Đánh giá khả năng dự báo thời tiết của mô hình WRF (Weather, research and forecasting) cho khu vực Nam Bộ
DOI: 10.36335/VNJHM.2019(708).55-63
BÀI BÁO KHOA HỌC
ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG DỰ BÁO THỜI TIẾT CỦA
MÔ HÌNH WRF (WEATHER, RESEARCH AND
FORECASTING) CHO KHU VỰC NAM BỘ
Lê Ánh Ngọc1, Nguyễn Văn Tín1, Trần Như Phát1, Nguyễn Văn Hồng1
Tóm tắt: Trong những năm gần đây diễn biến thời tiết ngày càng trở nên phức tạp hơn, việc sử
dụng công nghệ, cụ thể là các mô hình dự báo để hỗ trợ trong công việc dự báo thời tiết trở nên cần
thiết. Bài báo này đánh giá khả năng sử dụng mô hình WRF để dự báo thời tiết điểm (20 trạm) từ
tháng 1-9/2019, kết quả đánh giá cho thấy mô hình WRF đã dự báo khá tốt trường nhiệt, sai số
MAE dự báo dao động chủ yếu từ 0,8-2,2oC. WRF cho dự báo thiên cao với nhiệt độ tối cao tuyệt
đối và thiên thấp với nhiệt độ tối thấp tuyệt đối ở hầu hết các trạm.WRF dự báo lượng mưa thiên
cao so với lượng mưa thực tế đo được (trừ trạm Côn Đảo). Chỉ số MAE dao động từ 9-49mm. Sai
số bình phương phương quân dao động từ 16-64mm. Chỉ số dự báo sai (FAR) dao động từ 0,16-0,3,
điểm số thành công dao động từ 0,5-0,73 và PC từ 0,6-0,76. WRF dự báo chưa tốt trong tháng 7 và
dự báo khá tốt trong tháng 8 và tháng 9.
Từ khóa: WRF, dự báo, mưa, nhiệt.
Ban Biên tập nhận bài: 25/10/2019 Ngày phản biện xong: 28/11/2019 Ngày đăng bài: 25/12/2019
1. Đặt vấn đề
trở thành phương pháp dự báo chủ lực trong
Phương pháp dự báo thời tiết bằng mô hình nghiệp vụ dự báo thời tiết. Các phương pháp dự
số đã được sử dụng nhiều nước trên thế giới báo của mô hình mang lại cho thấy sự khác biệt
trong nhiều thập kỉ qua. Những thành tựu dự báo rõ rệt so với các phương pháp truyền thống
số đem lại đã góp phần nâng cao chất lượng dự (phương pháp Synop), chủ yếu dựa trên các kinh
báo trong vài thập kỉ trở lại đây. Hiện nay trên nghiệm, phương pháp dân gian mà đưa ra kết
thế giới có rất nhiều mô hình dự báo số trị toàn quả. Hiện tại, các mô hình khu vực sử dụng tại
cầu được sử dụng và cho kết quả đáng tin cậy Việt Nam đều dựa trên phân tích và dự báo từ
như Hệ thống Dự báo Toàn cầu (Global Fore- các mô hình toàn cầu hoặc hệ thống phân tích dự
cast System - GFS) của Trung tâm Dự báo Môi báo khu vực. Mọi mô hình đều chạy với độ phân
trường Quốc gia Mỹ (National Centers for En- giải cao hơn so với độ phân giải từ phân tích và
vironmental Prediction - NCEP), Mô hình Môi dự báo của mô hình toàn cầu. Điều này đồng
trường Toàn cầu Đa quy mô (Global Environ- nghĩa với việc một vùng phổ nằm giữa độ phân
mental Multiscale - GEM) của Trung tâm Khí giải của mô hình toàn cầu và mô hình khu vực
tượng Canada (Canada Meteorologycal Centre không được biểu diễn trong số liệu ban đầu cũng
- CMC). Các mô hình số trị quy mô vừa như như số liệu biên. Hệ thống đồng hóa số liệu sẽ
WRF, MM5, RAM, HRM… đã được sử dụng cho phép lấp đầy khoảng trống này, tác động tới
trong nghiên cứu và công tác dự báo thời tiết chất lượng dự báo.
