về đánh giá dự báo mưa mô hình và xử lý số liệu mưa ............................................................................ 76 2.3 Một số điểm số thường sử dụng để đánh giá dự báo mưa trong nghiệp vụ .................................................. 79 2.4 Phương pháp đánh giá dự báo mưa trong nghiên cứu 81 6 - thẩm định CRA ........................................................ 2.5 Kiểm nghiệm độ ổn định thống kê của kết quả đánh giá - phương pháp bootstrap ...................................... 85 CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ DỰ BÁO MƯA CỦA MÔ HÌNH HRM VỚI CÁC SƠ ĐỒ THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU VÀ ĐÁNH GIÁ ................................................................ 91 3.1 Kết quả dự báo mưa của một số trường hợp điển hình ............................................................................ 91 3.2 Kết quả đánh giá thống kê trên các đợt mưa lớn từ năm 2003 đến năm 2005 ............................................ 102 3.3 Kết quả đánh giá thống kê cho các tháng từ năm 2003 đến năm 2005 .................................................... 112 3.4 Kết quả đánh giá sử dụng phương pháp CRA (thẩm định CRA) .................................................................. 127 3.5 Kiểm nghiệm độ ổn định thống kê của các kết quả đánh giá bằng sử dụng phương pháp bootstrap ......... 134 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ............................................................. 137 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN ...................................................................... 140 TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................... 141 7 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT ATNĐ Áp thấp nhiệt đới BMJ sơ đồ Betts-Miller-Janjic CAPE Thế năng đối lưu khả năng Convective Available Potential Energy CS Cộng sự DFI Ban đầu hóa lọc số Digital Filter Initialization DWD Tổng cục Thời tiết CHLB Đức Deutscher WetterDienst ECMWF Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu European Center for Medium-range Weather Forecast EF Dự báo tổ hợp Ensemble Forecast ET sơ đồ Tiedtke cải tiến GATE Thực nghiệm nhiệt đới toàn cầu Đại Tây Dương Global Atlantic Tropical Experiments GME Mô hình toàn cầu của CHLB Đức Global Model for Europe HRM Mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao High resolution Regional Model HS sơ đồ Heise HSTQ Hệ số tương quan INMI Ban đầu hóa mode chuẩn ẩn phi tuyến Implicit Nonlinear Mode Initialization ITCZ Dải hội tụ nhiệt đới Inter-Tropical Convergence Zone KKL Không khí lạnh KHCN Khoa học Công nghệ 8 KHTN Khoa học Tự nhiên LFS Mực giáng tự do Level of Free Sinking MAE Sai số tuyệt đối trung bình Mean Absolute Error ME Sai số trung bình Mean Error MSE Sai số bình phương trung bình Mean Square Error NCEP Trung tâm nghiên cứu dự báo môi trường Mỹ National Center for Environmental Prediction QPF Dự báo mưa định lượng Quantitative Precipitation Forecast RMSE Sai số bình phương trung bình quân phương Root Mean Square Error RUBC Điều kiện biên trên bức xạ Radiative Upper Boundary Condition SW Gió mùa tây nam South-West monsoon TK sơ đồ Tiedtke TSHĐL Tham số hóa đối lưu TTDBKTTVTW Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương WMO Tổ chức Khí tượng Thế giới World Meteorological Organization XTNĐ Xoáy thuận nhiệt đới 9 DANH MỤC CÁC BẢNG Trang Bảng 1.1 Mô tả các cách tiếp cận TSHĐL trong các mô hình qui mô vừa (Molinari và Dudek, 1992) 20 Bảng 3.1 Sai số ME, MAE, RMSE (mm/ngày) của đợt mưa 25- 27/8/2003 93 Bảng 3.2 Tổng lượng mưa đo 24h (mm/ngày) tại một số trạm điển hình và lượng mưa dự báo tương ứng bằng các sơ đồ TSHĐL của đợt mưa 25-27/08/2003 94 Bảng 3.3 Sai số ME, MAE, RMSE (mm/ngày) của đợt mưa 24- 25/9/2003 96 Bảng 3.4 Tổng lượng mưa đo 24h (mm/ngày) tại một số trạm điển hình và lượng mưa dự báo tương ứng bằng các sơ đồ TSHĐL, đợt mưa 24-25/09/2003 97 Bảng 3.5 Bảng tổng hợp các hình thế gây mưa lớn từ năm 2003 đến năm 2005 103 Bảng 3.6 Điểm số ME, MAE, và RMSE (mm/ngày) của H14-31 với bốn sơ đồ TSHĐL trong các hình thế gây mưa lớn 109 Bảng 3.7 Điểm số ME, MAE, RMSE (mm/ngày) của H14-31 với bốn sơ đồ TSHĐL tương ứng với các khu vực và toàn Việt Nam 125 Bảng 3.8 Điểm số trung bình của thẩm định CRA đối với mưa lớn khu vực Đông Bắc của ba tháng 6, 7, 8 năm 2004 với bốn sơ đồ TSHĐL. Giá trị trong Bảng là giá trị trung bình theo số lượng CRA (trong ngoặc đơn của cột thứ hai) 130 Bảng 3.9 Điểm số trung bình của thẩm định CRA đối với mưa lớn khu vực Đông Bắc của các tháng từ năm 2003 đến năm 2005 với ba sơ đồ TSHĐL. Giá trị trong Bảng là giá trị 132 10 trung bình theo số lượng CRA (trong ngoặc đơn của cột thứ hai) Bảng 3.10 Trung bình của sai số phần trăm từ thẩm định CRA và độ biến động của dự báo từ mô hình LAPS cho bốn vùng mưa của Úc (Ebert, 2000) 134 11 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ Trang Hình 1.1 Các dạng hàm được đề xuất để TSHĐL trong các mô hình qui mô vừa khu vực là một hàm của khoảng cách lưới. Qui mô dưới 10km có dạng loga và trên 10km có dạng tuyến tính. Dấu “?” cho thấy sự thiếu hụt nghiệm một cách rõ ràng và các dấu “...” biểu diễn khu vực chuyển tiếp giữa các cách tiếp cận. Giả thiết rằng mô hình bao phủ một diện tích đủ lớn để cách tiếp cận phải mô phỏng được các hiệu ứng đối lưu trên một khoảng các chế độ nhiệt động lực và ổn định quán tính (Molinari và Dudek, 1992) 22 Hình 1.2 Mô hình mây đối lưu nông (Tiedtke, 1989) 35 Hình 1.3 Mô hình mây đối lưu sâu (Tiedtke, 1989) 35 Hình 2.1 Miền dự báo lớn (L) và độ cao địa hình (m) bao giữa 5oS-35oN, 80oE-130oE của H28-20/L (K. T. Xin, 2005) 73 Hình 2.2 Miền dự báo nhỏ (S) và độ cao địa hình (m) bao giữa 7oN-27oN, 97oE-117oE của H28-20/S (K. T. Xin, 2005) 74 Hình 2.3 Miền dự báo nhỏ (S) và độ cao địa hình (m) bao giữa 7,125oN-27,125oN, 97,25oE-117,25oE của H14-31/S (K. T. Xin, 2005) 76 Hình 2.4 Sơ đồ biểu diễn qui trình đánh giá (Damrath, 2002) 77 Hình 2.5 Phân bố trạm đo mưa. a) năm 2003 (296 trạm); b) năm 2004 (314 trạm); c) năm 2005 (344 trạm) 77 Hình 2.6 Phân bố trạm đo mưa tại các khu vực năm 2005. a) Bắc Bộ (192 trạm); b) Trung Bộ (96 trạm); c) Nam Bộ (56 trạm) 78 Hình 2.7 Sơ đồ quy trình bootstrap ước lượng sai số chuẩn của một đại lượng thống kê s(x) (Efron B. & Tibshirani J. 88 12 R., 1993) Hình 3.1 Trường đường dòng và trường mưa dự báo 24h, bắt đầu 00Z25082003, của bốn phiên bản: a) H14-31/TK; b) H14-31/ET; c) H14-31/HS; d) H14-31/BMJ; e) Mưa phân tích; g) Ảnh mây vệ tinh lúc 12Z25082003 92 Hình 3.2 Trường đường dòng và trường mưa dự báo 24h, bắt đầu 00Z24092003. a) H14-31/TK; b) H14-31/ET; c) H14- 31/HS; d) H14-31/BMJ; e) Mưa phân tích; g) Ảnh mây vệ tinh lúc 06Z24092003 95 Hình 3.3 Dự báo mưa 48h của H14-31, bắt đầu lúc 00Z13082006 với hai sơ đồ đối lưu: a) H14-31/TK; b) H14-31/BMJ; c) trường thám sát 98 Hình 3.4 Tương tự như Hình 3.3, bắt đầu lúc 00Z15082006 99 Hình 3.5 Toán đồ tụ điểm biểu diễn quan hệ giữa mưa thám sát (trục hoành) và mưa dự báo (trục tung) của bốn phiên bản: hình vuông, đỏ (H14-31/TK), hình tam giác, xanh lá cây (H14-31/ET), hình tròn, vàng (H14-31/HS), hình tròn, xanh lam (H14-31/BMJ) và đường chéo (đường lý tưởng) cho tháng 7/2005. a) Toàn Việt Nam, b) Bắc Bộ, c) Trung Bộ và d) Nam Bộ 101 Hình 3.6 Điểm số FBI của H14-31 với 4 sơ đồ TSHĐL tính cho các đợt mưa lớn. a) do KKL; b) do ITCZ; c) do SW; d) do ATNĐ-bão 104 Hình 3.7 Tương tự như Hình 3.6, điểm số TS 106 Hình 3.8 Tương tự như Hình 3.6, điểm số POD 106 Hình 3.9 Tương tự như Hình 3.6, điểm số TSS 107 Hình 3.10 Tương tự như Hình 3.6, điểm số HSS 108 Hình 3.11 Hệ số tương quan trong các hình thế mưa lớn và trung bình của H14-31 với bốn sơ đồ tham số hóa đối lưu 110 13 Hình 3.12 Điểm số FBI trung bình theo không gian-thời gian của H14-31. a) tháng 6-8; b) tháng 9-12 112 Hình 3.13 Điểm số FBI trung bình theo không gian-thời gian trên lục địa Úc của các mô hình nước ngoài (McBride và Ebert, 2000). a) mùa hè (tháng 12-2); b) mùa đông (tháng 6-8) 113 Hình 3.14 Tương tự như Hình 3.12, điểm số TS 114 Hình 3.15 Tương tự như Hình 3.12, điểm số POD 114 Hình 3.16 Tương tự như Hình 3.13, điểm số POD (McBride và Ebert, 2000) 115 Hình 3.17 Tương tự như Hình 3.12, điểm số TSS 115 Hình 3.18 Tương tự như Hình 3.13, điểm số TSS (McBride và Ebert, 2000) 116 Hình 3.19 Tương tự như Hình 3.12, điểm số HSS 116 Hình 3.20 Hệ số tương quan tháng 6-8 và tháng 9-12 của H14-31 với bốn sơ đồ tham số hóa đối lưu 117 Hình 3.21 Điểm số FBI trung bình không gian-thời gian cho các tháng từ năm 2003-2005: a) Bắc Bộ; b) Trung Bộ; c) Nam Bộ; d) Việt Nam 119 Hình 3.22 Tương tự như Hình 3.21, điểm số TS 121 Hình 3.23 Tương tự như Hình 3.21, điểm số POD 121 Hình 3.24 Phân bố điểm số POD theo không gian cho các tháng từ năm 2003-2005, ngưỡng mưa >20mm/ngày. a) H14- 31/TK; b) H14-31/ET; c) H14-31/HS; d) H14-31/BMJ 122 Hình 3.25 Tương tự như Hình 3.24, ngưỡng mưa >50mm/ngày 122 Hình 3.26 Tương tự như Hình 3.21, điểm số TSS 123 Hình 3.27 Tương tự như Hình 3.21, điểm số HSS 124 Hình 3.28 Tương tự như Hình 3.24, điểm số ME 125 Hình 3.29 Hệ số tương quan theo các khu vực và toàn Việt Nam 126 14 của H14-31 với bốn sơ đồ tham số hóa đối lưu Hình 3.30 Phân bố không gian của HSTQ trung bình các tháng từ năm 2003 – 2005. a) H14-31/TK; b) H14-31/ET; c) H14-31/HS; d) H14-31/BMJ 126 Hình 3.31 Kết quả thẩm định CRA cho dự báo mưa tích lũy 24h, bắt đầu từ 00Z19072004 với ngưỡng mưa ≥ 10mm/ngày (a) H14-31/TK; (b) H14-31/ET; (c) H14-31/HS; (d) H14-31/BMJ 128 Hình 3.32 Giá trị trung bình và +/- độ lệch chuẩn của điểm số FBI với bốn phiên bản ứng với các ngưỡng mưa: a) 5mm; b) 20mm; c) 50mm/ngày 135 Hình 3.33 Tương tự như Hình 3.32, điểm số TS 135 Hình 3.34 Tương tự như Hình 3.32, điểm số POD 135 Hình 3.35 Tương tự như Hình 3.32, điểm số TSS 135 Hình 3.36 Tương tự như Hình 3.32, điểm số HSS 136 15 MỞ ĐẦU Đặt vấn đề Mưa là một yếu tố thời tiết quan trọng và ảnh hưởng rất lớn tới đời sống kinh tế xã hội. Mưa là kết cục của sự hòa hợp nhiệt động giữa ba yếu tố quan trọng nhất là gió, nhiệt và ẩm nên biến động rất mạnh theo không gian và thời gian. Như vậy, một mô hình muốn dự báo tốt mưa cần đồng thời dự báo tốt cả ba yếu tố này và ngược lại nếu mô hình dự báo mưa tốt đồng nghĩa với mô hình đã dự báo tốt gió nhiệt và ẩm. Hiện nay, trên thế giới mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao có thể nói đã phát triển khá hoàn thiện cho vùng ngoại nhiệt đới, tuy vậy dự báo mưa mô hình ở đây vẫn còn nhiều hạn chế bởi lẽ một biến đổi nhỏ của một trong ba yếu tố trên cũng có thể dẫn đến biến đổi mạnh của mưa cả về không gian và thời gian. Đối với vùng nhiệt đới-xích đạo, vấn đề dự báo thời tiết nói chung và dự báo mưa nói riêng bằng mô hình số càng phức tạp hơn so với ngoại nhiệt đới. Sự phức tạp trước hết vì chưa có lý thuyết cho một quan hệ giữa trường khối lượng và trường gió ở những vĩ độ rất thấp (kiểu như quan hệ địa chuyển cho vĩ độ cao) nên không tạo ra được sự cân bằng tốt trong trạng thái ban đầu và do đó sự điều chỉnh thường chỉ theo chiều thẳng đứng, trong khi gió vùng nhiệt đới rất yếu nên một sai số tuyệt đối nhỏ trong tính toán trường gió sẽ tác động đến sự phân bố đốt nóng đối lưu và do đó có thể dẫn tới sai số tương đối kết cục lớn trong dự báo mưa… Khó khăn thứ hai không kém phần quan trọng là mưa nhiệt đới sinh ra chủ yếu bởi đối lưu sâu mà trong một mô hình số thuỷ tĩnh với độ phân giải còn rất hạn chế thì đối lưu lại được tham số hóa trong khi hiện nay con người hiểu biết còn chưa đầy đủ về quá trình hình thành và phát triển của nó. Ở vùng nhiệt đới, việc xác định đúng phân bố ẩm là nguồn gốc của mưa còn vô cùng phức tạp do thám sát quá nghèo nàn sẽ tác động rất lớn đến chất lượng mưa mô hình. Từ những đặc điểm trên ta