ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
---------------------
Nguyễn Đăng Mậu
Thử nghiệm kết hợp mô hình khí hậu toàn cầu CAM và khu vực RegCM
mô phỏng các trƣờng khí hậu khu vực Việt Nam
Chuyên ngành: Khí tƣợng và khí hậu học
Mã số: 60 44 87
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC
NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. TRẦN QUANG ĐỨC
Hà Nội - 2012
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
---------------------
Nguyễn Đăng Mậu
Thử nghiệm kết hợp mô hình khí hậu toàn cầu CAM và khu vực RegCM
mô phỏng các trƣờng khí hậu khu vực Việt Nam
Chuyên ngành: Khí tƣợng và khí hậu học
Mã số: 60 44 87
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC
NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. TRẦN QUANG ĐỨC
Hà Nội - 2012
MỤC LỤC
DANH MỤC BẢNG BIỂU .................................................................................. ii
DANH MỤC HÌNH VẼ ....................................................................................... iii
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ................................................................. vii
MỞ ĐẦU ............................................................................................................... 1
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ...................................... 2
1.1. Mô hình hóa khí hậu....................................................................................... 5
1.1.1. Mô hình khí hậu toàn cầu......................................................................... 5
1.1.2. Mô hình khí hậu khu vực ......................................................................... 7
1.2. Các nghiên cứu trên thế giới ........................................................................ 10
1.3. Các nghiên cứu ở trong nƣớc có liên quan .................................................. 14
CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................................................ 23
2.1. Tiếp cận nghiên cứu ..................................................................................... 23
2.2. Mô hình CAM 3.0 ........................................................................................ 24
2.3. Mô hình RegCM........................................................................................... 29
2.4. Thiết kế các thí nghiệm ................................................................................ 31
2.5. Nguồn số liệu sử dụng.................................................................................. 34
CHƢƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT ......................................................... 39
3.1. Mô phỏng khí hậu bằng mô hình CAM 3.0 ................................................. 39
3.1.1. Đánh giá kết quả mô phỏng trƣờng gió và độ cao địa thế vị ................. 39
3.1.2. Đánh giá kết quả mô phỏng khí áp mực nƣớc biển ............................... 43
3.1.3. Kết quả mô phỏng nhiệt độ không khí bề mặt ....................................... 44
3.2. Đánh giá kết quả mô phỏng khí hậu bằng mô hình RegCM3...................... 45
3.2.1. Đánh giá kết quả mô phỏng trƣờng gió và độ cao địa thế vị ................. 45
3.2.2. Đánh giá kết quả mô phỏng nhiệt độ ..................................................... 50