hàng ngày ở hầu hết các nước phát triển trên thế
Với sự phát triển xây dựng và ngày càng hoàn
giới, từ những dự báo thời tiết thông thường đến thiện các mô hình dự báo số, hệ thống các mô
việc giải quyết các dựbaó mưa cảvềlươṇ g vàvề hình cung cấp một nguồn số liệu dư báo qua
pha [4].
trọng cùng với đó là số lượng thông tin lớn cần
Tại Việt Nam, dự báo mô hình số đã và đang được kiểm định và đánh giá độ chính xác.Sự ra
1Phân viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu
Email: leanhngoc.sihymete@gmail.com; tin.sihymete@gmail.com; phatnhutran1712@gmail.com.
TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
Số tháng 12 - 2019
55
BÀI BÁO KHOA HỌC
đời và quá trình phát triển của Mô hình Nghiên nhiệt độ trung bình tháng từ 27,5 - 28oC [5].
cứu và Dự báo Thời tiết - Nghiên cứu Nâng cao
(Weather Research and Forecast model - Ad-
vanced Research WRF, WRF - ARW) đánh dấu
một bước tiến quan trọng trong dự báo thời tiết
khu vực, nâng cao tầm hiểu biết và độ chính xác
trong việc nghiên cứu và dự báo các quá trình
của khí quyển. WRF là kết quả của sự hợp tác
phát triển của nhiều trung tâm nghiên cứu và dự
báo khí tượng ở Hoa Kỳ như Trung tâm Quốc
gia Nghiên cứu Khí quyển Mỹ (National Center
for Atmospheric Research - NCAR), NCEP…và
đội ngũ đông đảo các nhà khoa học làm việc tại
các trường đại học trên thế giới. Bên cạnh mục
đích dự báo nghiệp vụ, WRF còn có thể khả
năng áp dụng trong nghiên cứu mô phỏng các
điều kiện thời tiết thực.
Nằm trong vùng khí hậu nhiệt đới gió mùa,
Hình 1. Bản đồ khu vực Nam Bộ
thời tiết hàng năm ở các tỉnh thành Nam Bộ có
hai mùa rõ rệt: mùa khô và mùa mưa, gần như
trùng khớp với thời kỳ hoạt động của gió mùa
2.2. Giới thiệu về mô hình WRF
Mô hình WRF được thiết kế linh động, có độ
đông bắc và gió mùa tây nam. Mùa mưa thường tùy biến cao và có khả năng vận hành trên những
kéo dài từ tháng V đến tháng XI hàng năm, với hệ thống máy tính lớn và có thể dễ dàng tùy biến
tỷ trọng lượng mưa chiếm khoảng từ 90 đến 95% cho cả công việc nghiên cứu và dự báo. WRF có
tổng lượng mưa cả năm. Sự thay đổi hình thế có thể mô phỏng khí hậu bằng phương pháp hạ quy
thể gây ra các thời tiết khác nhau. Do vậy, việc mô động lực downscaling (Dynamic downscal-
dự báo kịp thời và chính xác thời tiết tương ứng ing climate simulations), nghiên cứu và đánh giá
trên địa bàn là một trong những tính cấp thiết đối chất lượng không khí, mô hình kết hợp đại
với sự phát triển kinh tế xã hội.