thấy, trước khi muốn áp dụng một mô hình số có nguồn gốc từ vùng vĩ độ cao vào vùng nhiệt đới trước hết cần cải tiến mô hình, còn gọi là khu vực hóa mô hình về động lực để 16 có thể tương thích hơn với động lực học nhiệt đới và khu vực hóa mô hình về vật lý để mô tả tốt hơn các quá trình ở nhiệt đới. Đây là những bài toán lớn và phức tạp trên tầm quốc tế. Trong khuôn khổ luận án này, chúng tôi chỉ có thể quan tâm đến một trong những vấn đề của nhiệt đới hóa vật lý mô hình là tham số hóa đối lưu (TSHĐL) được coi là đặc biệt quan trọng đối với mô phỏng mưa nhiệt đới bằng mô hình dự báo thời tiết khu vực, khu vực hạn chế. Tính cấp thiết của đề tài Ở các nước phát triển, dự báo thời tiết - khí hậu hiện nay bằng phương pháp số là thống trị nên đã đáp ứng cao những yêu cầu của xã hội, trong khi ở Việt Nam mãi đến năm 2000 mới bắt đầu tiếp thu mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao đầu tiên là HRM để nghiên cứu áp dụng vào khu vực ta. Tuy vậy, chỉ sau 2 năm mô hình này đã được áp dụng thử vào nghiệp vụ và đến nay đã góp phần nâng cao chất lượng dự báo bão nói riêng, dự báo thời tiết nói chung. Song, chất lượng dự báo mưa của mô hình HRM nguyên bản còn nhiều hạn chế do sự chưa thích hợp của nó đối với khu vực Việt Nam - Đông Nam Á, trong khi đòi hỏi rất cao của xã hội về dự báo kịp thời và chính xác hơn lượng mưa và vùng có mưa để đáp ứng yêu cầu của dự báo lũ, lụt và phòng tránh thiên tai. Trước yêu cầu cấp thiết đó, chúng tôi đã lựa chọn và thực hiện đề tài: “Nghiên cứu tác động của tham số hóa đối lưu đối với dự báo mưa bằng mô hình HRM ở Việt Nam” nhằm góp phần nào đó vào việc giải quyết nhiệm vụ quan trọng trên. Mục đích của luận án Nghiên cứu một số sơ đồ TSHĐL và áp dụng cho mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao HRM để lựa chọn một sơ đồ thích hợp nhất phục vụ dự báo mưa ở Việt Nam, thông qua đó hiểu rõ hơn về đối lưu và tác động của TSHĐL đối với mưa mô hình khu vực nhiệt đới. Đối tượng, phương pháp và phạm vi nghiên cứu của luận án Đối tượng nghiên cứu: Đối lưu sâu nhiệt đới và mưa ở Việt Nam Phương pháp nghiên cứu: 17 + Phương pháp số: Mô hình hóa và TSHĐL + Phương pháp thống kê: Đánh giá truyền thống, thẩm định CRA và kiểm nghiệm ổn định thống kê Bootstrap Phạm vi nghiên cứu: Dự báo mưa định lượng (QPF) khu vực Việt Nam - Đông Nam Á. Những đóng góp mới chính của luận án • Hệ thống hóa lý thuyết TSHĐL trong mô hình dự báo thời tiết khu vực và đưa thêm ba sơ đồ mới vào mô hình HRM, trong đó sơ đồ Betts-Miller- Janjic (BMJ) thiết lập trên nguyên tắc điều chỉnh cấu trúc nhiệt ẩm mô hình về cấu trúc nhiệt ẩm thám sát thực ở khí quyển nhiệt đới, hai sơ đồ mới Tiedtke cải tiến (ET) và Heise (HS) cùng với sơ đồ gốc (TK) dựa vào giả thuyết coi đối lưu sinh ra từ hội tụ ẩm mực thấp và bất ổn định khí quyển. • Để dự báo mưa trên khu vực nghiên cứu, sơ đồ BMJ tỏ ra thích hợp hơn so với ba sơ đồ còn lại: kỹ năng dự báo mưa tăng rõ rệt, cân bằng ẩm trong mô hình được đảm bảo và có thể coi là có kỹ năng dự báo tương đương với mô hình LAPS của Úc. - Sự thích hợp hơn của sơ đồ BMJ so với ba sơ đồ kia thể hiện sự phát triển đối lưu sâu vùng nghiên cứu không chỉ do hội tụ ẩm mực thấp và bất ổn định khí quyển mà còn bởi nhiều quá trình phức tạp khác chưa được tính đến. - Sự thích hợp của sơ đồ TSHĐL dựa vào hội tụ ẩm mực thấp kiểu như sơ đồ TK càng giảm khi độ phân giải mô hình càng cao. • Lần đầu tiên ở Việt Nam luận án đã áp dụng thành công phương pháp bootstrap để kiểm nghiệm độ ổn định thống kê của kết quả đánh giá chất lượng dự báo mưa mô hình và những kết luận nêu ra trong luận án được đảm bảo ổn định và đáng tin cậy. Ý nghĩa khoa học của luận án • Luận án đã chỉ ra sự thích hợp hơn của sơ đồ BMJ so với ba sơ đồ còn lại trong kết quả dự báo mưa của mô hình HRM thể hiện mưa lớn ở nhiệt đới sinh ra chủ yếu bởi đối lưu sâu và sự phát triển đối lưu sâu nhiệt đới không 18 chỉ nhờ hội tụ ẩm mực thấp và bất ổn định khí quyển mà còn phức tạp hơn cần được nghiên cứu tiếp. • Muốn áp dụng một mô hình có nguồn gốc từ vùng vĩ độ cao vào vùng nhiệt đới trước hết cần được nhiệt đới hóa nó về vật lý cũng như động lực. Ý nghĩa thực tiễn của luận án • Kết quả của luận án đã giúp khẳng định khả năng sử dụng mô hình HRM với sơ đồ BMJ trong dự báo nghiệp vụ. Cấu trúc của luận án Ngoài phần mở đầu và kết luận, luận án được bố cục thành 3 chương: Chương 1: Vấn đề tham số hóa đối lưu trong mô hình và dự báo mưa bằng mô hình số. Chương 2: Mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao HRM và một số phương pháp đánh giá dự báo mưa của mô hình. Chương 3: Kết quả dự báo mưa của mô hình HRM với các sơ đồ tham số hóa đối lưu và đánh giá. 19 CHƯƠNG 1 VẤN ĐỀ THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU TRONG MÔ HÌNH VÀ DỰ BÁO MƯA BẰNG MÔ HÌNH SỐ Chương này trình bày một cách hệ thống về sự phát triển TSHĐL trong mô hình dự báo số ở Mục 1.1. Tiếp đó, Mục 1.2 giới thiệu chi tiết hơn những sơ đồ TSHĐL được lựa chọn để áp dụng vào mô hình HRM, từ đó tuyển chọn một sơ đồ thích hợp cho dự báo mưa ở Việt Nam. Mục cuối của chương là những nghiên cứu ở trên thế giới và Việt Nam về dự báo mưa bằng mô hình số. 1.1 TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU TRONG MÔ HÌNH DỰ BÁO SỐ Đối lưu mây tích đóng một vai trò quan trọng trong việc duy trì hoàn lưu qui mô lớn trong khí quyển, đặc biệt đối lưu ẩm được xem là một quá trình quan trọng trung tâm trong sự phát triển các áp thấp nhiệt đới (ATNĐ) và bão (Smith, 2000). Tuy nhiên, khi mô phỏng các quá trình này trong mô hình số, kích thước lưới của mô hình thường lớn hơn rất nhiều so với qui mô của các yếu tố mây riêng biệt. Do đó, cần thiết phải biểu diễn được hiệu ứng của một quần thể các đám mây đối lưu trong khí quyển qua số hạng của các biến qui mô lưới. Kỹ thuật này được gọi là TSHĐL mây tích. Tuy nhiên, trong khí quyển bất ổn định điều kiện để các đám mây đối lưu xuất hiện thì vấn đề tham số hóa trở nên rất phức tạp. Những chuyển động thẳng đứng qui mô dưới lưới liên quan tới sự giải phóng ẩn nhiệt, các xoáy rối mở rộng trên những khoảng cách thẳng đứng lớn và thường có các đặc trưng rất ít liên quan với các đặc trưng qui mô lớn tại mực đó (Frank, 1983). Công trình nghiên cứu tiên phong của Riehl và Malkus (1958) cho thấy trong các khu vực bất ổn định đối lưu, vận chuyển thẳng đứng của khối lượng và năng lượng tĩnh ẩm không được thực hiện bởi hoàn lưu qui mô synôp mà bởi các đám mây tích riêng biệt. Những phát triển tiếp theo được thực hiện rất nhiều, chẳng hạn như một loạt công trình của các tác giả như Ooyama (1982), Frank (1983), Arakawa 20 và Chen (1987), Tiedtke (1988), Cotton và Anthes (1989). Các tác giả này nhất trí rằng TSHĐL là cần thiết trong các mô hình số qui mô lớn (bước lưới >50-100km) tại các điểm lưới xuất hiện bất ổn định đối lưu. Khi năng lực máy tính tiếp tục phát triển, các mô hình số qui mô vừa với độ phân giải rất cao đã được phát triển. Cotton và Anthes (1989) cho rằng nền tảng của khái niệm TSHĐL bắt đầu trở nên không rõ ràng khi bước lưới của mô hình giảm xuống dưới 50km. Một số tác giả đã bỏ qua TSHĐL trong các mô hình phân giải cao và thay vào đó là mô phỏng trực tiếp đối lưu mây tích trên lưới (Yamasaki, 1977; Rosenthal, 1978). Ngược lại, một số tác giả khác đã xây dựng sơ đồ TSHĐL riêng cho các mô hình có bước lưới dưới 50km (Fritsch và Chappell, 1980; Frank và Cohen, 1987). Việc lựa chọn có hay không tham số hóa trong các mô hình qui mô vừa là khá phức tạp bởi vì đối lưu trong tự nhiên thường phát triển thành tổ chức qui mô vừa. Cấu trúc qui mô vừa giải được này phát triển lúc ban đầu từ các đám mây tích với qui mô không giải được và do đó là một thách thức lớn đối với các nhà mô hình hóa qui mô vừa. Với tất cả những trở ngại trên, còn có nhiều vấn đề chưa rõ ràng trong bài toán TSHĐL hơn là trong các khía cạnh khác của dự báo thời tiết số qui mô vừa. Trong một thảo luận tỉ mỉ về cơ sở khái niệm TSHĐL, Arakawa và Chen (1987) lưu ý rằng về cơ bản giải pháp cho các vấn đề trên nằm trong việc sử dụng bước lưới có bậc của 100m. Giá trị này không loại bỏ được việc cần thiết phải tham số hóa quá trình vi vật lý và rối, và cũng không có nguồn số liệu ban đầu cho các qui mô này. Tuy nhiên, ta có thể mô phỏng trực tiếp các đám mây và do đó loại bỏ việc cần thiết phải TSHĐL. Thật đáng tiếc là năng lực máy tính hiện nay chưa cho phép sử dụng độ phân giải 100m trong ứng dụng các mô hình qui mô vừa vào nghiệp vụ. Thậm chí với qui mô này có thể thực hiện được trong thời gian tới, việc giải thích một cách tường tận hàng triệu điểm đầu ra của mô hình sẽ là một thách thức phi thường do bản chất nhiễu loạn của các qui mô được mô phỏng (Ooyama, 1982). 21 Các cách tiếp cận hiện nay đối với vấn đề biểu diễn đối lưu mây tích trong các mô hình số qui mô vừa được chia thành 3 nhóm (Molinari và Dudek, 1992) (Bảng 1.1). Cách tiếp cận truyền thống sử dụng TSHĐL tại các điểm bất ổn định đối lưu và ngưng kết hiển (tức không tham số hóa) tại các điểm ổn định đối lưu. Cách tiếp cận hiển tổng thể sử dụng các phương pháp hiển mà không chú ý tới sự ổn định. Cách tiếp cận lai tham số hóa dòng thăng và dòng giáng qui mô đối lưu, tuy nhiên “sự cuốn ra” một phần mây được tham số hóa và mưa vào qui mô lưới. Điều này cho phép sự chuyển hướng và chuyển pha của các hạt thành dạng được dự báo hiển trong các bước thời gian tiếp theo. Bảng 1.1 Mô tả các cách tiếp cận TSHĐL trong các mô hình qui mô vừa (Molinari và Dudek, 1992) Cách tiếp cận Điểm bất ổn định đối lưu Điểm ổn định đối lưu Truyền thống Ẩn Hiển Hiển tổng thể Hiển Hiển Lai Lai Hiển Cách tiếp cận truyền thống chỉ dùng trong các mô hình số với bước lưới quá lớn (kích thước lưới >50-60km) (Hình 1.1). Khi bước lưới giảm xuống dưới 50km, cách tiếp cận truyền thống bắt đầu gặp phải những yêu cầu phân tách qui mô cơ bản của bài toán tham số hóa, đặc biệt nếu các tổ chức đối lưu qui mô vừa cũng được tham số hóa. Cách tiếp cận truyền thống sử dụng phương pháp ẩn hoặc hiển phụ thuộc vào độ ổn định đối lưu địa phương. Cách tiếp cận hiển tổng thể không có những hạn chế như trên, tuy nhiên cách tiếp cận này cũng lại không thành công trong các mô hình qui mô vừa khi có bất ổn định đối lưu lớn. Mặc dù cách này thích hợp trong một vài trường hợp đặc biệt nhưng cách tiếp cận hiển tổng thể không thể cho một nghiệm tổng quát đối với các mô hình có bước lưới trên 5-10km. Cách tiếp cận hiển tổng thể chỉ sử dụng công thức hiển, không chú ý tới độ ổn định đối lưu. Với các mô hình có kích thước lưới <2-3km, cách tiếp cận hiển tổng thể rõ ràng là tốt hơn, mặc dù vậy kích thước lưới 1km chỉ có thể mô phỏng các đám mây đối lưu lớn nhất (Lilly, 1990). 