3.2.3. Đánh giá kết quả mô phỏng lƣợng mƣa ................................................. 63
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ............................................................................. 75
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................... 77
PHỤ LỤC ............................................................................................................ 80
i
DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1. Mô tả khối số liệu đầu vào mô hình CAM 3.0 ................................... 27
Bảng 2.2. Điều kiện ban đầu của mô hình CAM 3.0.......................................... 27
Bảng 2.3. Mô tả khối mô hình CAM 3.0 ............................................................ 28
Bảng 2.4. Sản phẩm đầu ra mô hình CAM 3.0 ................................................... 28
Bảng 2.5. Danh mục các trạm quan trắc số liệu đƣợc lựa chọn ......................... 38
Bảng 3.1. Sai số trung bình (ME) nhiệt độ mô phỏng bằng RegCM_CAM trong
thí nghiệm M1 và M2 với số liệu quan trắc ........................................................ 55
Bảng 3.2. Hệ số tƣơng quan giữa nhiệt độ mô phỏng và số liệu quan trắc trong
các thời kỳ ........................................................................................................... 58
Bảng 3.3. Sai số mô phỏng nhiệt độ trung bình thời kỳ El Nino và La Nina trong
các thí nghiệm ..................................................................................................... 62
Bảng 3.4. Sai số trung bình mô phỏng lƣợng mƣa (mm) trong các thí nghiệm . 66
Bảng 3.5. Hệ số tƣơng quan giữa lƣợng mƣa mô phỏng trong các thí nghiệm với
số liệu quan trắc trong các thời kỳ ...................................................................... 70
Bảng 3.6. Sai số trung bình (ME) lƣợng mƣa (mm) mô phỏng trong các thí
nghiệm thời kỳ El Nino và La Nina .................................................................... 73
ii
DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1. Sơ đồ mô tả tác động của khí hậu đối với các ngành kinh tế xã hội .... 2
Hình 1.2. Sơ đồ mô tả mối quan hệ giữa ngƣời sử dụng với các thông tin khí
hậu ......................................................................................................................... 2
Hình 1.3. Sơ đồ mô tả mô hình hóa hệ thống khí hậu .......................................... 4
Hình 1.4. Mô tả lƣới ba chiều của GCM .............................................................. 6
Hình 1.5. Minh họa sơ đồ lồng ghép RCM vào GCM ......................................... 8
Hình 1.6. Sơ đồ mô tả lồng ghép hai chiều mô hình khu vực REMO vào mô
hình toàn cầu ECHAM4 trong nghiên cứu của Philip Lorenz ............................ 10
Hình 1.7. Minh họa miền tính mô hình MM4 trong nghiên cứu của Dickinson
năm 1989 [17] ..................................................................................................... 11
Hình 1.8. Minh họa miền tính mô hình MM4 trong nghiên cứu của Giorgi 1990
[18] ...................................................................................................................... 11
Hình 1.9. Minh họa miền tính mô hình RegCM1 và kết quả đánh giá mô phỏng
trong nghiên cứu của Giorgi và Marinucci năm 1991 [19] ................................ 11
Hình 1.10. Minh họa miền tính và độ cao địa hình trong nghiên cứu của