dương - khí quyển và các mô phỏng lý tưởng
2. Phương pháp nghiên cứu và số liệu sử (như xoáy lớp biên, đối lưu, sóng tà áp,…).
dụng
2.1. Giới thiệu về khu vực nghiên cứu
Chính vì những ưu điểm như trên, mô hình WRF
đang được sử dụng trong nghiên cứu khí quyển
Nam Bộ thuộc khu vực phía cực nam của và dự báo nghiệp vụ tại Hoa kỳ cũng như nhiều
Việt Nam, bao gồm 19 tỉnh chia thành 2 khu vực nơi trên thế giới. Bài báo này sử dụng phiên bản
là Đông Nam Bộ và Tây Nam Bộ. Đông Nam mới nhất của WRFV4.0, đây là phiên bản có
Bộ nằm trên vùng bình nguyên và đồng bằng, nhiều cải tiến so với trước: Bao gồm thêm giá trị
nơi chuyển tiếp từ cao nguyên Nam Trung Bộ còn thiếu vào land fields (Nhiệt độ đất, độ ẩm
đến đồng bằng sông Cửu Long với độ cao trung đất,…) [8].
bình 20 - 200m. Tây Nam Bộ địa hình tương đôi
Phương trình chủ đạo của mô hình WRF là
bằng phẳng với độ cao trung bình so với mực hệ phương trình đầy đủ bất thủy tĩnh Euler.Hệ
nước biển từ 3-5m [5]. Nam Bộ đặc trưng bởi tọa độ theo phương thẳng đứng là hệ tọa độ áp
khí hậu nhiệt đới gió mùa và cận xích đạo, có 2 suất. Hệ tọa độ theo phương ngang: lưới xen kẽ
mùa rõ rệt mùa mưa và mùa khô. Vào mùa đông Arakawa-C giữa đại lượng có hướng gió (u,v) và
khu vực Nam Bộ bị chi phôi bởi gió mùa đông đại lượng vô hướng (nhiệt độ,áp suất).
bắc, nhiệt độ trung bình trên 25oC, lượng mưa
Các sơ đồ tham số hóa vật lý trong mô hình
thấp, chiếm khoảng 5 -10% tổng lượng mưa WRF được chia thành năm loại sau: các quá
năm. Mùa hè bị chi phối bởi giò mùa Tây Nam trình vi vật lý (mô tả các quá trình vật lý hỗn hợp
TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
Số tháng 12 - 2019
56
BÀI BÁO KHOA HỌC
pha rắn -lỏng -khí nhằm giải quyết bài toán mây gồm cả bề mặt tuyết phủ và băng biển), các quá
của mô hình), các sơ đồ tham số hóa đối lưu trình xảy ra trong lớp biên (để dự báo động năng
(tham số hóa quá trình đối lưu nông, sâu), các rối và sơ đồ K) và cân bằng bức xạ trong khí
quá trình vậy lý bề mặt (do sự đa dạng của tính quyển (bao gồm hiệu ứng sóng dài và sóng ngắn
chất của lớp phủ bề mặt từ mô hình nhiệt đơn với dải phổ rộng hoặc chỉ có sóng ngắn, hiệu ứng
giản cho đến bề mặt có thực vật che phủ hoàn mây và các thông lượng bề mặt).
toàn và bề mặt đất trồng ẩm ướt, trong đó bao
Hình 2. Hệ tọa độ phương thẳng đứng và tương tác vật lý trong WRF
2.3 Thiết lập miền tính và lưới tính của mô
hình
Miền D01: Bao gồm 130 x 120 điểm lưới,
kích thước ô lưới 20 km
Miền D02: Bao gồm 161 x 121 điểm lưới,
kích thước ô lưới 4 km
Điều kiện ban đầu của WRF: Mô hình WR-
FARW có thể chạy đầu vào từ các mô hình toàn
cầu như GME (Tổng cục thời tiết, CHLB Đức-
DWD), GFS (Trung tâm dự báo môi trường
quốc gia Mỹ-NCEP), GSM (Cơ quan khí tượng
Nhật bản-JMA), NOGAPS (Khí tượng Hải quân
Mỹ). Trong bài này mô hình được thiết lập bước
thời gian 6h/số liệu trong 04 phiên/ngày
(00,06,12,18 UTC), độ phân giải gồm
0.18ox0.18o, số mực áp suất 32 mực, số liệu gồm
21 biến bề mặt (rain, t2m, q2m, um, v10m,
cloud, OLR, Tsoil……..) và 5 biến trên mực áp
suất; Độ cao địa thế (H), gió (U, V), nhiệt độ (T),
độ ẩm (Q).