22 Cách tiếp cận lai dễ dàng tách biệt các chuyển động qui mô đối lưu khỏi sự phát triển chậm, sự rơi xuống và sự chuyển pha của các hạt băng ngưng kết bị cuốn ra tạo thành các tổ chức đối lưu qui mô vừa. Cách tiếp cận lai sử dụng TSHĐL để đưa ra một phân bố thẳng đứng của các hạt mây và mưa trong các vùng bất ổn định đối lưu. Một phần của các hạt này bị cuốn ra vào môi trường mây, sau đó được dự báo hiển vào các bước thời gian tiếp theo sử dụng các phương trình dự báo không đối lưu và bình lưu của chuyển động qui mô lưới. Trong các khu vực bất ổn định đối lưu, cách tiếp cận lai khi đó có một phần là ẩn và một phần là hiển. Cách tiếp cận lai sẽ được phân biệt với TSHĐL theo cách tiếp cận truyền thống. Chẳng hạn như, Fritsch & Chappell (1980) và Emanuel (1991) tính ngưng kết trong dòng thăng, dòng giáng và kết hợp ảnh hưởng quá trình bốc hơi của ngưng kết đối lưu. Tuy nhiên, các thủ thuật này và những thủ thuật tương tự khác không phân loại như cách tiếp cận lai vì những ảnh hưởng vi vật lý phải được kết hợp tất cả một cách đồng thời. Lượng nước là ẩn và không được mang theo ở những bước thời gian tiếp và không có sự trao đổi với lượng nước qui mô lưới. Trong thực tế, định nghĩa về cách tiếp cận lai đòi hỏi các phương trình dự báo qui mô lớn không đối lưu cho các hạt mây và mưa. Thêm vào đó, các phương trình này phải chứa các số hạng nguồn đối lưu trong đó các phần tử ẩn được chuyển đổi thành qui mô lưới. Do đó, sự có mặt của TSHĐL cộng với các phương trình vi vật lý không đối lưu là không đầy đủ. Để tiếp cận lai đạt hiệu quả, bước lưới phải đủ nhỏ để giải được các tổ chức qui mô vừa, tuy nhiên không quá nhỏ để tránh gặp phải vấn đề phân tách qui mô. Người ta cho rằng tiếp cận lai thích hợp với những mô hình có bước lưới từ 20 hoặc 25 đến 50km. Mô phỏng tổ chức đối lưu qui mô vừa đã cho thấy một thách thức chủ yếu đối với các mô hình dự báo thời tiết bằng phương pháp số qui mô vừa. Một lượng nước lớn trong các hoàn lưu qui mô vừa bắt nguồn từ các dòng thăng đối lưu qui mô dưới lưới nhưng các dòng thăng và dòng giáng qui mô vừa không phải là các quá trình dưới lưới trong không gian và thời gian do vậy chúng bắt buộc phải được giải hiển. Hướng tiếp cận lai chỉ tham số hóa các qui mô đối lưu trong khi cho phép 23 các cấu trúc qui mô vừa gây ra bởi các sản phẩm ngưng kết bị thổi ra phát triển chậm và tách biệt khỏi các phương trình qui mô lưới. Do vậy, mặc dù các đám mây được giải ẩn và giải hiển đồng thời tồn tại nhưng chúng khác nhau căn bản trong tính chất. Arakawa và Chen (1987) cho rằng tối thiểu phải có một phần nào đó của tổ chức qui mô vừa phải được tham số hóa bởi vì có khoảng trống phổ giữa qui mô vừa và qui mô mây. Người ta cho rằng hướng tiếp cận lai đã loại bỏ sự cần thiết phải tham số hóa hơn nữa quá trình qui mô vừa bằng cách phân chia các cơ chế cưỡng bức cho thành phần qui mô vừa. Đặc điểm này có thể cho phép tiếp cận lai được sử dụng cho các kích thước lưới nhỏ hơn so với cách tiếp cận truyền thống mà không gặp phải vấn đề về phân tách qui mô. Hình 1.1 Các dạng hàm được đề xuất để TSHĐL trong các mô hình qui mô vừa khu vực là một hàm của khoảng cách lưới. Qui mô dưới 10km có dạng loga và trên 10km có dạng tuyến tính. Dấu “?” cho thấy sự thiếu hụt nghiệm một cách rõ ràng và các dấu “...” biểu diễn khu vực chuyển tiếp giữa các cách tiếp cận. Giả thiết rằng mô hình bao phủ một diện tích đủ lớn để cách tiếp cận phải mô phỏng được các hiệu ứng đối lưu trên một khoảng các chế độ nhiệt động lực và ổn định quán tính (Molinari và Dudek, 1992) Đối với bước lưới khoảng từ 3 đến 20-25km thì chưa có giải pháp rõ ràng. Khi cưỡng bức qui mô lưới lớn và bất ổn định đối lưu nhỏ hoặc trung bình, tiếp cận hiển tổng thể có thể đáp ứng được (Rosenthal, 1978). Trong những trường hợp này, cưỡng bức qui mô lưới nhanh chóng tạo ra bão hòa, và phân bố thẳng đứng của đốt nóng bởi tiếp cận hiển chỉ khác ít so với thực tế. Mặt khác, tiếp cận hiển thất bại tại những bước lưới trung gian bởi vì độ phân giải không đủ để mô hình hóa sự bắt đầu của mây và sự vận chuyển qui mô dưới lưới theo như thực tế. 1 0,1 10 20 30 40 50 60 70 Bước lưới (km) Hiển tổng thể Lai ...... Truyền thống .... ? ..... 24 TSHĐL mây tích cũng có những vấn đề đối với bước lưới nằm trong khoảng từ 3 đến 25km, thậm chí với cả tiếp cận lai. Khả năng mà các đám mây đối lưu sẽ phát triển trực tiếp trên qui mô lưới tăng lên khi độ phân giải tăng. Chính vì điều này nên rất khó để nhận biết các quá trình vật lý riêng biệt với các đám mây qui mô lưới và qui mô dưới lưới. Trong tình huống này, những mô phỏng thành công chỉ có khả năng nếu các đám mây được tham số hóa nhanh chóng trở thành thứ yếu so với các đám mây đối lưu qui mô lưới. Vấn đề TSHĐL vẫn còn những nghiên cứu chưa đầy đủ đối với các mô hình có độ phân giải tinh (Molinari và Dudek, 1992). Khi không có sự quay lớn, những giả thiết cơ bản của TSHĐL bắt đầu bị phá vỡ khi bước lưới giảm xuống dưới 20-25km. Đối với các mô hình có độ phân giải như vậy, qui mô thời gian của đối lưu được tham số hóa tiến tới qui mô thời gian đặc trưng của lưới, tham số hóa và không tham số hóa các đám mây đối lưu thường tồn tại đồng thời trong một nút lưới. Điều quan trọng là cần phải hiểu được sự tương tác giữa các đám mây ẩn và hiển tạo ra sự chuyển hóa này và cách biểu diễn các quá trình vật lý trong tự nhiên trước khi TSHĐL được sử dụng rộng rãi trong các mô hình độ phân giải cao. Các sơ đồ TSHĐL trong thời gian đầu được thúc đẩy bởi sự áp dụng của nó vào động lực học bão, tuy nhiên sự cần thiết để biểu diễn các quá trình đối lưu được mở rộng và quá trình tham số hóa đặc biệt quan trọng đối với các mô hình dự báo thời tiết, các mô hình hoàn lưu chung và các mô hình khí hậu. Đến nay, một loạt các sơ đồ tham số hóa đã được phát triển, tuy nhiên mỗi sơ đồ đều có những hạn chế riêng và không có sơ đồ nào hoàn thiện. Điều này trước hết do sự hiểu biết chưa đầy đủ về các quá trình đối lưu của chúng ta (Smith, 2000). Đã có rất nhiều tác giả tổng kết về vấn đề này như Betts (1974), Cho (1975), Houze và Betts (1981), Ooyama (1982), Anthes (1982), Frank (1983), Molinari và Dudek (1992), Emanuel và Raymond (1993), Kuo & CS (1997), Smith (1997a)... theo nhiều cách tiếp cận khác nhau, trong phần này mục đích của chúng tôi là muốn hệ thống lại một cách khái quát sự phát triển của các sơ đồ TSHĐL trong mô hình dự 25 báo thời tiết cũng như trình bày sơ bộ về ý tưởng của các nhóm sơ đồ TSHĐL điển hình. Nhìn chung, các sơ đồ TSHĐL có hai mục tiêu. Thứ nhất, các sơ đồ phải dự báo được năng lượng giải phóng do đối lưu qua số hạng của các biến qui mô lưới (bài toán khép kín). Thứ hai, sơ đồ đối lưu phải phân bố năng lượng được giải phóng theo phương thẳng đứng sao cho gần với thực tế cùng với các tham số hóa vật lý khác như bức xạ, mưa qui mô lưới và lớp biên để duy trì được cấu trúc khí quyển thực theo phương thẳng đứng (Gregory và Rowntree, 1990). Hai câu hỏi cần nêu ra để đánh giá một sơ đồ nào đó là: (1) đối lưu được hình thành như thế nào trong sơ đồ và (2) trong trường hợp các sơ đồ kiểu dòng khối, thông lượng khối lượng đối lưu được xác định như thế nào. Theo Arakawa và Chen (1987), hầu hết các sơ đồ TSHĐL sử dụng trong dự báo thời tiết số có thể được chia thành bốn nhóm với một số sơ đồ đại diện như sau: 1) Các sơ đồ điều chỉnh đối lưu ẩm như Manabe & CS (1965), Krishnamurti & CS (1980), Betts (1986), Mueler & CS (1987), và Betts và Miller (1993)... 2) Các sơ đồ kiểu Kuo như Kuo (1965, 1974), Anthes (1977a), Molinari (1982), và Geleyn (1985)... 3) Các sơ đồ dòng khối như Arakawa và Schubert (1974), Geleyn & CS (1982), và Tiedtke (1989)... 4) Các sơ đồ được thiết lập cho các mô hình qui mô vừa như Kreitzberg và Perkey (1976), Fristch và Chappell (1980), Frank và Cohen (1987), và Kain và Fristch (1989)... Những giả thiết khép kín trong các sơ đồ này là sự kết hợp của bốn kiểu khép kín cơ bản, như được xác định bởi Arakawa và Chen (1987). Sự phân loại một trong hai họ đầu tiên một cách ẩn đưa ra các thông tin về những giả thiết khép kín được sử dụng. Các sơ đồ điều chỉnh đối lưu ẩm ép buộc trạng thái nhiệt động lực của khí quyển là tựa cân bằng. Các sơ đồ kiểu Kuo kết hợp trực tiếp nguồn sinh nhiệt hiển Q1 và nguồn mất ẩm hiển Q2 (Yanai & CS, 1973) với các quá trình qui mô lớn. Trong các sơ đồ dòng khối, hiệu ứng của các đám mây đối với những biến qui mô 26 giải được tham số hóa qua các số hạng của các thông lượng khối lượng đối lưu và đặc biệt là đối lưu được giả thiết ảnh hưởng tới môi trường thông qua dòng giáng môi trường và dòng cuốn ra tại đỉnh của dòng thăng hay nơi bắt đầu có dòng giáng. Không có một lý thuyết đầy đủ nào đối với bài toán khép kín. Các nghiên cứu theo quan trắc cho thấy đối lưu sâu quan hệ chặt chẽ với sự xuất hiện của hội tụ. Điều này được thiết lập trên cơ sở của một vài sơ đồ (Kuo, 1974; Anthes, 1977) trong đó đối lưu cho mưa là một phần của hội tụ ẩm tổng cộng (dòng qui mô lớn cộng với thông lượng ẩm bề mặt) trong một cột khí quyển. Arakawa và Schubert (1974) đã phát triển một lý thuyết phức tạp hơn trong đó quần thể của các phần tử đối lưu được giả thiết là ở trạng thái tựa dừng với ép buộc qui mô lớn. Tuy nhiên, Emanuel (1987) đã phê phán việc sử dụng hội tụ qui mô lớn như là một chỉ tiêu đối với sự hình thành đối lưu. Ông chỉ ra rằng sự phát triển của đối lưu chỉ đòi hỏi cấu trúc nhiệt động lực là bất ổn định điều kiện với lưu ý có dòng thăng mặc dù nếu hội tụ qui mô lớn hay ép buộc bề mặt mạnh không tồn tại thì profile này sẽ nhanh chóng bị ổn định và đối lưu sẽ dừng lại. Đầu những năm 70, một số tác giả như Ooyama (1971), Arakawa & Schubert (1974) đã đưa ra lý thuyết về phân bố thẳng đứng của đốt nóng/làm ẩm đối lưu. Lý thuyết này được bổ sung hoàn thiện hơn trong mô hình mây hiển của Gregory và Miller (1989). Đối lưu còn ảnh hưởng đến khí quyển qui mô lớn thông qua dòng giáng (subsidence) của môi trường mây và dòng cuốn ra của nhiệt, ẩm và nước lỏng từ các tháp đối lưu (convective towers). Tuy nhiên, rất khó để xác định các thông số này đặc biệt khi cần xem xét một quần thể các đám mây đối lưu. Những nghiên cứu theo quan trắc đã đạt được một số thành công trong việc mô tả tác động của một quần thể các đám mây đối lưu đối với dòng qui mô lớn nhờ sử dụng các sơ đồ đối lưu dưới dạng một mô hình mây một chiều đơn giản và thường được gọi là sơ đồ dòng khối. Sơ đồ Arakawa và Schubert thuộc loại này. Mỗi sơ đồ có các đặc trưng khác nhau trong cách xác định phân bố thẳng đứng của đốt nóng/làm ẩm đối lưu. Tuy nhiên, vì việc sử dụng một phổ các đám mây nên sơ đồ khó thực hiện và mặc dù mỗi sơ đồ đạt được một số thành công nhưng không 27 được sử dụng rộng rãi. Nitta (1978) và Johnson (1980) đã sử dụng cách tiếp cận theo kiểu quần thể phổ của Arakawa và Schubert để phỏng đoán các đặc trưng của một quần thể mây từ số liệu quan trắc. Yanai & CS (1973) đã thành công khi xuất phát từ các đặc tính trung bình của một quần thể mây đối lưu bằng việc phân tích số liệu đối với các sóng nhiệt đới qua quần đảo Marshall sử dụng một mô hình mây “tổng thể” (“bulk”), có nghĩa là biểu diễn một giá trị trung bình cho tất cả các loại mây trong một quần thể mây đối lưu. Ý tưởng cơ bản của các sơ đồ điều chỉnh đối lưu ẩm là biểu diễn trực tiếp cấu trúc tựa cân bằng của khí quyển đối lưu. Quan trắc cho thấy sự xuất hiện của đối lưu ẩm sâu ép buộc mạnh cấu trúc nhiệt và ẩm thẳng đứng của khí quyển. Điểm cốt lõi của các sơ đồ điều chỉnh đối lưu ẩm đối với tham số hóa hoạt động đối lưu qui mô dưới lưới trong các mô hình dự báo thời tiết số là profile quy chiếu đặc trưng cho cấu trúc nhiệt động lực tựa cân bằng của khí quyển đối lưu. Thông qua quá trình điều chỉnh, các cấu trúc nhiệt và ẩm của khí quyển mô hình được nới lỏng đồng thời về trạng thái tựa cân bằng này. Profile quy chiếu riêng biệt được sử dụng có thể dựa trên trạng thái tựa cân bằng của khí quyển, có thể là đoạn nhiệt ẩm như được Manabe & CS (1965) và Krishnamurti & CS (1980) sử dụng hoặc có thể được suy luận một cách gần đúng từ quan trắc (Betts, 1986; Binder, 1990). Nó giúp đưa mô hình tiếp cận và duy trì một cấu trúc nhiệt và ẩm gần thực trên qui mô lưới khi xuất hiện đối lưu. Mặc dù những mô hình sử dụng sơ đồ này mô phỏng được một số đặc điểm của hoàn lưu nhiệt đới qui mô lớn, kỹ thuật này có khuynh hướng đưa ra tốc độ mưa không chính xác trong những thử nghiệm bán dự báo và thể hiện tốc độ giảm thẳng đứng không thực của nhiệt độ và độ ẩm (Krishnamurti & CS, 1980). Những kết quả khả quan hơn nhận được dựa vào sơ đồ điều chỉnh đối lưu do các tác giả Manabe & CS (1965), Miyakoda & CS (1969) và Kurihara (1973) phát triển. Điều chỉnh đối lưu có xu thế cải thiện được tốc độ mưa tính trung bình theo thời gian mặc dù những thử nghiệm bán dự báo của Krishnamurti & CS (1980) cho thấy vấn đề pha thời gian sẽ hạn chế tính sử dụng loại sơ đồ này để mô phỏng những hệ 28 thống với qui mô thời gian lớn