Rosmeri Forfírio Da Rocha năm 2006 [29] ........................................................ 12
Hình 1.11. Minh họa so sánh kết quả mô phỏng lƣợng mƣa mùa hè năm 1999
với số liệu thực trong nghiên cứu của Noah S. Diffenbaugh năm 2006 [23] ..... 12
Hình 1.12. Minh họa phƣơng pháp tiếp cận nghiên cứu của Deng Weitao trong
nghiên cứu dự báo mƣa mùa hè trên lãnh thổ Trung Quốc bằng hệ thống mô
hình CAM 3.0 kết hợp với RegCM3 [25, 26] ..................................................... 13
Hình 1.13. Minh họa các kết quả đánh giá trong nghiên cứu của Deng Weitao
[25, 26] ................................................................................................................ 14
Hình 1.14. Minh họa kết quả thử nghiệm mô phỏng đƣờng dòng và lƣợng mƣa
trong nghiên cứu của Kiều Thị Xin năm 2000 [15] ............................................ 15
Hình 1.15. Minh họa nghiên cứu lựa chọn miền tính cho mô hình RegCM3
trong công trình nghiên cứu của Lƣơng Mạnh Thắng [12] ................................ 18
Hình 1.16. Minh họa kết quả thử nghiệm mô phỏng khí áp mực nƣớc biển trong
nghiên cứu của Trần Quang Đức [2]................................................................... 20
Hình 1.17. Minh họa kết quả đánh giá mô hình trong nghiên cứu của Phan Văn
Tân năm 2009-2010 [11] ..................................................................................... 21
Hình 2.1. Quy trình thực hiện nghiên cứu .......................................................... 24
iii
Hình 2.2. Minh họa mô hình CAM 3.0 trong hệ thống mô hình CCSM3 [30].. 26
Hình 2.3. Sơ đồ khối cấu trúc mô hình CAM 3.0 .............................................. 26
Hình 2.4. Hệ tọa độ thẳng đứng Lai trong CAM 3.0 ......................................... 29
Hình 2.5. Hệ tọa độ thẳng đứng của mô hình RegCM ....................................... 31
Hình 2.6. Lƣới ngang dạng xen kẽ dạng B - Arakawa - Lamb .......................... 31
Hình 2.7. Diễn biến chuẩn sai nhiệt độ mặt nƣớc biển SSTA tại khu vực Nino
3.4 (Nguồn: CPC/NOAA) ................................................................................... 32
Hình 2.8. Miền tính mô hình RegCM_CAM trong các thí nghiệm M1 và M2 . 33
Hình 2.9. Bản đồ phân bố vị trí trạm quan trắc đƣợc lựa chọn .......................... 38
Hình 3.1. Độ cao địa thế vị và trƣờng gió tháng 1 thời kỳ 1997-1999 mực
850mb mô phỏng bằng mô hình CAM (a) và NNRP2 (b) .................................. 40
Hình 3.2. Độ cao địa thế vị và trƣờng gió tháng 7 thời kỳ 1997-1999 mực
850mb mô phỏng bằng mô hình CAM (a) và NNRP2 (b) .................................. 40
Hình 3.3. Chênh lệch độ cao địa thế vị mực 850 giữa mô phỏng bằng CAM 3.0
và NNRP2: a- tháng 1, b-tháng 7 ........................................................................ 41
Hình 3.4. Chênh lệch gió vĩ hƣớng (a) và kinh hƣớng (b) tháng 1 mực 850mb
mô phỏng bằng CAM 3.0 giữa với số liệu NNRP2 ............................................ 42
Hình 3.5. Chênh lệch gió vĩ hƣớng (a) và kinh hƣớng (b) tháng 7 mực 850mb
mô phỏng bằng CAM 3.0 giữa với số liệu NNRP2 ............................................ 42
Hình 3.6. Phân bố khí áp mực nƣớc biển (mb) trung bình các tháng mùa đông
mô phỏng bằng CAM 3.0 (a), số liệu NNRP2 (b) và độ lệch giữa mô phỏng
bằng CAM 3.0 với NNRP2 (c)............................................................................ 43