Bảng 1. Sơ đồ tham số hóa vật ký sử dụng
trong mô phỏng [1,4]
Đối lưu
Sơ đồ Kain-Fritsch
RRTM
Dudhia
Mellor-Yamada-Janjic
FAO 8km
Bức xạ sóng ngắn
Bức xạ sóng dài
Lớp biên hành tinh
Đất
Bề mặt
Vi vật lý mây
Monin-Obukhov
WSM 6-class
2.4 Số liệu sử dụng
Số liệu đầu vào GFS 0.5° được lấy từ mô hình
toàn cầu tại địa chỉ:
ccf/com/gfs/para/gfs.yyyymmddhh.
Số liệu nhiệt độ và lượng mưa quan trắc được
lấy từ các trạm khí tượng ở Nam Bộ: Tân Sơn
Hòa (Tp. Hồ Chí Minh), Bình Dương, Đồng
Phú, Tây Ninh, Bà Rịa - Vũng Tàu, Côn Đảo,
Mộc Hóa, Mỹ Tho, Ba Tri, Càng Long, Cần
Thơ, Sóc Trăng, Rạch Giá, Phú Quốc, Bạc Liêu,
Cà Mau.
2.5 Phương pháp đánh giá sai số
Đánh giá theo pha:
Hình 3. Miền tính của mô hình WRF
TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
Số tháng 12 - 2019
57
BÀI BÁO KHOA HỌC
Sai số trung bình (ME): cho biết xu hướng tổng số trường hợp.
lệch trung bình của giá trị dự báo so với giá trị
quan trắc.
Đánh giá thống kê theo loại:
Hits (H) = dự báo có + quan trắc có
(1)
False alarms (F) = dự báo có + quan trắc
không
Misses (M) = dự báo không + quan trắc có
Correct negatives (CN) = dự báo không +
quan trắc không
- Tỷ phần dự báo phát hiện sai (False Alarms
Ratio - FAR)
Sai số tuyệt đối trung bình (MAE): biểu thị
biên độ trung bìnhcủa sai số mô hình.
N
(2)
Sai số bình phương trung bình quân phương
(RMSE): biểu thị độ lớn trung bình của sai số.
Nếu RMSE càng gần MAE sai số mô hìnhcàng
FAR= F/(H+ F)
Giá trị tối ưu FAR = 0
- Điểm số thành công (Critical Success
ổn định và có thể thực hiện việc hiệu chỉnh sản Index-CSI hay Threat Score-TS)
phẩm mô hình.
CSI= TS= H/(M+ F+ H)
Giá trị tối ưu TS = 1
(4)
N
1
(3)
- Độ chính xác (Percentage Correct - PC)
2
i i
PC= (H+ CN)/ (M+ F+ H+CN)
3. Kết quả và thảo luận
(5)
Trong đó F là dự báo; O là quan trắc; N là
3.1. Dự báo thời tiết bằng mô hình số
(a)
(c)
(b)
(e)
(h)
(d)
(f)
(g)
(i)
Hình 4. Nhiệt độ ngày 04/08/2019 lúc 7h dự báo trong 48 giờ tiếp theo: (a) Nhiệt độ ngày 04/08 tại
00zz; (b) Nhiệt độ ngày 04/08 tại 06z; (c) Nhiệt độ ngày 04/08 tại 12z; (d) Nhiệt độ ngày 04/08 tại
18z; (e) Nhiệt độ ngày 04/08 tại 24z; (f) Nhiệt độ ngày 04/08 tại 30z; (g) Nhiệt độ ngày 04/08 tại 36z;
(h) Nhiệt độ ngày 04/08 tại 42z; (i) Nhiệt độ ngày 04/08 tại 48z
TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
Số tháng 12 - 2019
58
BÀI BÁO KHOA HỌC
Nhiệt độ ngày 04/08/2019 mô hình dự báo Bình Dương, Biên Hòa, Phước Long.