hơn qui mô thời gian của những hệ thống qui mô synôp. Một ưu điểm của các sơ đồ điều chỉnh đối lưu ẩm là khái niệm và tính toán đơn giản. Bằng kỹ thuật nới lỏng về một cấu trúc tựa cân bằng được xác định trước ta không cần phải lý giải chi tiết quá trình đạt đến và duy trì cấu trúc cân bằng của các quá trình qui mô vừa và mây qui mô dưới lưới. Hiện nay, sơ đồ điều chỉnh đối lưu ẩm là sơ đồ sử dụng một profile quy chiếu đặc trưng được xác định trước, kiểu như sơ đồ Betts (1986). Sơ đồ của Fritsch và Chappell (1980) là một ví dụ không được coi là sơ đồ điều chỉnh đối lưu ẩm theo cách này, bởi vì nó sử dụng một mô hình mây phức tạp để tính toán profile quy chiếu (Arakawa và Chen, 1987). Trong nhóm các sơ đồ điều chỉnh đối lưu ẩm, sơ đồ Betts-Miller (1993), phát triển từ sơ đồ Betts (1986) được áp dụng nhiều trong các mô hình mô phỏng/dự báo xoáy thuận nhiệt đới (XTNĐ) (Baik & CS, 1990; Puri và Miller, 1990), mô phỏng mưa đối lưu sinh ra bởi địa hình ở các rãnh núi phía tây của Ấn Độ và dự báo gió mùa Ấn Độ (Alapaty & CS, 1994)... Sơ đồ Betts-Miller (1993) được chọn để TSHĐL trong các mô hình như Eta, MM5, WRF… Emanuel (1994) chỉ ra rằng sơ đồ Betts-Miller có ưu điểm lớn so với các sơ đồ điều chỉnh ẩm khác vì nó không chứa những ép buộc nhân tạo đối với giải phóng bất ổn định. Chúng tôi đã chọn sơ đồ Betts-Miller-Janjic (1994) được phát triển trên cơ sở của sơ đồ Betts-Miller (1993) để áp dụng vào mô hình HRM. Chi tiết hơn của sơ đồ này sẽ được trình bày trong Mục 1.2.4. Nhóm các sơ đồ kiểu Kuo, trong đó phát triển sớm nhất để TSHĐL mây tích trong các mô hình số là sơ đồ Kuo (1965) đã hình thành cơ sở cho nhiều sơ đồ khác. Một số điều chỉnh nhỏ sau đó xuất hiện trong các sơ đồ của Krishnamurti (1968), Krishnamurti và Moxim (1971) và Sundqvist (1970). Sơ đồ Kuo dựa trên năm giả thiết về bản chất quan trắc được của đối lưu sâu: (1) đối lưu sâu xảy ra trong các khu vực có phân tầng là bất ổn định điều kiện, tuy nhiên chỉ khi có hội tụ ẩm mực thấp; (2) các đám mây đối lưu hình thành từ không khí lớp biên và không khí mây có thể được đặc trưng bởi đường đoạn nhiệt ẩm giả của lớp biên; (3) các đám mây 29 mở rộng từ mực ngưng kết nâng của không khí lớp biên tới mực nổi phiếm định; (4) các đám mây đối lưu chỉ tồn tại trong một khoảng thời gian ngắn trước khi chúng xáo trộn toàn bộ với môi trường; (5) thông lượng khối lượng đối lưu tỷ lệ với hội tụ ẩm. Mô hình mây đơn giản của Kuo (1974) đưa ra một profile đốt nóng thẳng đứng tỷ lệ với sự chênh lệch nhiệt độ giữa phần tử mây đi lên và môi trường của nó. Profile này thường phù hợp tốt với những quan trắc lấy trung bình theo thời gian của đốt nóng đối lưu trong suốt thời gian mưa lớn, tuy nhiên không phù hợp tốt với các profile đốt nóng nhận được từ những lần quan trắc riêng biệt của những thực nghiệm nhiệt đới toàn cầu khu vực Đại Tây Dương (GATE) (Song, 1982). Anthes (1977a) đã sử dụng một mô hình mây phức tạp hơn cho thấy profile đốt nóng thẳng đứng phụ thuộc đáng kể vào kích thước mây. Sơ đồ Kuo được sử dụng rộng rãi, kỹ thuật này thường được dùng để mô hình hóa những hoàn lưu phát triển chậm của XTNĐ (Rosenthal, 1970; Anthes, 1977b). Tồn tại lớn nhất trong sơ đồ này là phải xác định được tỷ lệ ẩm (đại lượng không biết) và không có khả năng giải được những hoàn lưu qui mô vừa (vấn đề chung đối với tất cả các mô hình lưới thô). Nhược điểm của sơ đồ Kuo là xu thế làm ẩm quá lớn hơn so với khí quyển thực (Kitade, 1980), có nghĩa là quá nhiều hơi nước hội tụ trong một cột khí tại một ô lưới được dùng để làm ẩm khí quyển, trong khi đó quá ít có khả năng đốt nóng khí quyển và sinh mưa. Một hạn chế nữa của sơ đồ này là nó không thể tạo ra được sự làm ẩm thực của khí quyển trong tính toán đối lưu bức xạ đối với dòng nền trong đó các thông lượng nhiệt rối và bức xạ bề mặt cân bằng với bức xạ sóng dài đi vào không gian. Emanuel (1994) lưu ý rằng trong những trường hợp như vậy, sơ đồ tất yếu sẽ dẫn tới khí quyển bão hòa. Điển hình cho sơ đồ kiểu dòng khối là sơ đồ của Arakawa và Schubert (1974). Arakawa và Schubert đã thiết lập một sơ đồ TSHĐL dựa trên ý tưởng tựa cân bằng, duy trì hiệu ứng tích lũy của các đám mây sẽ khử bỏ bất ổn định điều kiện của dòng qui mô lớn. Cụ thể là sự tiêu hao năng lượng bởi đối lưu là ở trạng thái cân bằng với sự phát sinh của nó nhờ các quá trình qui mô lớn. Giả thiết tựa cân bằng cho rằng qui mô thời gian đặc trưng của dòng qui mô lớn lớn hơn nhiều so với 30 qui mô thời gian của các đám mây đối lưu. Trong sơ đồ này, các đám mây đối lưu được biểu diễn bằng một phổ các đám mây cuốn vào ở trạng thái dừng, mỗi đám mây là khác nhau nhưng có tốc độ cuốn vào không đổi. Tất cả các đám mây trong mô hình đều có cùng chân mây trong khi đỉnh mây được xác định là mực nổi phiếm định, mực này sẽ giảm khi tốc độ cuốn hút tăng. Lượng công được thực hiện bởi lực nổi trong mỗi một đám mây trên một đơn vị thông lượng khối lượng tại chân mây được gọi là hàm công mây (hàm công mây bằng với thế năng đối lưu khả năng (CAPE) nếu tốc độ cuốn hút bằng không, tuy nhiên ngược lại sẽ nhỏ hơn CAPE). Hàm này phụ thuộc vào cấu trúc nhiệt động lực của môi trường mây và tăng như là kết quả của các quá trình qui mô lớn có xu thế làm bất ổn định khí quyển như làm lạnh bức xạ, chuyển động thẳng đứng, và các thông lượng nhiệt và ẩm bề mặt. Ngược lại, đối lưu có xu thế loại bỏ sự bất ổn định bằng cách đốt nóng môi trường của nó thông qua dòng giáng bồi hoàn, do đó làm giảm hàm công mây. Khép kín trong sơ đồ Arakawa-Schubert nhận được bằng cách đặt tốc độ biến đổi theo thời gian của hàm công mây bằng không đối với từng loại mây, một điều kiện xác định thông lượng khối lượng chân mây cho mỗi loại mây. Sơ đồ Arakawa và Schubert nhìn chung tạo ra tốc độ mưa tốt trong những nghiên cứu bán dự báo (Krishnamurti & CS, 1980). Điều này phù hợp với những quan trắc là sự biến đổi nhiệt độ thuần trong tầng đối lưu, gắn liền với đối lưu sâu, được lấy trung bình trên các vùng có đường kính tới hàng trăm kilomet là rất nhỏ so với độ lớn của giải phóng ẩn nhiệt (Frank, 1980; Fritsch & CS, 1976). Điều đó thể hiện sơ đồ chưa mô phỏng tốt quan hệ giữa hoàn lưu qui mô lớn và lượng nhiệt giải phóng trong đối lưu sâu. Đây là vấn đề đang gây nhiều tranh cãi. Nhược điểm của sơ đồ Arakawa-Schubert là do sự phân tách giữa qui mô thời gian của qui mô lớn và qui mô đối lưu dẫn đến giả thiết khép kín trở nên mất hiệu lực. Ngoài ra, việc giả thiết rằng phần diện tích đối lưu trong một diện tích ô lưới là nhỏ so với đơn vị, giả thiết này nhìn chung đều không thỏa mãn trong một mô hình bão, đặc biệt trong khu vực thành mắt bão. Sơ đồ Arakawa-Schubert đã không tính đến dòng giáng do giáng thủy, điều này có ảnh hưởng quan trọng đến lớp biên trong bão. 31 Sơ đồ Tiedtke (1989) là một sơ đồ dòng khối khá phức tạp được áp dụng thành công trong mô hình nghiệp vụ tại Trung tâm Dự báo Khí tượng hạn vừa Châu Âu (ECMWF) và là sơ đồ gốc trong mô hình HRM sẽ được trình bày trong Mục 1.2.1. Họ thứ tư trong nhóm các sơ đồ TSHĐL phân chia theo Arakawa và Chen (1987) là các sơ đồ được thiết lập cho các mô hình qui mô vừa, điển hình là sơ đồ của Kreitzberg và Perkey (1976), Fritsch và Chappell (1980a). Khác với các mô hình lưới thô, bằng cách nào đó sơ đồ phải tham số hóa cả những quá trình qui mô vừa và qui mô đối lưu kể cả sự tương tác qua lại giữa chúng. Các mô hình có bước lưới khá tinh (≤ 50km) cho phép giải hiển các hoàn lưu qui mô vừa. Phụ thuộc vào mục đích nghiên cứu và khoảng cách lưới được sử dụng, hoàn lưu qui mô vừa có thể bao gồm dòng thăng và dòng giáng với qui mô của những đám mây hình đe (10- 100km), hoặc toàn bộ dải đối lưu như đường tố (qui mô hàng trăm kilomet). Các mô hình qui mô vừa phải tham số hóa các quá trình qui mô đối lưu. Trong các thập kỷ trước có rất nhiều nỗ lực để mô phỏng các hoàn lưu qui mô vừa gắn liền với đối lưu và nghiên cứu sự tương tác giữa những hoàn lưu này và đối lưu. Mỗi một sơ đồ mô phỏng các hiệu ứng đối lưu sử dụng một mô hình mây đơn lẻ tại mỗi điểm lưới, phù hợp với lưới tinh của mô hình. Kreitzberg và Perkey (1976, 1977) thực hiện những mô hình dạng chùm (plume models) liên tiếp để mô phỏng các hiệu ứng đối lưu. Trong loại mô hình này đối lưu được kích hoạt ở những điểm lưới có bất ổn định điều kiện vượt quá một giá trị tới hạn. Giá trị này được xác định bởi độ dày mây và quá trình kích hoạt được tiếp tục cho đến khi độ bất ổn định này nhỏ hơn ngưỡng - khép kín cân bằng. Thông lượng khối lượng tại chân mây tổng cộng được xác định lặp đi lặp lại sao cho thỏa mãn yêu cầu áp suất thủy tĩnh trong mô hình và trong môi trường dòng giáng bằng nhau. Mô hình loại này đã mô phỏng những dải mưa qui mô vừa tương tự như những dải mưa thấy trong xoáy thuận ngoại nhiệt đới. Brown (1979) sử dụng một mô hình dạng chùm chứa dòng thăng một chiều để mô phỏng đối lưu trong mô hình qui mô vừa hai chiều của ông. Cách tham số 32 hóa này cũng tính đến dòng giáng giữa các chùm và xác định chi tiết các thông lượng và sự chuyển đổi của các sản phẩm ngưng kết. Giả thiết khép kín là thông lượng khối lượng mây tổng cộng tại mực 900mb Mc tỷ lệ trực tiếp với thông lượng khối lượng qui mô lớn M tại mực này: ( ) ( )cM 900 M 900= β Hằng số tỷ lệ β là hằng số thực nghiệm và nhìn chung được giả thiết là lớn hơn 1 phù hợp với những nghiên cứu phỏng đoán như của Yanai & CS (1973) và Gray (1973). Khép kín này không ép buộc đối lưu tạo ra trạng thái cân bằng. Giá trị β và sự phù hợp của phương trình trên nhìn chung đều phụ thuộc hoàn toàn vào qui mô. Brown đã mô hình hóa dòng giáng qui mô vừa điều khiển quá trình bốc hơi cũng như dòng thăng qui mô vừa trong phần mây hình đe xảy ra cùng với đối lưu mây tích cho mưa. Hai sơ đồ của Kreitzberg và Perkey (1976, 1977) và Brown (1979) đều không chứa dòng giáng qui mô đối lưu cũng như các thông lượng động lượng, tuy nhiên việc tính đến những quá trình này là hoàn toàn có thể trên cơ sở của các sơ đồ này. Fritsch và Chappell (1980a, b) phát triển một sơ đồ tham số hóa bao gồm cả dòng thăng và dòng giáng đối lưu. Cả hai dòng này là các chùm cuốn vào một chiều. Độ lớn của thông lượng khối lượng đối lưu được xác định lặp nhờ đòi hỏi sơ đồ làm ổn định điểm lưới trong một khoảng thời gian bình lưu xác định. Giả thiết khép kín này có thể được xem như là một dạng phức tạp hơn của điều chỉnh đối lưu và ở mức độ nào đó tương tự như trong sơ đồ của Kreitzberg và Perkey (1977). Sơ đồ Fritsch và Chappell bao gồm những đặc điểm như chuyển động thẳng đứng trong không khí môi trường và các hiệu ứng của độ đứt gió thẳng đứng đối với dòng giáng. Các tác giả cũng sử dụng một sơ đồ xáo trộn và vận chuyển động lượng đơn giản. Mô hình tham số hóa của các tác giả này được thiết lập để mô phỏng các hệ thống qui mô vừa bị điều khiển bởi đối lưu trong các vĩ độ ôn đới. 33 1.2 VỀ CÁC SƠ ĐỒ THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU ÁP DỤNG TRONG MÔ HÌNH HRM Để hiểu biết bản chất vật lý của bốn sơ đồ TSHĐL được chọn nghiên cứu trong luận án về tác động của TSHĐL đến sự hình thành và phát triển mưa nhiệt đới, chúng tôi sẽ giới thiệu chi tiết về bốn sơ đồ này dưới đây. 1.2.1 Sơ đồ tham số hóa đối lưu Tiedtke Từ năm 1989, Tiedtke đã xây dựng một sơ đồ TSHĐL mây tích dựa trên cơ sở gần đúng các dòng khối. Ông đã chia động lực của mây tích thành hai phần, một phần dòng thăng và một phần dòng giáng. Dòng khối trong mây khi đó là tổng của dòng khối trong dòng thăng và dòng khối trong dòng giáng. Các phương trình nhiệt và ẩm qui mô lưới có tính đến hiệu ứng đối lưu và cách xây dựng một mô hình mây sẽ được trình bày chi tiết trong các mục dưới đây. 1.2.1.1 Các phương trình biểu diễn quan hệ giữa trường nhiệt ẩm qui mô lưới và đối lưu Các phương trình nhiệt và ẩm qui mô lưới có thể viết dưới dạng: ( ) ( ) RQecLswzzswsvts +−+∂∂−=∂∂+∇+∂∂ ''1. ρρ (1.1) ( ) ( )ecqw zz qwqv t q −−∂ ∂−=∂ ∂+∇+∂ ∂ ''1. ρρ (1.2) trong đó s =cpT+gz là năng lượng tĩnh khô, q là độ ẩm riêng, ρ là mật độ không khí, v là thành phần vận tốc ngang, w là vận tốc thẳng đứng, c là tốc độ ngưng kết, e là tốc độ bay hơi và QR là đốt nóng bức xạ. Các biến ký hiệu gạch trên chỉ giá trị trung bình trên một diện tích ngang đủ lớn để chứa quần thể mây tích và các biến ký hiệu phẩy chỉ độ lệch của chúng khỏi giá trị trung bình. Thông lượng thẳng đứng của năng lượng tĩnh khô và ẩm diễn biến do tác động của các quá trình có qui mô khác nhau, ở đây chỉ tính qui mô đối lưu. Trong các mô hình, rối lớp biên được tham số hóa riêng biệt. Phân kỳ thông lượng rối ngang của s và q trong lớp đối lưu cũng được bỏ qua vì vận chuyển ngang qua biên của đối lưu mây tích là nhỏ so với vận chuyển bởi dòng qui mô lớn. 34 Tác giả sơ đồ coi vận chuyển năng lượng tĩnh khô s và độ ẩm riêng q bao gồm phần đóng góp từ dòng thăng, dòng giáng mây tích và dòng giáng gây ra bởi mây tích trong không khí môi trường (dòng qui mô meso) được biểu diễn dưới dạng sau: ( ) ( )( ) ( )( ) ( ) ( )( )ssww sswwsswwsw i diui di i didiuiui i uicu −−⎥⎦ ⎤⎢⎣ ⎡ +−+ −−+−−= ∑ ∑∑ ~~1 '' σσρ σρσρρ (1.3) Phương trình tương tự được viết cho độ ẩm. Ký hiệu “cu” chỉ phần đóng góp từ đối lưu mây tích, i chỉ loại mây thứ i , u và d chỉ dòng thăng và dòng giáng mây tích, ký hiệu sóng chỉ giá trị của môi trường và σ là độ phủ mây vô thứ nguyên. Phần đóng góp từ dòng thăng, dòng giáng, và dòng giáng trong môi trường được biểu diễn bằng cách sử dụng giá trị trung bình, với giả thiết rằng dòng thăng và dòng giáng đối lưu được mô hình hóa bằng mô hình mây một chiều. Với mục đích tham số hóa mây tích trong các mô hình qui mô lớn, gần đúng qqss == ~,~ là khá tốt. Thông lượng khối lượng đối lưu được biểu diễn như sau: ( ) ( )wwMwwM dididiuiuiui −=−= σρσρ , (1.4) Mui và Mdi là thông lượng khối lượng của dòng thăng và dòng giáng của đám mây thứ i. Khi đó, các phương trình qui mô lưới (1.1) và (1.2) được viết lại dưới dạng: ( )[ ] ( ) ( ) Rpldutu dudduu QeeecLsw z sMMsMsM zz swsv t s +−−−+ρ∂ ∂ ρ− +−+∂ ∂ ρ−=∂ ∂+∇+∂ ∂ ~~1 1. '' (1.5) ( )[ ] ( ) ( )pldutu dudduu eeecqw z qMMqMqM zz swsv t q ~~1 1. '' −−−−ρ∂ ∂ ρ− +−+∂ ∂ ρ−=∂ ∂+∇+∂ ∂ (1.6) trong đó Mu, Md, cu, ed là thông lượng khối lượng dòng thăng, thông lượng khối lượng dòng giáng, ngưng kết và bốc hơi của tất cả các đám mây tương ứng. le~ -phần bốc hơi của không khí mây bị cuốn ra vào môi trường và pe~ -phần bốc hơi của mưa trong lớp không khí chưa bão hòa bên ngoài đám mây. su, sd, qu, qd là trung bình 35 trọng số của s và q từ toàn bộ dòng thăng và dòng giáng. Các số hạng thông lượng với chỉ số “tu” biểu diễn sự vận chuyển thẳng đứng của nhiệt và ẩm do chuyển động rối. Các thành phần vận chuyển rối ngang được bỏ qua. Để tính vận chuyển thẳng đứng của động lượng ngang do đối lưu cần phải thêm vào vế phải của các phương trình động lượng viết cho thành phần u và v các số hạng sau: ( )[ ] ( )[ ]vMMvMvM z uMMuMuM z dudduu dudduu +−+∂ ∂ ρ− +−+∂ ∂ ρ− 1 1 (1.7) Khi đó, lượng mưa sinh ra do đối lưu trong mô hình có thể tính theo công thức: ( ) ( )∫∞ ρ−−= z pdp dzeeGzP ~ (1.8) trong đó ( )zP là thông lượng nước mưa tại độ cao z và pG là sự chuyển đổi từ hạt nước mây sang hạt mưa, de và pe% là phần tái bốc hơi trong quá trình phát triển đối lưu. Vấn đề tiếp theo là phải xác định được các biến của mây thông qua các biến qui mô lưới, do đó tác giả đã thiết lập một mô hình mây để biểu diễn quan hệ này. 1.2.1.2 Mô hình mây Giả thiết rằng tồn tại một quần thể mây bao gồm dòng thăng, dòng giáng và quá trình phát triển đối lưu của tất cả các đám mây đều ảnh hưởng tới trường nhiệt động lực qui mô lớn. Vùng hoạt động của các đám mây đối lưu, tức là phần chứa dòng thăng và dòng giáng, là rất quan trọng đối với động lực học qui mô lớn. Sau đây sẽ lần lượt trình bày mô tả của tác giả về sự diễn biến của quá trình nhiệt, ẩm và động lực trong mây đối lưu với biểu diễn hình thức cho trên Hình 1.2 và 1.3. 36 Hình 1.2 Mô hình mây đối lưu nông (Tiedtke, 1989) Hình 1.3 Mô hình mây đối lưu sâu (Tiedtke, 1989) A. Dòng thăng mây tích Để biểu diễn dòng thăng mây tích, Tiedtke đã sử dụng các phương trình bảo toàn với giả thiết dừng viết cho các biến của dòng thăng đối với đám mây thứ i theo (1.9), trong đó các biến không có dấu (~) là giá trị của dòng thăng còn các biến có dấu (~) là giá trị tương ứng của môi trường. l là lượng nước lỏng trong mây. Trong phương trình cuối cùng, α ký hiệu chung cho cả u và v. E là dòng cuốn vào, D là dòng cuốn ra, c là lượng nước ngưng kết và Gp là tốc độ chuyển đổi từ hạt nước mây sang hạt mưa. Để đơn giản trong phương trình trên chỉ số u (chỉ dòng thăng) được bỏ qua. Hệ phương trình (1.9) cho thấy sự vận chuyển thẳng đứng của động lượng cũng như nhiệt và ẩm. 37 ( ) ( ) ( ) ( ) iiiiii ipiiiii iiiiiii iiiiiii iii DEM z GclDlM z cqDqEqM z cLsDsEsM z DEM z α−α=α∂ ∂ ρ−ρ+−=∂ ∂ ρ−−=∂ ∂ ρ+−=∂ ∂ −=∂ ∂ ~ ~ ~ (1.9) Quần thể mây bao gồm nhiều dạng mây, được biểu diễn qua các đặc tính như nhiệt, ẩm, tốc độ dòng cuốn vào và dòng cuốn ra khác nhau. Tính chung cho toàn bộ khối mây ta có thể viết như sau: u i i i u i i i iu i iu i iu i iu M M PPcc DDEEMM α α ∑∑∑ ∑∑∑ === === (1.10) trong đó uα biểu diễn biến phụ thuộc bất kỳ. Các phương trình viết cho thông lượng khối của quần thể mây có dạng (1.11). Để giải được hệ phương trình này cần tìm quan hệ biểu diễn các đại lượng chưa biết trong vế phải dưới dạng hàm của các biến quần thể mây hoặc của các biến qui mô lưới. ( ) ( ) ( ) ( ) uuuuu puuu uuuuuu uuuuuu uuu DEM z GclDlM z cqDqEqM z cLsDsEsM z DEM z α−α=α∂ ∂ ρ−ρ+−=∂ ∂ ρ−−=∂ ∂ ρ+−=∂ ∂ −=∂ ∂ (1.11) a) Dòng cuốn vào và dòng cuốn ra Giả thiết rằng tốc độ dòng cuốn vào E và cuốn ra D gây ra bởi rối (ký hiệu chỉ số 1) và dòng có tổ chức (ký hiệu chỉ số 2), tức là 38 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )2121 2121 uuuuuu iiiiii DDDEEE DDDEEE +=+= +=+= (1.12) Cụ thể chúng được tính như sau: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )2222 1111 uuuuuu uuuuuu MDME MDME δε δε == == (1.13) a1) Dòng cuốn vào và cuốn ra do rối Các dòng này sinh ra bởi hoạt động của các xoáy rối ở rìa các đám mây. Các xoáy rối vận chuyển không khí môi trường vào trong mây và không khí mây ra môi trường. Tốc độ dòng cuốn vào và cuốn ra do trao đổi rối tỉ lệ nghịch với bán kính mây theo công thức: ( ) ( ) u u u u RR 2,0,2,0 11 == δε (1.14) Để đơn giản, chúng được xem là bằng nhau và nhận cùng một giá trị đối với từng loại mây, tức là ⎪⎩ ⎪⎨⎧ × ×== −− −− 14 14 )1()1( 103 101 m m uu δε (1.15) cho đối lưu sâu hoặc đối lưu mực giữa và đối lưu nông tương ứng. a2) Dòng cuốn vào có tổ chức Theo Tiedtke (1989), dòng cuốn vào có tổ chức được xác định bởi độ hội tụ ẩm trong điều kiện dừng: ⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ ∂ ∂+∇−= z qwqv q Eu . )2( ρ (1.16) Dòng cuốn vào có tổ chức chỉ được tính đến trong phần dưới của lớp mây nơi có sự hội tụ ẩm qui mô lớn, tức là phía dưới mực có tốc độ thẳng đứng mạnh nhất. a3) Dòng cuốn ra có tổ chức Không khí trong mây sẽ cuốn ra vào môi trường trong lớp mô hình có chứa mực tại đó lực nổi bằng không, phần còn lại sẽ xâm nhập vào lớp gần kề phía trên và cuốn ra ở đó: 39 ( ) ( )( ) zMD kuu Δ−= + /1 2/12 β lớp thứ k ( ) ( ) zMD kuu Δ= + /2/12 β lớp thứ k-1 3,0=β (1.17) Thông số thực nghiệm 3,0=β cho kết quả tốt hơn cả. b) Tốc độ tạo mưa Không khí mây được coi là bão hoà và các quá trình xảy ra trong mây được biểu diễn một cách đơn giản. Quá trình đông kết và nóng chảy được bỏ qua và sự biến đổi từ các giọt nước mây thành hạt mưa được coi là tỷ lệ với lượng nước lỏng trong mây dưới dạng: ( )lzKGp = (1.18) trong đó K(z) là hàm thực nghiệm phụ thuộc vào độ cao, l là lượng nước lỏng trong mây. Ở đây giả thiết K =0 ở gần chân mây và có giá trị hằng số ở các mực cao hơn: ⎩⎨ ⎧ +>× +≤= −− cB 13 cB zzzs102 zzz0 )z(K Δ Δ (1.19) với zB là độ cao chân mây, Δzc là độ dày của mây, nếu độ dày mây quá nhỏ sẽ không cho mưa ( 0pG = ). ⎩⎨ ⎧= liÒndÊtntrª n−ícmÆtntrª m3000 m1500 zcΔ Việc chọn K=0 ở các mực thấp hơn bảo đảm cho đối lưu nông sẽ không sinh mưa. B. Dòng giáng mây tích Dòng giáng được tính đến gắn liền với mưa gây ra bởi dòng thăng. Không khí mây hạ xuống trong dòng giáng mây tích sẽ làm lạnh không khí môi trường. Mực giáng tự do (LFS) được coi là là mực mô hình cao nhất, nơi hình thành hỗn hợp không khí tạo ra nhờ xáo trộn giữa không khí mây và không khí môi trường và không khí mây là bất ổn định so với không khí môi trường. Khi tính dòng giáng mây tích tác giả chỉ quan tâm đến dòng cuốn vào và cuốn ra do chuyển động rối. Khi đó, các phương trình viết cho dòng giáng trong điều kiện dừng có dạng: 40 ( ) ( ) ( ) ddd dd dddd dd dddd dd dd d DE z M eqDqE z qM eLsDsE z sM DE z M ααα ρ ρ −=∂ ∂ −−=∂ ∂ +−=∂ ∂ −=∂ ∂ (1.20) a) Dòng cuốn vào và cuốn ra do rối Các dòng này được tham số hóa giống như trong trường hợp viết cho dòng thăng mây tích, tuy nhiên tốc độ dòng cuốn vào, cuốn ra được xác định là bằng nhau và có giá trị bằng: 14102 −−×== mdd δε (1.21) b) Tính tốc độ bốc hơi Nước lỏng trong mây cuốn ra môi trường được giả thiết là bốc hơi ngay, biểu diễn bằng công thức: lDe ul ρ= 1~ (1.22) Lưu ý rằng le~ là bốc hơi của mưa đối lưu để duy trì dòng giáng đạt bão hòa và do đó làm ẩm và làm lạnh không khí môi trường tại LFS. C. Tham số hóa quá trình vận chuyển động lượng Thông lượng thẳng đứng của động lượng ngang được tính gần đúng theo công thức: )('' uuMuw −=ρ (1.23) Đối với động lượng, dòng cuốn vào (Em) và dòng cuốn ra (Dm) được tính như sau: DDD EEE m m β β += += (1.24) Tham số tùy chọn β mang dấu dương nhằm hiệu chỉnh động lượng mây gần với giá trị thực hơn. Khi β bằng không thì vận chuyển động lượng được tham số 41 hóa giống như vận chuyển nhiệt ẩm. Các ký hiệu có ý nghĩa tương tự như trên, ngoại trừ chỉ số m chỉ vận chuyển động lượng. Cuối cùng, phương trình động lượng viết cho mây có tính đến tham số β là: ( )( )uuDE z uM −+=∂ ∂ β (1.25) D. Lựa chọn tham số và khép kín mô hình mây Tiedtke (1989) phân biệt các loại mây đối lưu như sau: - Đối lưu sâu: hội tụ không khí ở lớp biên trong điều kiện bất ổn định có khả năng tạo thành dòng thăng lớn để có thể xuyên qua tầng đối lưu. - Đối lưu nông: bên dưới có phân kỳ nhẹ và chỉ đạt đến độ cao trong tầng đối lưu. - Đối lưu mực giữa: xuất hiện ở vùng front trong lớp giữa của khí quyển, chân mây nằm trên lớp biên khí quyển. * Xác định thông lượng khối lượng ở chân mây Tùy thuộc vào từng loại mây đối lưu mà tác giả đã thiết lập các điều kiện biên tại chân mây khác nhau cho thông lượng khối lượng dòng thăng. - Đối lưu sâu: đối lưu sâu xuất hiện khi nhân tố động lực (hội tụ) lớn hơn so với xáo trộn rối và phụ thuộc vào hội tụ qui mô synôp ở các mực dưới. Khi có một lớp dày bất ổn định và hội tụ ẩm qui mô lớn các đám mây tích tồn tại cuốn không khí môi trường đi qua chân mây và rìa đám mây còn không khí trong mây bị cuốn ra môi trường xung quanh ở những mực cao hơn. Đối với đối lưu sâu, độ ẩm khí quyển dưới chân mây ( Bzz ≤ ) nhận được qua cân bằng tĩnh của các quá trình qui mô lưới, chuyển động rối và chuyển động đối lưu. Điều kiện này được biểu diễn như sau: ( ) ( )[ ] ( )∫ ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛ ∂∂+∂∂+∇−=−+− B tuBdduu dzqwzz qwqvqqMqqM 0 ''1. ρρρ (1.26) Từ đây ta thấy mây đối lưu sâu chỉ xuất hiện khi vế phải dương. - Đối lưu nông: thường hình thành trong điều kiện lượng ẩm bay hơi (xáo trộn) lớn hơn lượng ẩm hội tụ. Tuy nhiên, để xác định thông lượng khối lượng ở chân mây ta vẫn có thể sử dụng kiểu khép kín như đối với đối lưu sâu theo công thức (1.26). Sự khác nhau ở đây là lượng ẩm cung cấp cho các đám mây đối lưu nông chủ yếu do 42 sự bốc hơi từ bề mặt, nghĩa là trong móc ở vế phải của (1.26) số hạng cuối cùng lớn hơn hẳn so với hội tụ ẩm qui mô lớn và do đó có thể bỏ qua hội tụ ẩm. - Đối lưu mực giữa: chân mây không nằm trong lớp biên mà hình thành tại các mực nằm phía trên lớp biên. Đối lưu mực giữa có thể hình thành do sự nâng lên của không khí mực thấp cho đến khi không khí bão hòa và nguồn ẩm ban đầu là từ hội tụ ẩm qui mô lớn mực thấp. Khi đó, dòng khối trong dòng thăng tại chân mây được xác định thông qua sự vận chuyển khối lượng thẳng đứng của dòng qui mô lớn theo công thức: ( ) ( )BBu wM ρ= (1.27) trong đó w là dòng thăng qui mô lớn ở nút lưới. * Xác định thông lượng khối lượng dòng giáng tại LFS Thông lượng khối lượng dòng giáng được giả thiết là tỷ lệ thuận với thông lượng khối lượng dòng thăng với sử dụng biểu thức của Johnson (1980), giá trị của nó tại LFS được xác định bởi: ( ) ( ) 2,0, −== γγ BuLFSd MM (1.28) với γ là tham số kinh nghiệm. 