Hình 3.7. Phân bố khí áp mực nƣớc biển (mb) trung bình các tháng mùa hè mô
phỏng bằng CAM 3.0 (a), số liệu NNRP2 (b) và độ lệch giữa mô phỏng bằng
CAM 3.0 với NNRP2 (c) .................................................................................... 44
Hình 3.8. Nhiệt độ không khí bề mặt (oC) trung bình các tháng 3, 4, 5 thời kỳ
1997-1999 mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 (a) và số liệu NNRP2 (b) .......... 44
Hình 3.9. Nhiệt độ không khí bề mặt (oC) trung bình các tháng 6, 7, 8 thời kỳ
1997-1999 mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 (a) và số liệu NNRP2 (b) .......... 44
Hình 3.10. Nhiệt độ không khí bề mặt (oC) trung bình các 9, 10, 11 thời kỳ
1997-1999 mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 (a) và số liệu NNRP2 (b) .......... 45
Hình 3.11. Nhiệt độ không khí bề mặt (oC) trung bình các 12, 1, 2 thời kỳ 19971999 mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 (a) và số liệu NNRP2 (b) ................... 45
Hình 3.12. Trƣờng gió và độ cao địa thế vị trung bình tháng 1 mực 850mb thời
kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a), thí
nghiệm M2 (b) và NNRP2 (c) ............................................................................. 46
iv
Hình 3.13. Trƣờng gió và độ cao địa thế vị trung bình tháng 7 mực 850mb thời
kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a), thí
nghiệm M2 (b) và NNRP2 (c) ............................................................................. 47
Hình 3.14. Trƣờng gió và độ cao địa thế vị trung bình tháng 1 mực 500mb thời
kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a), thí
nghiệm M2 (b) và NNRP2 (c) ............................................................................. 47
Hình 3.15. Trƣờng gió và độ cao địa thế vị trung bình tháng 7 mực 500mb thời
kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a), thí
nghiệm M2 (b) và NNRP2 (c) ............................................................................. 48
Hình 3.16. Trƣờng gió và độ cao địa thế vị trung bình tháng 1 mực 500mb thời
kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a), thí
nghiệm M2 (b) và NNRP2 (c) ............................................................................. 48
Hình 3.17. Trƣờng gió và độ cao địa thế vị trung bình tháng 7 mực 500mb thời
kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a), thí
nghiệm M2 (b) và NNRP2 (c) ............................................................................. 48
Hình 3.18. Profile thẳng đứng độ cao địa thế vị trung bình tháng 1 (a), 4 (b), 7
(c) và 10 (d) (mgh) thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM ............ 49
Hình 3.19. Profile thẳng đứng trung bình gió vĩ hƣớng (u) (m/s) tháng 1 (a), 4
(b), 7 (c) và 10 (d) thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM.............. 49
Hình 3.20. Profile thẳng đứng trung bình gió kinh hƣớng (v) (m/s) tháng 1 (a), 4
(b), 7 (c) và 10 (d) thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM.............. 49
Hình 3.21. Nhiệt độ trung bình (oC) tháng 6 (trên), 7 (giữa), 8 (dƣới) thời kỳ
1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a1, a2, a3), M2
(b1, b2, b3) và CRU (c1, c2, c3) ......................................................................... 51
Hình 3.22. Nhiệt độ trung bình (oC) tháng 12 (trên), 1 (giữa), 2 (dƣới) thời kỳ
1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a1, a2, a3), M2