nhiệt độ cao nhất từ 33-34oC tập trung ở khu vực
Dự báo mô hình trong 48 giờ tiếp theo nhiệt
TP. Hồ Chí Minh các quận như Quận 1, Quận 9. độ cao nhất khoảng 33-34oC vẫn tập trung ở khu
Nhiệt độ thấp nhất mô hình dự báo khoảng vực TP. Hồ Chí Minh, nhiệt độ thấp nhất từ 22-
23-24oC ở các khu vực như Củ Chi (TP. HCM), 24oC ở các khu vực như Sóc Trăng, Cần Thơ,
Mỹ Tho (Bến Tre), Cao Lãnh (Đồng Tháp), Càng Long, Ba Tri, Cao Lãnh, Mỹ Tho, Mộc
Càng Long (Trà Vinh), Mộc Hóa (Long An), Hóa (Long An), Bình Dương, Tây Ninh.
(a)
(d)
(g)
(b)
(e)
(h)
(c)
(f)
Hình 5. Lượng mưa ngày 04/08/2019 lúc 7h dự báo trong 48 giờ tiếp theo: (a) Lượng mưa ngày
04/08 từ 00z - 06z; (b) Lượng mưa ngày 04/08 từ 06z - 12z; (c) Lượng mưa ngày 04/08 từ 12z -
18z; (d) Lượng mưa ngày 04/08 từ 18z - 24z; (e) Lượng mưa ngày 04/08 từ 24z - 30z; (f) Lượng
mưa ngày 04/08 từ 30z - 36z; (g) Lượng mưa ngày 04/08 từ 36z - 42z; (h) Lượng mưa ngày 04/08
từ 42z - 48z
Ngày 04/08/2019 mô hình cho dự báo mưa ở
Trong 48 giờ tiếp theo mô hình dự báo cho
hầu hết các trạm thuộc khu vực Nam Bộ với lượng mưa lớn nhất ở khu vực Phú Quốc
lượng mua cao nhất ở trạm Phú Quốc với 100,4 (115,1mm), Bà Rịa Vũng Tàu (57,8mm), Đồng
mm, trạm Rạch Gía với 59,7mm, trạm Đồng Phú Phú (100,1mm), một số trạm dự báo không mưa
(Bình Phước) với 67,6mm và một số trạm không như Bình Dương, Càng Long (Trà Vinh).
mưa như Tây Ninh, Cà Mau.
TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
Số tháng 12 - 2019
59
BÀI BÁO KHOA HỌC
Bảng 2. Bản tin dự báo thời tiết điểm ngày 04/08/2019 (00Z)
Thời gian dự bÆo
Khu
vực
Điểm
Yếu tố
Ngꢀy04 Đêm04 Ngꢀy05 Đêm05
Nhiệt độ (Độ c)
33,1
3,0
25,0
0,0
33,4
0,4
24,9
0,0
TP. Hồ Chꢁ Minh Lượng mưa (mm)
Độ ẩm (%)
58,7
31,2
30,8
66,8
30,6
0,0
93,6
23,3
36,8
98,3
22,6
8,3
58,6
30,5
70,1
68,5
30,6
3,4
93,0
23,1
30,0
98,4
23,2
2,2
Nhiệt độ (Độ c)
Đồng Phœ
Phước Long
Tꢂy Ninh
Bình Dương
BiŒn Hꢃa
BRVT
Lượng mưa (mm)
Độ ẩm (%)
Nhiệt độ (Độ c)
Lượng mưa (mm)
Độ ẩm (%)
66,5
32,6
0,0
98,9
23,7
0,0
71,7
32,2
7,1
98,9
24,2
0,0
Nhiệt độ (Độ c)
Lượng mưa (mm)
Độ ẩm (%)
Đông Nam Bộ
61,3
32,2
3,0
98,8
23,9
0,0
63,0
32,3
0,0
98,7
23,6
0,0
Nhiệt độ (Độ c)
Lượng mưa (mm)
Độ ẩm (%)
63,7
31,7
0,2
97,3
24,2
0,0
64,0
32,3
0,0
97,5
22,9
0,0
Nhiệt độ (Độ c)
Lượng mưa (mm)
Độ ẩm (%)
65,0
32,5
0,2
64,4
29,2
0,1
95,8
26,3
0,3
91,0
26,5
0,0
60,4
32,1
43,2
67,6
28,1
1,0
97,7
26,3
14,6
92,5
26,7
0,0
Nhiệt độ (Độ c)
Lượng mưa (mm)
Độ ẩm (%)
Nhiệt độ (Độ c)
Lượng mưa (mm)
Độ ẩm (%)
Côn Đảo
Mộc Hꢄa
Mỹ Tho
76,4
31,2
0,3
91,4
24,2
0,0
86,1
32,1
0,4
91,1
23,8
0,0
Nhiệt độ (Độ c)
Lượng mưa (mm)
Độ ẩm (%)
66,9
32,2
0,2
97,4
24,4
0,0
66,2
32,7
1,8
95,9
24,3
0,0
Nhiệt độ (Độ c)
Lượng mưa (mm)
Độ ẩm (%)
Nhiệt độ (Độ c)
Lượng mưa (mm)
Độ ẩm (%)
Nhiệt độ (Độ c)
Lượng mưa (mm)
Độ ẩm (%)
Nhiệt độ (Độ c)
Lượng mưa (mm)
62,6
30,7
5,8
95,9
24,2
0,0
60,2
31,0
1,9
97,0
24,2
0,1
Cao lªnh
68,4
32,0
26,1
64,6
31,9
36,0
97,4
23,7
0,0
69,9
32,0
0,1
95,9
23,8
0,0
98,4
24,0
0,0
Ba tri
95,5
23,3
0,0
62,9
31,9
0,0
Cꢀng Long
Tꢂy Nam Bộ
Độ ẩm (%)
Nhiệt độ (Độ c)
Lượng mưa (mm)
Độ ẩm (%)
65,3
32,0
8,6
65,3
31,1
2,4
95,4
24,7
0,0
95,6
24,2
0,0
59,5
31,7
0,1
67,4
31,9
0,1
98,8
25,2
0,0
94,3
23,7
0,1
Châu Đốc
Cần Thơ
Nhiệt độ (Độ c)
Lượng mưa (mm)
Độ ẩm (%)
65,6
32,4
95,7
24,9
64,8
32,0
96,4
24,3
Nhiệt độ (Độ c)
TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
Số tháng 12 - 2019
60
BÀI BÁO KHOA HỌC
Hình 7. Biểu đồ sai số nhiệt độ tối cao tuyệt đối (Tm)
Hình 6 thể hiện sai số dự báo với Tm, khác Đồng Phú, Mộc Hóa, Ba Tri, Cà Mau
với Tx, hầu hết các trạm ở Nam Bộ WRF dự báo
Tm thấp hơn so với thực đo (trừ các trạm Côn
• Đánh giá dự báo lượng mưa:
Để đánh giá sai số dự báo mưa, bài báo sử
Đảo, Phú Quốc, Bạc Liêu) cho thấy WRF dự báo dụng các chỉ số đánh giá ME, MAE, RSME,
Tm thiên thấp so với thực đo. Đối với chỉ số CSI, PC và thời gian đánh giá trong các tháng
MAE dao động từ 0,85-1,91oC, MAE thấp nhất mùa mưa (tháng 7-9/2019).