1.2.2 Sơ đồ Tiedtke cải tiến Năm 1994, Thor Erik Nordeng đã đưa vào một số cải tiến trong sơ đồ Tiedtke (1989), chi tiết của những cải tiến này sẽ được trình bày cụ thể dưới đây. 1.2.2.1 Dòng cuốn vào có tổ chức cải tiến Như ta biết, dòng cuốn vào có tổ chức quan hệ với lực nổi trong mây, tức là khi lực nổi càng lớn thì gia tốc thẳng đứng sẽ càng lớn và do đó không khí cuốn vào dòng thăng sẽ nhiều hơn để đảm bảo tính liên tục khối lượng. Nhờ đó, T. E. Nordeng đã tìm cách xây dựng biểu thức biểu thị mối quan hệ giữa dòng cuốn vào có tổ chức và lực nổi trong mây. Dòng cuốn vào có tổ chức được giả thiết xảy ra khi xuất hiện dòng khí đi vào mây, tức là phần tử mây có gia tốc hướng lên (lực nổi dương) do sự liên tục khối lượng. Ngược lại dòng cuốn ra có tổ chức xảy ra khi phần tử khí có gia tốc hướng xuống (lực nổi âm). Do vậy các dòng có tổ chức này có quan hệ với hoạt động của 43 mây. Vì lực nổi không thể đồng thời có giá trị âm hoặc dương tại cùng một thời điểm nên dòng cuốn vào và dòng cuốn ra có tổ chức cũng không thể xảy ra đồng thời tại cùng một độ cao trong dòng thăng. Dòng cuốn vào và cuốn ra do rối được giả thiết là bằng nhau do đó không làm biến đổi thông lượng khối lượng theo độ cao. Trên cơ sở này T. E. Nordeng xác định: ( ) ( )221 uu u u z M M δε −=∂ ∂ (1.29) trong đó thông lượng khối lượng của quần thể mây ∑= i iiu wM σρ với iσ là diện tích bao phủ của đám mây thứ i và iw là vận tốc thẳng đứng (tính trung bình trên một diện tích có dòng thăng) của đám mây thứ i . Phương trình động lượng thẳng đứng ở trạng thái dừng được viết dưới dạng 2 iii i i wbz ww ε−=∂ ∂ (1.30) Lượng nước và hiệu ứng không thủy tĩnh được tính đến trong số hạng lực nổi ib . Tốc độ cuốn vào iε trong phương trình (1.30) bao gồm cả cuốn vào do rối ở rìa mây và do dòng có tổ chức. Giả thiết rằng diện tích của phần dòng thăng trong mỗi đám mây là hằng số theo độ cao (giả thiết này sẽ bị phá vỡ trong khu vực cuốn ra của dòng thăng tuy nhiên có thể chấp nhận được đối với phần còn lại của mây), khi đó dòng cuốn vào có tổ chức được xác định khi lực nổi dương có dạng sau: ( ) zz w wz M M i i i i i ∂ ∂+∂ ∂=∂ ∂= ρρε 1112 (1.31) Thay biểu thức này vào phương trình động lượng thẳng đứng (1.30) và tích phân từ chân mây ( 0=z ) nhận được ( ) ∫+= z iii dzbwzw 0 2 0, (1.32) trong đó giả thiết biến đổi tương đối của mật độ theo độ cao gần bằng với tốc độ dòng cuốn vào do rối (~1x10-4m-1) nhưng trái dấu và do đó khử lẫn nhau. 0,iw là vận tốc thẳng đứng ở chân mây. Tốc độ cuốn vào do dòng có tổ chức sẽ là: 44 ( ) z dzbw b z ii i i ∂ ∂+ ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ + = ∫ ρ ρε 1 2 0 2 0, 2 (1.33) Có thể viết lại (1.33) như sau ( ) zw b i i i ∂ ∂+= ρρε 1 2 2 2 (1.34) Vì tốc độ cuốn vào ở một khoảng cách nhỏ nào đó phía trên chân mây không phụ thuộc nhiều vào giá trị của lực nổi địa phương nên có thể dùng giá trị lực nổi của đám mây để tính ( )2iε . Khi đó tốc độ cuốn vào do dòng có tổ chức của quần thể mây được biểu diễn theo công thức: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) uu i i i ii i iu MMMEE 22222 εεε ==== ∑∑∑ (1.35) trong đó ( )2uε được tính như sau: ( ) ( ) glTT T gb z bdzw b vzu −−=∂ ∂+ ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ + = ∫ ,1 2 0 2 0 2 ρ ρε (1.36) với 10 1~ −msw . 1.2.2.2 Dòng cuốn ra có tổ chức cải tiến Dòng cuốn ra có tổ chức là sự tiêu hao của thông lượng khối lượng tổng cộng do sự cuốn ra của các đám mây khi không còn lực nổi. Từ định nghĩa ta có: ( ) ( ) ∑ ∑∂∂−⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ ∂ ∂+∂ ∂=∂ ∂−= i i ii i i ii u uu wzzz w w w z M ED σρρρσρ 1122 hay ( ) z wD ii i u ∂ ∂−= ∑ σρ2 (1.37) với iσ là diện tích bao phủ của đám mây thứ i . Vì diện tích của các thành phần trong quần thể mây được giả thiết là hằng số theo độ cao ngoại trừ tại mực có dòng cuốn ra, phần đóng góp duy nhất vào tổng trên là từ các thành phần của quần thể cuốn ra ở mực j , nghĩa là: 45 ( ) z M z w z wD ujjjjju Δ=Δ≈∂ ∂−= σρσρ2 (1.38) zΔ là độ dày xuất hiện dòng cuốn ra. Dòng cuốn ra có tổ chức như vậy sẽ bằng với sự biến đổi của thông lượng khối lượng theo độ cao. Để có được phương pháp tính thích hợp cho dòng cuốn ra có tổ chức, xuất phát từ (1.38) và sử dụng giả thiết tốc độ thẳng đứng trong mây phụ thuộc chủ yếu vào độ cao so với chân mây do vậy chúng như nhau cho mọi đám mây ( ww j ~ ). Vì giả thiết là các đám mây riêng lẻ không thay đổi diện tích trước khi chúng có dòng cuốn ra, zj ∂σ∂ / bằng phần biến đổi của diện tích mây tổng cộng theo độ cao z∂σ∂ / . Khi đó dòng cuốn ra có tổ chức được tham số hoá như sau: ( ) z M D uu ∂ ∂−≈ σσ 2 (1.39) Như vậy, dòng cuốn ra có tổ chức tỷ lệ với độ biến đổi diện tích theo độ cao của phần hoạt động mây với σ được xác định bởi: ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ − −= dt d o zz zz 2 cos πσσ (1.40) trong đó tz là độ cao đỉnh mây và dz là mực thấp nhất mà tại đó mây bắt đầu có dòng cuốn ra. 1.2.2.3 Xác định thông lượng khối lượng ở chân mây Phép khép kín thích ứng được sử dụng đối với đối lưu sâu là thiết lập quan hệ giữa thông lượng khối lượng ở chân mây và độ bất ổn định đối lưu với sử dụng thời gian hồi phục τ sao cho sau khoảng thời gian này sự bất ổn định được khử bỏ trong sơ đồ. Quá trình đốt nóng đối lưu có thể tính gần đúng dạng sau: z sM ct T u p ∂ ∂≈∂ ∂ ρ 1 (1.41) trong đó uM là thông lượng khối lượng dòng thăng. Tương tự đối với ẩm sẽ có: z qM t q u ∂ ∂≈∂ ∂ ρ 1 (1.42) 46 Có thể viết ( )zMM Bu η= . Tiếp theo cần xác định quan hệ giữa hoạt động của đối lưu với giá trị CAPE qui mô lớn. Thông thường, CAPE được xác định theo công thức: ( ) dzglTT T gCAPE cloud vv v ∫ ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ −−= (1.43) trong đó vT và l là các giá trị của quần thể mây. Biến đổi theo thời gian của CAPE do đốt nóng/làm ẩm đối lưu có thể xác định gần đúng như sau: ( ) ρηδ δ gdz z q z s Tc qMdz t T T g t CAPE cloud vp B v cloud v ∫∫ ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ ∂ ∂+∂ ∂+−≈∂ ∂−≈∂ ∂ 1 (1.44) Nếu sử dụng thời gian phục hồi τ có τ CAPE t CAPE −=∂ ∂ , khi đó thông lượng khối lượng ở chân mây được tính dưới dạng: ( )∫ ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ ∂ ∂+∂ ∂+ = cloud vp B gdz z q z s Tc q CAPEM ρηδ δτ 1 1 (1.45) Vì η chưa biết trước khi tính được thông lượng tổng cộng do đó trước hết ta phải tính CAPE và các biến mây từ dòng thăng với giá trị xấp xỉ đầu tiên *BB MM = , được tính nhờ hội tụ ẩm qui mô lớn: ( ) ( )[ ] ( )∫ ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛ ∂∂+∂∂+∇−=−+− B tuBdduu dzqwzz qwqvqqMqqM 0 ''1. ρρρ (1.46) sau đó thông lượng khối lượng được tích phân lên đến độ cao đỉnh mây và xác định được profile thẳng đứng ( )zM * . Tiếp theo ( )zη được xác định nhờ ( )zM * và *BM . Cuối cùng sẽ tính được thông lượng khối lượng chân mây dạng sau: ( )∫ ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ ∂ ∂+∂ ∂+ = cloud vp B B gdzM z q z s Tc q MCAPEM ρδ δτ * * 1 (1.47) Qua các thử nghiệm thời gian phục hồi s3600=τ cho kết quả phù hợp hơn. Theo tác giả, thời gian phục hồi τ là một hàm của độ phân giải ngang của mô hình. 47 1.2.3 Sơ đồ Heise Sơ đồ này được phát triển dựa trên cơ sở lý thuyết của sơ đồ TSHĐL Tiedtke (1989). Điểm khác biệt duy nhất giữa hai sơ đồ là cách tính thông lượng khối lượng dòng thăng tại chân mây cho đối lưu sâu. Trong sơ đồ Tiedtke, giả thiết khép kín này được xác định dựa vào hội tụ ẩm qui mô lớn ở mực thấp theo công thức (1.26). Trong sơ đồ Heise, vế trái của (1.26) được tính đơn giản hơn và chỉ dựa vào thế năng bất ổn định CAPE dưới dạng sau: CAPEtcapeconsM Bu ×ρ×= tan)( (1.48) với 05,0=capeconst và CAPE được xác định bởi biểu thức: ( )∫ ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ −−= cloud vv v dzglTT T gCAPE trong đó vT là nhiệt độ ảo và l là lượng nước lỏng trong mây. 1.2.4 Sơ đồ Betts-Miller-Janjic Sơ đồ TSHĐL BMJ được xây dựng trên nguyên tắc điều chỉnh cấu trúc nhiệt ẩm đối lưu mô hình về cấu trúc nhiệt ẩm thám sát thực trong khí quyển nhiệt đới. 1.2.4.1 Cấu trúc nhiệt động thám sát trong khí quyển nhiệt đới Một trong những mục đích chìa khóa quan trọng của nghiên cứu thám sát GATE là nghiên cứu đối lưu sâu có tổ chức rất phức tạp ở nhiệt đới để thử nghiệm và phát triển các sơ đồ TSHĐL khu vực này trong mô hình số (Betts, 1974). Mục đích đầu tiên của các sơ đồ TSHĐL là phải đảm bảo cho cấu trúc thẳng đứng của nhiệt và ẩm bị điều khiển mạnh bởi đối lưu phải gần thực, nghĩa là gần nhất với thám sát. Ý tưởng cơ bản về tựa cân bằng giữa trường mây và ép buộc qui mô lớn đối với đối lưu nông là của Betts (1973) và đối với đối lưu sâu là do Arakawa và Shubert (1974) đưa ra. Điều đó có nghĩa cấu trúc nhiệt ẩm đặc trưng trong các vùng đối lưu được minh chứng bởi thám sát. Đây là cơ sở của quá trình điều chỉnh đối lưu. Manable & CS (1965) đề xuất phương pháp điều chỉnh đối lưu sâu về đoạn nhiệt ẩm trong khi khí quyển nhiệt đới không tiến đến cân bằng đoạn nhiệt ẩm khi tồn tại đối lưu sâu. Tất cả đó cho thấy, trên qui mô lưới trong mô hình có mặt đối lưu luôn phải duy trì một cấu trúc thẳng đứng của nhiệt ẩm thực như thám sát. 48 Vấn đề tiếp theo là bằng thám sát làm thế nào minh chứng được rằng các chế độ đối lưu khác nhau có các cấu trúc nhiệt động tựa cân bằng khác nhau để duy trì được sự tựa cân bằng giữa mây qui mô dưới lưới và các quá trình qui mô lưới. Betts (1982) nêu ra một quan điểm lý thuyết từ thám sát (GATE, BOMEX, ATEX) dựa vào sự thiết lập điểm bão hoà (ký hiệu là sp và đo bằng nhiệt độ và áp suất tại mực ngưng kết nâng ),( ** pT ) của nhiệt động lực học ẩm. Từ đó tác giả đã xác định được một tập hợp các tham số thích hợp cho đối lưu sâu và đối lưu nông trong mô hình toàn cầu. a) Đối lưu sâu thám sát ở nhiệt đới Thám sát cho thấy, trong đối lưu sâu (trên biển nhiệt đới - như gần thành mắt bão) cấu trúc nhiệt tầng đối lưu dưới (từ dưới cho đến cỡ 600 mb) gần như song với đường đoạn nhiệt ẩm ảo ( ESVθ ), sau đó ESθ tăng với khí quyển gần bão hoà )15( * mbpp −=℘=− . Phía trong tường bão nhiệt giảm mạnh do cấu trúc nhiệt ổn định, nhưng cấu trúc điểm bão hoà lại rất gần với cấu trúc nhiệt của tường mắt bão (do sự hạ xuống của không khí ban đầu bão hoà ở nhiệt độ tường mắt bão. Sự giảm này trong tầng đối lưu giữa trong mắt bão là 60mb). Như vậy, cấu trúc nhiệt của tường mắt bão được xác định bởi hai thành phần độc lập này. Cấu trúc nhiệt trung bình trong đó rất xa với đoạn nhiệt ẩm và rất gần với đường đẳng nhiệt ẩm ảo ESVθ cho đến mực đóng băng. Trong các nhiễu động đối lưu nhiệt đới (yếu hơn so với đối lưu trong bão) thường có mb30−=℘ tương ứng với độ ẩm tương đối là 85% trên 800 mb, 75% trên 500mb và 32% trên 200mb ở nhiệt độ nhiệt đới. Cấu trúc nhiệt ẩm thẳng đứng này cũng được xác minh bởi thám sát trên lục địa nhiệt đới và điển hình của đối lưu nhiệt đới nên được coi là tiêu biểu hơn cho cần bằng đối lưu sâu so với cấu trúc nhiệt là đoạn nhiệt ẩm. Dựa vào kết quả thám sát trên tác giả đã hình thành lý thuyết tham số (parametric