(b1, b2, b3) và CRU (c1, c2, c3) ......................................................................... 52
Hình 3.23. Profile nhiệt độ độ trung bình (oC) các tháng 3/4/5 (a), 6/7/8 (b),
9/10/11 (c) và 12/1/2 (d) thời kỳ 1997-1999 ....................................................... 53
Hình 3.24. Sai số trung bình nhiệt độ trung bình mô phỏng bằng RegCM_CAM
với số liệu quan trắc: mùa xuân (a), hạ (b), thu (c), đông (d) ............................. 54
Hình 3.26. Đồ thị tụ điểm đánh giá sai số mô phỏng nhiệt độ (oC) trên khu vực
Tây Bắc (TB), Đông Bắc Bộ (DBB), Đồng Bằng Bắc Bộ (DBBB), Bắc Trung
Bộ (BTB), Nam Trung Bộ (NTB), Tây Nguyên (TN) và Nam Bộ (NB) trong
hai thí nghiệm M1 và M2 .................................................................................... 56
Hình 3.25. Biến trình nhiệt độ trung bình (oC) mô phỏng bằng RegCM_CAM
(M1, M2) và quan trắc (Ob) trong năm thời kỳ 1997-1999................................ 57
v
Hình 3.27. Chênh lệch nhiệt độ trung bình mùa đông (oC) phân bố từ 8oN tới
24oN trung bình cho dải kinh độ 102oE đến 110oE trong thí nghiệm M1 so với
thí nghiệm M2 ..................................................................................................... 59
Hình 3.28. Chênh lệch nhiệt độ trung bình mùa hè (oC) phân bố từ 8oN tới 24oN
trung bình cho dải kinh độ 102oE đến 110oE trong thí nghiệm M1 so với thí
nghiệm M2 .......................................................................................................... 60
Hình 3.29. Chênh lệch nhiệt độ (oC) trung bình mùa đông thời kỳ El Nino
(12/1997-2/1998) so với mùa đông thời kỳ La Nina (12/1998-2/1999) trong thí
nghiệm M1, M2 và quan trắc (Ob)...................................................................... 61
Hình 3.30. Đồ thị tụ điểm đánh giá sai số mô phỏng nhiệt độ (oC) mùa đông thời
kỳ El Nino (trái) và La Nina (phải) trong các thí nghiệm M1 và M2 ................. 62
Hình 3.30. Lƣợng mƣa (mm) tháng 6 (1), 7 (2), 8 (3) trung bình thời kỳ 19971999 mô phỏng bằng mô hình RegCM_CAM (M1, M2) và CRU ..................... 64
Hình 3.31. Lƣợng mƣa (mm) tháng 12 (1), 1 (2), 2 (3) trung bình thời kỳ 19971999 mô phỏng bằng mô hình RegCM_CAM (M1, M2) và CRU ..................... 65
Hình 3.32. Sai số trung bình mô phỏng mƣa mùa trong hai thí nghiệm so với số
liệu quan trắc, các mùa: mùa xuân (a), hè (b), thu (c) và mùa đông (d) ............. 67
Hình 3.33. Đồ thị tụ điểm đánh giá sai số mô phỏng lƣợng mƣa (mm) trên khu
vực TB, DBB, DBBB, BTB, NTB, TN. NB trong hai thí nghiệm M1 và M2 .. 68
Hình 3.35. Biến trình lƣợng mƣa (mm) tháng trong năm mô phỏng bằng
RegCM_CAM (M1, M2) và quan trắc (Ob) ....................................................... 69
Hình 3.36. Chênh lệch lƣợng mƣa các tháng mùa đông (mm) phân bố từ 8oN tới
24oN trung bình cho dải kinh độ 102oE đến 110oE trong thí nghiệm M1 so với
thí nghiệm M2 ..................................................................................................... 71
Hình 3.37. Chênh lệch lƣợng mƣa các tháng mùa hè (mm) phân bố từ 8oN tới
24oN trung bình cho dải kinh độ 102oE đến 110oE trong thí nghiệm M1 so với
thí nghiệm M2 ..................................................................................................... 72
Hình 3.38. Chênh lệch lƣợng mƣa (mm) trung bình các tháng 12/1998-2/1999