tại trạm Vũng Tàu, Tân Sơn Hòa và cao nhất tại
Hình 8. Biểu đồ lượng mưa (R)
Từ kết quả đánh giá cho thấy ME>0 ở hầu hết còn lại sai số từ 10-20mm. Sai số bình phương
các trạm, như vậy có thể thấy WRF dự báo thiên phương quân dao động từ 16-64mm, RMSE cao
cao so với lượng mưa thực tế đo được (trừ trạm nhất tại Phú Quốc, tiếp đến là trạm Mộc Hóa và
Côn Đảo). Chỉ số MAE dao động từ 9-49mm, Đồng Phú, các trạm còn lại RMSE dao động từ
sai số tuyệt đối cao nhất tại trạm Phú Quốc, tiếp 15-30mm.
đến là Đồng Phú (tỉnh Bình Phước), các trạm
Bảng 3. Điểm số đánh giá mưa trung bình 16 trạm tại Nam Bộ
Chỉ số
FAR
CSI
PC
Mꢅ hꢆnh
ThÆng 7/2019
0,3
0,5
0,6
ThÆng 8/2019
ThÆng 9/2019
0,16
0.18
0,70
0.73
0,73
0.76
TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
Số tháng 12 - 2019
61
BÀI BÁO KHOA HỌC
Thời gian dự bÆo
Ngꢀy04 Đêm04 Ngꢀy05 Đêm05
Khu
vực
Điểm
Yếu tố
Sóc Trăng
Rạch GiÆ
Phœ Quốc
Bạc LiŒu
Cꢀ Mau
Lượng mưa (mm)
Độ ẩm (%)
Nhiệt độ (Độ c)
Lượng mưa (mm)
Độ ẩm (%)
Nhiệt độ (Độ c)
Lượng mưa (mm)
Độ ẩm (%)
Nhiệt độ (Độ c)
Lượng mưa (mm)
Độ ẩm (%)
0,9
0,0
3,1
0,0
62,0
30,6
0,0
92,8
26,5
59,7
89,2
27,4
63,5
85,2
26,5
0,0
59,2
29,6
15,2
80,0
29,2
36,6
30,5
31,1
10,1
71,8
32,1
0,0
97,2
25,9
29,4
93,0
27,4
78,6
89,3
26,8
0,1
73,1
29,5
36,9
72,1
33,3
15,4
56,9
32,6
0,0
89,5
25,5
0,0
88,9
25,7
0,1
Nhiệt độ (Độ c)
Lượng mưa (mm)
Độ ẩm (%)
59,2
91,9
60,7
92,2
3.2. Đánh giá khả năng ứng dụng mô hình
số trị trong dự báo thời tiết khu vực Nam Bộ
Tiến hành ứng dụng mô hình số trị để dự báo
thời tiết khu vực Nam Bộ trong năm 2019. Kết
quả dự báo được so sánh với số liệu quan trắc tại
16 trạm và thông qua các chỉ số thống kê để đánh
giá khả năng độ đáng tin cậy của mô hình.
• Đánh giá dự báo nhiệt độ
Hình 6. Biểu đồ sai số nhiệt độ tối cao tuyệt đối (Tx)
Sai số dự báo Tx từ tháng 1-9/2019 thể hiện đến là Phú Quốc (1,7oC), các trạm còn lại dao
trên Hình 5 cho thấy sai ME>0 ở hầu hết các động từ 0,8-1,5oC. Như vậy có thể thấy WRF dự
trạm (trừ Côn Đảo, Vũng Tàu, Rạch Giá, Phú báo khá tốt Tx ở Nam Bộ, trừ các trạm ngoài
Quốc) cho thấy WRF dự báo thiên cao so với đảo. Về sai số bình phương phương quan
thực đo. MAE dao động từ 0,85- 2,2oC, sai số (RMSE),cao nhất tại trạm Côn Đảo (2,51oC) các
MAE cao nhất tại trạm Côn Đảo (2,2oC), tiếp trạm còn lại dao động từ 1,08-1,7oC.
TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
Số tháng 12 - 2019
62
BÀI BÁO KHOA HỌC
Tài liệu tham khảo
1. Bảo Thaṇ h và ccs (2014), Nghiên cứu tích hợp các mô hình khí tượng, thủy văn, hải văn nhằm
nâng cao chất lượng dự báo mực nước trên hệ thống sông Đồng Nai, Đềtài cấp Bộ.
2. Bùi Minh Tăng (2014), Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo mưa lớn thời hạn 2-3 ngày
phục vụ công tác cảnh báo sớm lũ lụt khu vực Trung Bộ Việt Nam. Đề tài cấp nhà nước
3. Phân viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu (2019), Đánh giá đặc điểm, diễn
biến các yếu tố khí tượng,thủy văn tại khu vực Nam Bộ trong năm 2019 và khả năng ứng dụng
phương pháp số trị trong dự báo khí tượng, thủy văn.
4. Trương Hoài Thanh, Nguyễn Văn Tín (2011), Khảo sát độ nhạy của các sơ đồ tham số hoá
đối lưu trong WRF trong dự báo mưa lưu vực sông Sài Gòn - Đồng Nai, Tạp chí KTTV 6/2011.
5. Lê Thông (Cb) (2004), Lê Thông (cb), Nguyễn Văn Phú, Nguyễn Minh Tuệ. Địa lý kinh tế -
xã hội Việt Nam. - H.: NXB Đại học Sư phạm, 592 tr
6. Lê Văn Thiện, Nguyễn Văn Thắng (2004), Dự báo mưa cực lớn trên khu vực Việt Nam bằng
mô hình WRF. Tuyển tập báo cáo Hội thảo khoa học lần thứ 8, Viện Khoa học Khí tượng thủy văn
và Môi trường.
7. Nguyễn Văn Thắng và cộng sự (2011), Thử nghiệm dự báo mưa lớn bằng mô hình WRF cho
khu vực Bắc Bộ Việt Nam, Hội thảo Quốc tế Gió mùa châu Á tại Đà Nẵng.
8. Wee, T.K., Kuo, Y.H., Lee, D.K., Liu, Z., Wang, W., Chen, S.Y., (2012), Two overlooked bi-
ases of the Advanced Research WRF (ARW) Model in geopotential height and temperature. Monthly
Weather Review, 140, 3907-3918.
THE ASSESSMENT OF THE WEATHER PREDICTABILITY OF
WRF MODEL FOR SOUTHERN REGION
Le Anh Ngoc1, Nguyen Van Tin1, Tran Nhu Phat1, Nguyen Van Hong1
1Sub-Institute of Hydrometeorology and Climate Change
Abstract: In recent years, as the weather has become more and more complex, application of
forecasting models plays an important role in weather forecasting. This paper assesses the ability
of the WRF model for weather forecasting at 20 stations in the southern region from January 1 to
2019. The results indicates that the WRF model has a good temperature prediction, for instance,
MAE ranges mainly from 0.8-2.2oC. The WRF tends to provides higher predictions for the Absolute
High Temperatures while lower number for the Absolute Minimum Temperatures in most stations.
The WRFrainfall forecasting product is likely to present higher prediction results compared to the
observed data (except Con Dao Station). MAE index ranges from 9-49mm and RMSE varies from
16-64mm. FAR is from 0.16 to 0.3, CSI ranges from 0.5 to 0.73 and PC varies from 0.6 to 0.76.
Keywords: WRF, temperature, rainfall.
TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
Số tháng 12 - 2019
63
9 trang
09/01/2024
380
Bạn đang xem tài liệu "Đánh giá khả năng dự báo thời tiết của mô hình WRF (Weather, research and forecasting) cho khu vực Nam Bộ", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- danh_gia_kha_nang_du_bao_thoi_tiet_cua_mo_hinh_wrf_weather_r.pdf