philosophy): Theo Betts (1982) đường đoạn nhiệt ẩm ảo (là đường ESVθ không đổi) thực tế có độ nghiêng ( )/ dzdθ bằng 0,9 lần độ nghiêng của đường đoạn nhiệt ẩm (là đường ESθ không đổi), tức là giảm lực nổi rõ rệt trong các mực 49 dưới. Vậy thì, khi trong mô hình có mặt đối lưu sâu đường ESVθ biểu diễn quá trình quy chiếu điển hình hơn là đường ESθ . Về mặt vật lý điều đó có nghĩa là khí quyển nhiệt đới duy trì bất ổn định nhẹ đối với đoạn nhiệt ẩm ảo để cho không khí nâng lên trong những ổ đối lưu mạnh duy trì được lực nổi cho đến khi hạt nước mây lớn lên thành hạt mưa. Cơ sở lý thuyết tham số của sơ đồ Betts là xây dựng một mô hình tham số cho đối lưu sâu đơn giản, trong đó buộc đường đoạn nhiệt ẩm ESθ có một cực tiểu gần mực đóng băng và sử dụng đường đoạn nhiệt ẩm ảo ESVθ làm quá trình quy chiếu trong tầng đối lưu dưới. Cấu trúc ẩm ℘ (gắn liền với dưới bão hoà) thể hiện biến động mạnh hơn đối với các quá trình vật lý quan trọng. Bão chuyển động nhanh, dòng giáng mạnh có mb60~ −℘ trong các mực dưới, trong khi mb30~ −℘ trong các nhiễu động chuyển động chậm. Mô hình tham số đối với cấu trúc ẩm ℘ đơn giản là quy định một cấu trúc ℘ quy chiếu. Đó là ngưỡng của bắt đầu mưa xác định được từ tập số liệu GATE. Quá trình điều chỉnh trong sơ đồ này được thực hiện từ đáy mây đến đỉnh mây, trong đó đỉnh mây là độ cao cân bằng của phần tử. b) Đối lưu nông thám sát ở nhiệt đới Betts (1982) đã chỉ ra rằng, đối lưu mây tích là một quá trình xáo trộn ẩm giữa lớp mây dưới với không khí khô ở trên và cấu trúc nhiệt động trong đó tiến tới đường xáo trộn. Thám sát nhiệt đới cho thấy, cấu trúc nhiệt thẳng đứng trong lớp mây tích bất ổn định điều kiện rất gần với đường xáo trộn. Điều đó cho thấy trong lớp mây tích sự giảm nhiệt độ theo phương đứng xác định bởi quá trình xáo trộn. Vậy đường xáo trộn trong đối lưu nông chính là đường thám sát. Đây là cơ sở để thiết lập sơ đồ TSHĐL nông. Lý tưởng hóa tham số là hòa hợp cấu trúc nhiệt độ và điểm sương về đường xáo trộn. Áp suất mực bão hòa )(* pp trên đường xáo trộn này xác định vị trí có nhiệt độ )( pT và điểm sương )( pTD . Trong sơ đồ này, tham số β biểu diễn cường độ xáo trộn trong và giữa các lớp đối lưu, được xác định bởi dpdp /*=β (1.49) 50 Khi đó, quan hệ giữa profin thẳng đứng trung bình của θ và q với gradien của đường xáo trộn xác định như sau Mpp )/(/ *∂∂=∂∂ θβθ (1.50a) Mpqpq )/(/ *∂∂=∂∂ β (1.50b) Ở đây, M ký hiệu cho đường xáo trộn. Khi 0=β biểu diễn một lớp xáo trộn tốt: lớp mây con (subcloud) thường tiến tới cấu trúc này. 1<β là lớp ít xáo trộn. Lớp với 1=β có cấu trúc xáo trộn từng phần, trong đó các profin θ và q (hay T và DT ) gần như song song với đường xáo trộn. 1>β biểu diễn sự phân kỳ của θ và q khỏi đường xáo trộn và đặc trưng cho sự chuyển từ đỉnh lớp xáo trộn đối lưu sang khí quyển tự do. Trong phiên bản chính của sơ đồ điều chỉnh đối lưu nông quy định 1=β từ đáy đến đỉnh mây. Điều đó có nghĩa là cấu trúc nhiệt (tốc độ giảm nhiệt độ theo độ cao) trong lớp mây song song với đường xáo trộn với tham số gần bão hoà ℘ không đổi vì 01/ =−=∂∂℘ βp . Giá trị của ℘ được xác định bởi hai ép buộc năng lượng tích phân riêng biệt đối với hơi nước và đối với enthalpy, trong đó đã coi đối lưu nông không sinh mưa. Sự tiến gần tuyến tính đến đường xáo trộn tính được giữa lớp không khí mực thấp và không khí tại mực trên đỉnh mây. Đỉnh mây là điểm giao nhau giữa đường thám sát với đường đoạn nhiệt ẩm qua Eθ mực dưới. Ở đây lại sử dụng một mô hình tham số, trong đó β là một hàm của độ nghiêng đường xáo trộn vì độ nghiêng đường xáo trộn thống trị bất ổn định đỉnh mây. 1.2.4.2 Cơ sở lý thuyết của sơ đồ điều chỉnh đối lưu BMJ Dựa trên cấu trúc nhiệt ẩm thực ở nhiệt đới nêu trên tác giả đã thiết lập nên sơ đồ BMJ. Theo sơ đồ này cấu trúc nhiệt ẩm khí quyển mô hình được điều chỉnh về một cấu trúc nhiệt động tựa cân bằng quy chiếu (nhận được từ quan trắc trong khí quyển nhiệt đới) cùng tồn tại với các quá trình bình lưu và bức xạ qui mô lớn. Trong sơ đồ sử dụng hai cấu trúc nhiệt động quy chiếu khác nhau đối với đối lưu sâu và đối lưu nông. a) Cấu trúc hình thức 51 Phương trình xu thế nhiệt động qui mô lớn (hay lưới) có thể biểu diễn tượng trưng dưới dạng vectơ sau p Fg p Ng p SSV t S ∂ ∂−∂ ∂−∂ ∂−∇−=∂ ∂ ω. (1.51) trong đó S biểu diễn chung cho các biến nhiệt động (hiểu là biến mô hình), N và F biểu diễn thông lượng đối lưu (kể cả thông lượng mưa) và thông lượng bức xạ thuần tương ứng. Phân kỳ thông lượng đối lưu được tham số hóa dạng ( ) τ// SSpFg R −=∂∂− (1.52) trong đó RS biểu diễn cấu trúc nhiệt động tựa cân bằng quy chiếu của biến S , τ tiêu biểu cho thời gian điều chỉnh (hay lỏng dần) của các quá trình qui mô vừa hay đối lưu. Nếu coi xu thế nhiệt động qui mô lớn sinh ra chỉ do đối lưu (bỏ qua bình lưu và bức xạ) thì từ phương trình (1.51) kết hợp với (1.52) ta có ( ) τω /SS p S t S R −+∂ ∂=∂ ∂ (1.53) Đối với quá trình tựa cân bằng nghĩa là 0t/S ≈∂∂ từ (1.53) sẽ có ( )τω pSSSR ∂∂≈− / (1.54) Trong thực tế thời gian τ biến đổi trong giới hạn 1-2 giờ, nghĩa là ( )SSR − tương ứng với ép buộc cỡ 1 giờ bởi qui mô lớn kể cả bức xạ. Trong đối lưu sâu khí quyển duy trì hơi lạnh hơn và ẩm hơn so với RS . Đối với τ nhỏ khí quyển tiến gần đến RS và do đó có thể thay RSS ≈ trong số hạng đối lưu ở vế phải của (1.54) để có τω )/( pSSS RR ∂∂≈− (1.55) Khi đó thay (1.55) vào (1.52) và lấy tích phân ta có các thông lượng đối lưu biểu diễn gần đúng giống như (1.50) dưới dạng sau ( ) g dp p S g dpSSF RR ∂ ∂ω≈τ −= ∫∫ (1.56) 52 Phương trình (1.56) cho thấy, cấu trúc của thông lượng đối lưu gắn chặt với một profin quy chiếu xác định RS . Vậy thì bằng điều chỉnh về cấu trúc nhiệt động thám sát thực RS đồng thời ta đã xác định được các thông lượng đối lưu, kể cả mưa, để có cấu trúc tương tự cấu trúc xuất phát (1.51) hay cấu trúc được đơn giản hoá (1.56). Thay *p vào (1.55) và vì trong đối lưu sâu 1,1/1 * << dpdpR nên sẽ nhận được ωττω ≈≈−=℘−℘ dpdppp RRR /. *** (1.57) và do đó từ (1.57) suy ra gần đúng sau τω−℘=℘ R (1.58) Như vậy, trong sơ đồ đối lưu sâu biến qui mô lưới ℘ bị trôi từ trạng thái quy chiếu xác định R℘ về phía bão hoà bởi dòng đối lưu τω . Từ đây ta thấy, trong sơ đồ đơn giản trên mặc dù đã quy định một giá trị toàn cầu không đổi của cấu trúc quy chiếu R℘ , nhưng ℘ vẫn biến đổi theo không gian và thời gian thông qua dòng thăng ω trong đối lưu sâu. Vai trò của TSHĐL trong một mô hình toàn cầu nói chung, qui mô lưới nói riêng, là tạo ra mưa trước khi đạt đến bão hoà qui mô lưới để vừa mô phỏng được bản chất thực của khí quyển vừa ngăn cản được bất ổn định qui mô lưới gắn liền với khí quyển bất ổn định điều kiện bão hoà. Từ (1.58) ta thấy, nếu sơ đồ đối lưu ngăn cản được bão hoà qui mô lưới (tức 0=℘ ) thì ép buộc đối với thời gian τ sẽ là maxR /ω℘<τ , trong đó maxω là cực đại điển hình của ω trong một nhiễu động nhiệt đới chính. b) Thủ tục điều chỉnh Chúng ta coi biến đổi cấu trúc nhiệt động S sinh ra bởi các số hạng bình lưu qui mô lớn, bức xạ và các thông lượng bề mặt. Sau đó đỉnh mây xác định bởi điểm cắt nhau của đường đoạn nhiệt ẩm đi qua mực dưới Eθ . Độ cao đỉnh mây ban đầu là khác nhau giữa đối lưu nông và đối lưu sâu. Các profin quy chiếu được thiết lập khác nhau đối với đối lưu nông và đối lưu sâu sao cho thỏa mãn những ép buộc 53 khác nhau về năng lượng. Khi đó, điều chỉnh đối lưu τ− /)( SSR được áp dụng vào hai phương trình xu thế riêng biệt đối với trường nhiệt và trường ẩm dưới dạng τ TT t T R C −=⎟⎟⎠ ⎞⎜⎜⎝ ⎛ ∂ ∂ (1.59) τ qq t q R C −=⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ ∂ ∂ (1.60) (chỉ số ″ c ″ chỉ đối lưu). Bài toán chính ở đây là làm thế nào để xác định được hai biến nhiệt ẩm quy chiếu RT( , Rq ) . c) Xác định profin nhiệt động quy chiếu RS RT( , Rq ) Nội dung cơ bản của sơ đồ điều chỉnh đối lưu này là xác định các profin quy chiếu, trong đó đối lưu nông và đối lưu sâu được phân biệt bởi đỉnh mây. c1) Đối lưu nông và xác định profin quy chiếu trong đối lưu nông: Đối với đối lưu nông, profin quy chiếu của biến tương ứng (ký hiệu là shRT − hay shRq − ) phải thỏa mãn hai ép buộc năng lượng riêng biệt sau: ( ) ( ) 0 0 =− =− ∫ ∫ − − T B T B p p shR p p shRp dpqqL dpTTc (1.61) sao cho tốc độ ngưng kết (và mưa) là bằng không khi tích phân từ đáy mây Bp đến đỉnh mây Tp . Điều kiện trên hàm chỉ đối lưu nông không sinh mưa mà chỉ làm phân bố lại nhiệt và ẩm theo phương đứng, trong đó cường độ xáo trộn trong đối lưu nông (β ) là một hàm của độ nghiêng đường xáo trộn vì độ nghiêng đường xáo trộn thống trị bất ổn định đỉnh mây. Profin phỏng đoán đầu tiên : Từ (1.50a, 1.50b) ta thấy độ nghiêng đường xáo trộn được xác định từ các đặc tính của không khí tại mực chân mây Bp và mực ngay trên mực đỉnh mây +Tp . Trước hết cần tìm điểm bão hoà sp trên đường xáo trộn tương ứng với một hỗn hợp không khí cân bằng từ hai mực Bp và +Tp . Mực +Tp ký hiệu là 54 (1) và được dùng để xác định độ nghiêng của đường xáo trộn được tuyến tính hoá ( M ) trong tầng đối lưu dưới nhờ biểu thức sau: ( ) ( ){ } ( ) ( ){ }BppBM SLSLEE −−= 1/1 θθ (1.62) trong đó ( )1SLp và ( )BpSL là áp suất của mực bão hòa tại mực ngay trên đỉnh mây và chân mây tương ứng, hằng số M trong sơ đồ gốc hiện hành được nhân với hệ số 0,8. Điểm Bp là nơi có nhiệt độ thế vị tương đương bão hòa ( )BESθ lớn nhất trong cả cột khí. Đó chính là chân mây. Đỉnh mây được coi là nơi có hiệu số nhiệt độ giữa môi trường và phần tử nhỏ hơn C30 . Profin nhiệt độ phỏng đoán đầu tiên sẽ chính là đường song song với đường xáo trộn (tương ứng với 1=β ) và tính được theo biểu thức ( ) ( ) ( )BESES ppMBp −+= θθ (1.63) ( )pESθ được chuyển thành ( pT , ) và kết hợp với ℘ (phỏng đoán đầu tiên độc lập đối với p) sẽ cho ta điểm bão hòa sp và do đó độ ẩm riêng, nghĩa là ta sẽ có profin phỏng đoán đầu tiên của nhiệt độ thế và ẩm với hệ số 0,8 trước M . Hiệu chỉnh nhiệt và ẩm: Vì đối lưu nông được coi là không sinh mưa nên các tích phân lớp của Tc p và Lq được bảo toàn độc lập trong lớp đó (theo phương trình (1.61)). Để thỏa mãn đòi hỏi này phỏng đoán đầu tiên của T và q phải được hiệu chỉnh trên mỗi mực bằng bổ sung các gia số tương ứng sau ( ) ( )∫ −−=Δ − T B p p RTB dpTTppT 1 (1.64) ( ) ( )∫ −−=Δ − T B p p R 1 TB dpqqppq (1.65) Bằng hiệu chỉnh độc lập với áp suất này chúng ta giữ nguyên được độ nghiêng M của profin ESθ và giá trị ℘ không phụ thuôc áp suất. Đối với đối lưu nông ta có hai ép buộc theo (1.61) nên không cần ép buộc đối với℘. Sau khi áp dụng (1.64) và (1.65) phép điều chỉnh đã bảo toàn chặt chẽ giá trị trung bình của ℘ trong suốt lớp đối lưu. 55 c2) Đối lưu sâu và xác định profin quy chiếu trong đối lưu sâu: Đối với đối lưu sâu các profin nhiệt, ẩm quy chiếu phải được thiết lập sao cho thoả mãn ép buộc enthalpy tổng sau đây: ( )∫ =−T B p p R dpHH 0 (1.66) trong đó LqTcH p += . Trong Betts & Miller (1986) nhận Bp là mực 98,0=σ (tức là điều chỉnh đối lưu sâu được thực hiện đến mực liền kề mực mặt đất). Khi đó tốc độ mưa sinh ra do đối lưu sâu dR được xác định bởi: ∫∫ ⎟⎟⎠ ⎞⎜⎜⎝ ⎛ −−=⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ −= T B T B p p Rp p p R d g dpTT L c g dpqqR ττ (1.67) Profin nhiệt độ phỏng đoán đầu tiên: Trong đối lưu sâu profin nhiệt độ thế vị bão hòa có một cực tiểu tại mực kết băng Fp và được ký hiệu là ( )FESθ . Trong lớp từ chân mây đến mực đóng băng ( FB ppp >> ) tác giả coi nhiệt độ thế vị bão hòa ESθ giảm theo gradien thẳng đứng của nhiệt độ thế bão hòa ảo ( ) ESV pV ES θθ ∂∂= / nhân với một hệ số trọng số α . Khi đó profin phỏng đoán đầu tiên trong đối lưu sâu biểu diễn sự giảm mực thấp, tức là trong lớp dưới ( FB ppp >> ) được xác định bởi biểu thức sau ( ) ( )BESES ppVB −+= αθθ (1.68) Trong khi đó, trong lớp trên từ mực đóng băng đến đỉnh mây ( FT ppp << ) profin nhiệt độ này lại tăng để đạt nhiệt độ môi trường trên đỉnh mây theo