(La Nina) so với các tháng 12/1997-2/1998 (El Nino) ....................................... 73
Hình 3.39. Đồ thị tụ điểm đánh giá sai số mô phỏng lƣợng mƣa (mm) các tháng
mùa đông trong thời kỳ El Nino (trái) và La Nina (phải) trong các thí nghiệm
M1 và M2 ............................................................................................................ 74
vi
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
AGCM
BTB
CLM
CAM
CCM
CCSM
CSIM5
DBB
DBBB
ECHAM4
ECMWF
ENSO
EOF
ERA40
GCM
MM4
MM5
M1
M2
NB
NCAR
NCEP
nnk
NOAA
NTB
OGCM
POP
RCM
RegCM
RegCM3
RegCM_CAM
SOM
SST
TB
TN
Mô hình hoàn lƣu chung khí quyển
Bắc Trung Bộ
Mô hình đất cộng đồng
Mô hình khí quyển cộng đồng
Mô hình khí hậu cộng đồng
Mô hình hệ thống khí hậu cộng đồng
Mô hình băng biển cộng đồng
Đông Bắc Bộ
Đồng Bằng Bắc Bộ
Mô hình khí hậu toàn cầu của Viện Max Planck, Đức
Trung tâm Dự báo Thời tiết hạn vừa châu Âu
Dao động Nam về El Niño/La Nina
Hàm trực giao tự nhiên
Số liệu tái phân tích 40 năm của ECMWF
Mô hình khí hậu toàn cầu
Mô hình Khí tƣợng động lực quy mô vừa thế hệ thứ 4
Mô hình Khí tƣợng động lực quy mô vừa thế hệ thứ 5
Thí nghiệm thứ nhất
Thí nghiệm thứ hai
Nam Bộ
Trung tâm Quốc gia về Nghiên cứu Khí quyển (Hoa Kỳ)
Trung tâm Quốc gia Dự báo Môi trƣờng (Hoa Kỳ)
Những ngƣời khác
Cơ quan Quản lý Khí quyển và Đại dƣơng (Hoa Kỳ)
Nam Trung Bộ
Mô hình hoàn lƣu chung đại dƣơng
Mô hình đại dƣơng song song
Mô hình khí hậu khu vực
Mô hình khí hậu khu vực của NCAR
Mô hình khí hậu khu vực của NCAR phiên bản 3
Mô hình RegCM3 đƣợc chạy với đầu vào là sản phẩm
của mô hình CAM 3.0
Mô hình đại dƣơng lớp mỏng
Nhiệt độ mặt nƣớc biển
Tây Bắc
Tây Nguyên
vii
MỞ ĐẦU
Mô phỏng khí hậu bằng mô hình khí hậu toàn cầu (GCM) không đủ chi
tiết cho khu vực nhỏ. Do vậy mô hình khí hậu khu vực (RCM) là giải pháp đƣợc
đƣa ra để mô phỏng khí hậu chi tiết cho khu vực nhỏ. Ở Việt Nam, mô hình khí
hậu khu vực RegCM đã đƣợc sử dụng để mô phỏng khí hậu với điều kiện biên
và điều kiện ban đầu chủ yếu đƣợc cung cấp bởi Trung tâm Vật lý Lý thuyết
Quốc tế (ICTP), các bộ số liệu này là số liệu tái phân tích hoặc kết quả mô hình
toàn cầu trong quá khứ. Do vậy không thể sử dụng nếu muốn đƣa RegCM vào
nghiệp vụ dự báo khí hậu. Trƣớc thức tế đó, ý tƣởng nghiên cứu chạy mô hình
RegCM với số liệu đầu vào là sản phẩm của mô hình CAM đã đƣợc thực hiện
bởi Phan Văn Tân và nnk (2009).
Luận văn trình bày các kết quả thử nghiệm mô phỏng khí hậu bằng mô
hình khí hậu khu vực RegCM3 (REGional Climate Model) với lựa chọn số liệu
đầu vào là sản phẩm của mô hình khí quyển cộng đồng CAM 3.0 (Community
Atmosphere Model) của Trung tâm Quốc gia Mỹ về Nghiên cứu Khí quyển
(NCAR - The National Center for Atmospheric Research). Hệ thống mô hình
lồng ghép RegCM3 với CAM 3.0 đƣợc viết tắt là RegCM_CAM. Trong đó,
CAM 3.0 là AGCM thuộc mô hình hệ thống khí hậu cộng đồng CCSM
(Community Climate System Model). Trong nghiên cứu này, CAM 3.0 đƣợc
chạy để thực hiện các mô phỏng khí hậu thời kỳ 12/1996-12/1999 (1997-1998 là
thời kỳ El Nino hoạt động mạnh nhất kể từ khi có quan trắc; 1998-1999 là thời
kỳ La Nina hoạt động mạnh, kéo dài và gây ra nhiều thiên tai nghiêm trọng ở
nước ta (Đặc điểm khí tượng Thủy văn năm 1997, 1998, 1999)), trong đó
12/1996 là thời gian khởi động mô hình (spin-up). Sản phẩm mô phỏng khí hậu
bằng mô hình CAM 3.0 đƣợc sử dụng làm điều kiện biên và điều kiện ban đầu
cho mô hình khí hậu khu vực RegCM3.
Nội dung chính của luận văn đƣợc trình bày trong 3 chƣơng:
Chƣơng 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu
Chƣơng 2: Phƣơng pháp nghiên cứu
Chƣơng 3: Kết quả và nhận xét
1
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
Thông tin khí hậu (bao gồm thông tin khí hậu đã qua và dự báo khí hậu)
đóng một vai trò quan trọng đối với các ngành kinh tế - xã hội và công tác
phòng tránh thiên tai. Đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu nhƣ ngày nay,
những biến đổi về thời tiết và khí hậu đã gây ra những ảnh hƣởng nghiêm trọng
đến các ngành kinh tế - xã hội nhƣ nông nghiệp, tài nguyên nƣớc, đa dạng sinh
học, sức khỏe con ngƣời, … (Hình 1.1). Do vậy, thông tin khí hậu có độ tin cậy
và chi tiết cao sẽ giúp ngƣời sử dụng bao gồm các nhà hoạch định chính sách,
nhà quản lý và sản xuất, … đƣa ra đƣợc các giải pháp và kế hoạch sản xuất hợp
lý. Thực tế cho thấy, nhu cầu sử dụng các sản phẩm khí hậu có mức độ tin cậy
và chi tiết cao đang là một vấn đề cấp bách. Sản phẩm khí hậu ở đây bao gồm
thông tin khí hậu đã qua, dự báo, dự tính khí hậu và các khuyến cáo sử dụng
(Hình 1.2). Từ đó, bài toán đặt ra là không ngừng nghiên cứu nhằm có đƣợc các
sản phẩm khí hậu với độ phân giải và tin cậy cao để ngƣời sử dụng có thể căn cứ
vào đó đƣa ra các giải pháp, kế hoạch sản xuất, … và phòng tránh thiên tai hiệu
quả.
Nhiệt độ,
lượng mưa,
….
Dự báo khí
hậu
Ảnh hưởng tới
Sức
khỏe
Nông
nghiệp
Lâm
nghiệp
Tài
nguyên
nước
Ven biển
Đa dạng
sinh học
Người sử
dụng
Số liệu quan
trắc
Hình 1.1. Sơ đồ mô tả tác động của khí
hậu đối với các ngành kinh tế xã hội
Khuyến cáo,
đánh giá, ..
Hình 1.2. Sơ đồ mô tả mối quan hệ giữa
người sử dụng với các thông tin khí hậu
Để giải quyết các bài toán khí hậu, thông thƣờng có thể ứng dụng mô hình
số trị, phƣơng pháp thống kê hoặc có thể kết hợp cả hai phƣơng pháp này để đƣa
ra sản phẩm khí hậu phù hợp nhất. Trong đó, phƣơng pháp số trị hay còn gọi là
2
mô hình hóa khí hậu (sử dụng các mô hình động lực) là sử dụng các phƣơng
trình toán học để biểu diễn các quá trình vật lý, hóa học, sinh học … trong hệ
thống khí hậu theo các quy mô khác nhau. Hình 1.3 minh họa các quá trình diễn
ra trong khí quyển đƣợc mô tả trong mô hình số trị. Nhƣ vậy, để biểu diễn đƣợc
các quá trình này diễn ra trong khí quyển, mô hình số trị phải chứa đầy đủ các
chƣơng trình tính toán phức tạp và đòi hỏi máy tính có cấu hình cao. Ƣu điểm
của các mô hình số trị là đƣa ra các sản phẩm có tính khách quan và có thể ở độ
phân giải cao. Ngoài ra, sản phẩm của mô hình số trị rất phong phú và có thể sử
dụng làm đầu vào cho các mô hình ứng dụng trong các lĩnh vực khác. Đối với
cách tiếp cận theo phƣơng pháp thống kê là sử dụng các mối quan hệ thống kê
trong quá khứ để dự báo tƣơng lai. Với đặc trƣng riêng của mình, hƣớng tiếp
cận theo phƣơng pháp thống kê phải dựa vào số liệu lịch sử, và do đó gặp khó
khăn là nguyên nhân hình thành khí hậu tƣơng lai chƣa chắc đã là do khí hậu
quá khứ hay hiện tại tạo thành. Ngoài ra, cũng có thể kết hợp phƣơng pháp mô
hình số trị với thống kê nhằm hiệu chỉnh và đƣa ra các sản phẩm tốt hơn thông
qua các kỹ thuật chi tiết hóa.