biểu thức sau ( ) ( ){ }( ) ( )TFTESESESES ppppFTF −−−+= /)(θθθθ (1.69) Tính toán từ tập số liệu thám sát GATE hai tác giả Betts & Miller (1986) đã xác định rằng, với 5,1=α cho ta profin cấu trúc nhiệt của tầng đối lưu là gần với thám sát thực nhất. Như vậy profin quy chiếu (nghĩa là với 5,1=α ) trong tầng đối lưu dưới là bất ổn định nhẹ đối với đường đẳng nhiệt độ thế vị tương đương bão hòa ảo ( ESVθ ) khi chưa bão hoà với gradien V là 56 θ ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ ∂ θ∂≈⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ ∂ θ∂ pp ES R ES 15,0 (so với đoạn nhiệt khô và đoạn nhiệt ẩm), hay quan hệ tương đương ES pp R θ ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ ∂ θ∂≈⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ ∂ θ∂ 85,0 khi đã đạt bão hoà. Tiếp theo profin ẩm được xác định từ profin nhiệt nhận được trên bằng xác định trung bình điểm lưới của độ hụt áp suất bão hoà )( * pp −=℘ tại ba mực: đáy mây ( B℘ ), mực đóng băng ( F℘ ) và đỉnh mây ( T℘ ) với gradien tuyến tính. Trong lớp dưới: FB ppp >> độ thiếu hụt bão hoà được xác định theo biểu thức ( ) ( ) ( ){ } ( )FBBFFB ppppppp −℘−+℘−=℘ / (1.70) và đối với lớp trên: FT ppp << ( ) ( ) ( ){ } ( )TFFTTF ppppppp −℘−+℘−=℘ / (1.71) Trong sơ đồ hiện hành thừa nhận mbB 48−=℘ , mbF 70−=℘ và mbT 22−=℘ (âm có nghĩa là các giá trị chưa bão hoà) với |℘| đạt cực đại tại mực đóng băng. Hiệu chỉnh năng lượng: Đối với đối lưu sâu profin quy chiếu ( )pT và ( )pq xác định được từ ( )pESθ và ( )p℘ cần phải thoả mãn điều kiện bảo toàn sau đối với enthalpy tổng ( ) 0=−∫T B p p R dpHH (1.72) trong đó )( LqTcH p += . Điều kiện (1.72) có nghĩa các profin quy chiếu cần được bổ sung đại lượng không đổi /HΔ xác định theo biểu thức sau )/()(/ −−−Δ=Δ TBTB ppppHH (1.73) trong đó −Tp là mực khí áp ngay dưới đỉnh mây. HΔ trong (1.73) được xác định bởi ( ) ( )dpHHppH T B p p SRTB ∫ −−=Δ − 11 (1.74) 57 trong đó 1RH là enthalpy của profin quy chiếu phỏng đoán đầu tiên, SH là giá trị tương ứng tại điểm lưới. Tại mỗi mực trường nhiệt độ mô hình được hiệu chỉnh sao cho enthalpy của nó là )( RRp LqTcH += được bổ sung đại lượng H ′Δ trong khi vẫn duy trì const=℘ . Trên đỉnh mây không hiệu chỉnh trường nhiệt độ T mà chỉ hiệu chỉnh trường ẩm q . Thực hiện quá trình điều chỉnh năng lượng trên đây là để duy trì sự bảo toàn năng lượng với độ chính xác cao trong quá trình điều chỉnh liên tiếp. 1.3 VỀ DỰ BÁO MƯA BẰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO SỐ TRÊN THẾ GIỚI VÀ Ở VIỆT NAM Hiện nay, ở các nước phát triển phương pháp số là phương pháp dự báo thời tiết chính thống, sử dụng kết hợp với những thành tựu mới nhất của khoa học thông tin, thám sát viễn thông và khoa học máy tính. Ở Châu Âu, phương pháp này bắt đầu phát triển từ những năm 50, trong đó sự đầu tư cao nhất cho hướng nghiên cứu phát triển này của Liên minh Châu Âu được tập trung ở ECMWF. Có thể nói cho đến nay trong dự báo thời tiết ECMWF vẫn là nơi mạnh nhất trên thế giới. Tuy nhiên, cho đến trước những năm 80 các nghiên cứu phát triển về lý thuyết cũng như ứng dụng ngay cả ở ECMWF chủ yếu vẫn chỉ quan tâm đến các khu vực ngoại nhiệt đới của Châu Âu và Mỹ. Những năm 1983-1984 về trước dự báo thời tiết ở nhiệt đới nói chung và bằng phương pháp số nói riêng còn rất nghèo nàn. Lĩnh vực này được các nhà khí tượng thế giới quan tâm đặc biệt từ khi có nhiều thám sát hơn ở nhiệt đới, đặc biệt là thám sát vệ tinh, rađa. Tuy nhiên, sự phát triển chậm của dự báo thời tiết ở nhiệt đới không chỉ do thiếu thám sát mà còn do hạn chế về động lực học lý thuyết cho vùng nhiệt đới-xích đạo. Trong số tất cả các yếu tố thời tiết cần dự báo thì xã hội quan tâm nhất đến mưa, trong khi dự báo mưa vẫn là một trong những nhiệm vụ khó khăn nhất trong khí tượng nghiệp vụ mặc dù trên thực tế độ chính xác của các mô hình số đã tăng lên đáng kể trong một vài thập kỷ qua. Mưa sinh ra do tác động phối hợp của hầu hết các yếu tố khí tượng biến động rất mạnh theo không gian và thời gian hơn tất cả mọi yếu tố khác. Rất nhiều các quá trình có thể dẫn đến mưa như: hội tụ ẩm qui mô lớn, đối lưu sâu, các quá trình gần bề mặt,... Các quá trình này cần được biểu diễn 58 trong các mô hình dự báo thời tiết số để có thể dự báo kịp thời và chính xác hơn lượng mưa và vùng có mưa. Dự báo chính xác mưa phụ thuộc trước hết vào dự báo chính xác chuyển động khí quyển và lượng ẩm. Chính vì vậy, dự báo tốt mưa trên một vùng lớn có nghĩa là dự báo tốt tất cả các biến khí tượng khác. Vì thế mà nhiều Trung tâm dự báo lớn sử dụng kỹ năng QPF làm số đo tiêu biểu của khả năng mô hình. Hiểu biết về bản chất của QPF không những giúp ích cho người phát triển mô hình mà cả cho người sử dụng QPF hiểu được khả năng của sản phẩm mô hình. Mưa nhiệt đới là một thành phần không chỉ chi phối thời tiết và khí hậu nhiệt đới mà còn rất quan trọng đối với những vĩ độ cao hơn bởi lẽ ẩn nhiệt giải phóng kèm theo của mưa nhiệt đới điều khiển hoàn lưu Hadley để vận chuyển nhiệt từ nhiệt đới về hai cực. Tuy nhiên, sự phát sinh và phát triển mưa nhiệt đới rất phức tạp, có tính địa phương cao và biến động mạnh. Bởi vậy, dự báo số ở nhiệt đới càng phức tạp hơn nhiều so với ngoại nhiệt đới. Thời kỳ 1984-1985 ở ECMWF đã có những cải tiến to lớn trong dự báo nghiệp vụ bằng mô hình toàn cầu cho các vùng nhiệt đới. Ở đây đã đưa vào TSHĐL nông, biến đổi TSHĐL sâu, một sơ đồ mây mới và tăng độ phân giải ngang của mô hình. Kết quả cho thấy những cải tiến trong dự báo nhiệt đới thể hiện chủ yếu qua giảm sai số hệ thống phản ánh ràng buộc phi đoạn nhiệt ở nhiệt đới thực hơn. Trên qui mô toàn cầu, nghiên cứu của Tiedtke & CS (1988) đã đánh giá tác động của tổ hợp vật lý và tăng độ phân giải ngang đối với sai số hệ thống trong dự báo nghiệp vụ ở nhiệt đới của ECMWF. Sự thiết lập tham số hóa vật lý có ảnh hưởng lớn không những đối với sai số hệ thống mà còn đến chất lượng dự báo những yếu tố cá biệt. Vì vậy, tháng 5/1985 ở ECMWF đã đưa vào những thay đổi lớn trong dự báo nghiệp vụ bao gồm: TSHĐL mây tích nông không mưa, xem lại TSHĐL mây tích sâu, sơ đồ phủ mây mới để tính bức xạ và tăng độ phân giải ngang. Kết quả của những thay đổi này cho thấy, TSHĐL mây tích nông đã làm tăng thông lượng ẩm đi từ lớp biên vào các lớp cao hơn của vùng cận nhiệt đới. Ở đây lớp nghịch nhiệt từ gió mậu dịch được duy trì cho ta cấu trúc lớp điển hình là lớp biên - nghịch nhiệt. Lượng ẩm tăng lên này được chuyển vào vùng nhiệt đới nhờ gió mậu dịch và nhờ 59 đó làm tăng nguồn ẩm cho đối lưu sâu. Nguồn ẩm tăng lên này cùng với biến đổi sơ đồ Kuo đã tạo ra lượng mưa lớn hơn và phân bố mưa thật hơn theo vĩ độ địa lý. Dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ) mô hình cũng được cải tiến nhiều và rãnh xích đạo mô hình sâu hơn. Biến đổi chủ yếu trong sơ đồ đối lưu sâu là việc đánh giá lại tham số ẩm. Kết quả của thay đổi trong sản phẩm mô hình là đốt nóng đối lưu nhiều hơn và làm ẩm ít hơn đối với cùng một lượng ẩm được cung cấp nhờ hội tụ, tuy nhiên mô hình có xu thế hướng tới trạng thái quá ẩm và quá lạnh. Thêm vào đó, việc xác định lại đáy mây cho ta chu trình ngày đêm của đối lưu trên lục địa thật hơn. Do giải phóng ẩn nhiệt tăng mà cân bằng năng lượng khí quyển cũng biến đổi. Thay cho làm lạnh toàn cầu, khí quyển mô hình bây giờ đã ít nhiều nóng hơn. Đốt nóng phi đoạn nhiệt tăng lên trước hết làm cho hoàn lưu Hadley mạnh lên và do đó làm biến đổi dòng qui mô lớn, cụ thể là hoàn lưu gắn liền với cao áp cận nhiệt đới mạnh hơn so với trước. Những cải tiến này đánh dấu một bước chuyển biến quan trọng trong dự báo thời tiết nghiệp vụ trên thế giới. Tuy thế, tại hội nghị lần thứ nhất của chương trình nghiên cứu thời tiết thế giới ở Reading (9/2002) đã khẳng định rằng, những cải tiến to lớn trong dự báo thời tiết của mấy chục năm qua nói chung vẫn chưa tác động đến kỹ năng của dự báo lượng mưa, bởi lẽ dự báo lượng mưa, đặc biệt mưa lớn là bài toán còn nhiều thử thách hơn cả về kỹ thuật. Tuy vậy, hiện nay đã có nhiều ưu việt trong kỹ thuật thám sát cũng như khả năng máy tính để phát triển và cải tiến những hiểu biết vật lý cũng như kỹ thuật cần thiết. Ưu việt lớn nhất hiện nay là khả năng máy tính công suất cao làm cho việc nâng cao độ phân giải mô hình không còn gặp nhiều khó khăn như trước. Việc sử dụng độ phân giải ngang tinh hơn trong các mô hình dự báo thời tiết nghiệp vụ (Black, 1994; Rogers & CS, 1998) nhìn chung nâng cao chất lượng QPF, ít nhất là được thể hiện qua các điểm số kỹ năng (skill scores) truyền thống (Mesinger, 1998). Khi độ phân giải ngang tăng, mô hình có thể nắm bắt được chuyển động thẳng đứng tốt hơn dẫn tới làm tăng các cực trị mưa dự báo (Weisman & CS, 1997). Có thể giải thích rằng, những cải tiến trong lượng mưa mô phỏng 60 trong các hiện tượng mưa cực lớn thường xuất hiện trong các vùng có lượng ẩm dồi dào và dòng thăng mạnh (Nicolini & CS, 1993). Tăng độ phân giải ngang có tác động rõ rệt đến lượng mưa mô phỏng. Tuy nhiên, với điều kiện là độ phân giải ngang vẫn còn đủ thô để sử dụng sơ đồ TSHĐL. Tác động của quá trình tham số hóa thay đổi khi độ phân giải tăng lên có thể rất khó giải thích (Molinari và Dudek, 1986; Zhang và Fritsch, 1988; Molinari và Dudek, 1992). Zhang & CS (1994) cũng đã nhận thấy rằng, việc nghiên cứu quan hệ giữa mưa qui mô dưới lưới và qui mô lưới có tác động đáng kể đến kết quả mô phỏng. Hong và Pan (1998) cho thấy vị trí của mưa qui mô lưới bị ảnh hưởng nhiều bởi TSHĐL hơn là việc thay đổi phương pháp tính mưa qui mô lưới. Mặt khác, thời gian kích hoạt của cả sơ đồ TSHĐL và sơ đồ ẩm hiển có tác động đáng kể đối với mưa mô phỏng (Grell, 1993) và có thể thay đổi với các sơ đồ khác nhau. Để hiểu rõ được tác động của độ phân giải ngang đối với mưa lớn mô hình, một loạt các mô phỏng đã được thực hiện trên mô hình Eta của Trung tâm Dự báo Môi trường Quốc gia (NCEP). Phiên bản này của mô hình có phần động lực và phần tham số hóa vật lý tương tự như phiên bản nghiệp vụ nhưng cho phép lựa chọn một cách linh hoạt miền tính, độ phân giải, điều kiện ban đầu và điều kiện biên. Những cải tiến trong thám sát và phương pháp đồng hóa chúng để cải tiến trường ban đầu cho mô hình góp phần quan trọng trong việc nâng cao chất lượng dự báo. Như đã biết khí quyển là một hệ thống hỗn loạn (Lorenz, 1963), vì thế những sai số nhỏ trong điều kiện ban đầu của một mô hình dự báo thời tiết số bất kỳ sẽ khuếch đại theo thời gian dự báo với sai số RMSE cuối cùng sẽ trở nên bão hòa, có nghĩa là phương sai của sai số dự báo gần bằng hai lần phương sai của sai số khí hậu (Anthes, 1986). Tuy vậy, mỗi một vấn đề này là một bài toán khí tượng phức tạp, trong đó mô phỏng thành công hiện tượng mưa lớn có lẽ là bài toán khó nhất, bởi lẽ để giải quyết bài toán này trước hết cần có một mô hình số thích hợp về động lực học cũng như vật lý, trong đó quan trọng hơn đối với vùng nhiệt đới là một sơ đồ TSHĐL thích hợp. Vấn đề thứ hai lại đang là bài toán nan giải của khí tượng học 61 trên qui mô toàn cầu vì cho đến nay con người hiểu biết về đối lưu nói chung, đối lưu nhiệt đới nói riêng vẫn còn nhiều hạn chế. Bên cạnh việc cải tiến các mô hình dự báo số nghiệp vụ theo nhiều cách khác nhau, hướng tiếp cận dự báo tổ hợp (EF) cũng được phát triển nhằm nâng cao chất lượng QPF. Tuy nhiên, QPF mất kỹ năng rất nhanh theo hạn dự báo so với bất kỳ một yếu tố bề mặt nào khác (Sanders, 1986). Chính vì vậy, rất cần thiết phải nghiên cứu liệu dự báo tổ hợp hạn ngắn có thể cải thiện được QPF bao nhiêu đối với khả năng mô hình và năng lực máy tính hiện nay. EF là một lĩnh vực mới hiện đại trong khí tượng, vượt ngoài khuôn khổ nghiên cứu của luận án này nên không được giới thiệu chi tiết ở đây. Sự biến đổi của các trường khí tượng ở nhiệt đới rất nhỏ so với ngoại nhiệt đới, do vậy để bộc lộ cùng một kỹ năng nhất định nào đó