Nhƣ đã phân tích ở trên, các mô hình số trị có thể đƣa ra sản phẩm khí
hậu đối với nhiều yếu tố mang tính khách quan hơn và có thể mô tả đƣợc các
đặc trƣng dị thƣờng ở độ phân giải cao. Do vậy, có thể thấy hƣớng tiếp cận theo
phƣơng pháp mô hình số trị đƣợc cho là có triển vọng hơn nếu khí hậu hiện tại
chịu ảnh hƣởng bởi các điều kiện, tác động mới chƣa có hoặc khác biệt trong
chuỗi số liệu lịch sử.
Trên thế giới, các sản phẩm khí hậu đã đƣợc cung cấp ở nhiều nƣớc nhƣ ở
Hoa Kỳ, Nhật Bản, Vƣơng quốc Anh, Úc, … Các sản phẩm khí hậu ở các nƣớc
này thƣờng là kết quả của các mô hình toàn cầu đầy đủ (GCM) hoặc là sản phẩm
của mô hình khí hậu khu vực (RCM). Tuy nhiên, việc chạy các GCM đòi hỏi
cần phải có hệ thống máy tính phức tạp và có cấu hình đủ mạnh. Do vậy, các
GCM thƣờng đƣợc chạy ở độ phân giải ngang khá thô (khoảng một vài độ kinh
vĩ) nên mô hình không thể nắm bắt đƣợc các hiện tƣợng ở quy mô nhỏ. Do đó,
các sản phẩm của các GCM thƣờng đƣợc dùng làm đầu vào cho RCM độ phân
giải cao để tiếp tục chi tiết hóa thông tin cho khu vực. Cho đến nay, hƣớng tiếp
cận chạy các RCM với đầu vào là sản phẩm của GCM đang phát triển mạnh và
đƣợc sử dụng phổ biến. Đã có nhiều mô hình nhƣ RSM (Regional Spectral
3
Model), RegCM (REGional Climate Model), PRECIS (Providing REgional
Climates for Impacts Studies), MRI-RCM … đƣợc công bố và sử dụng phổ
biến.
Hình 1.3. Sơ đồ mô tả mô hình hóa hệ thống khí hậu
Mặc dù đã có nhiều cơ quan trên thế giới chạy các GCM, song vì nhiều lý
do khác nhau mà các sản phẩm này không đƣợc cung cấp miễn phí hoặc nếu có
thì đã qua xử lý và không thể sử dụng làm đầu vào cho các RCM.
Một trong những RCM đƣợc cải tiến mạnh mẽ trong thời gian gần đây là
RegCM (REGional Climate Model). RegCM có thể đƣợc chạy để thực hiện các
mô phỏng, dự báo và dự tính khí hậu trong tƣơng lai theo các kịch bản biến đổi
khí hậu. Ngày nay, RegCM đƣợc biết đến là một mô hình khí hậu khu vực tiên
tiến và đƣợc ứng dụng rộng rãi trên thế giới. Tuy nhiên, hiện nay nguồn số liệu
đầu vào cho RegCM khá hạn chế, thông thƣờng ngƣời dùng chỉ sử dụng từ
nguồn số liệu đƣợc cung cấp bởi Trung tâm Vật lý Lý thuyết Quốc tế (ICTP) tại
website http://users.ictp.it/RegCNET/globedat.html#nnrp1.
Ở nƣớc ta, các nghiên cứu ứng dụng mô hình RegCM đã đƣợc tiến hành
từ khoảng hơn chục năm về trƣớc. Các nghiên cứu đã khẳng định khả năng ứng
4
dụng mô hình cho các mục đích mô phỏng và dự báo khí hậu. Tuy nhiên, hầu
hết các nghiên cứu này đƣợc thực hiện trên các bộ số liệu đầu vào do ICTP cung
cấp. Gần đây, mới có một số nghiên cứu ứng dụng sản phẩn của mô hình CFS
(NCEP) làm điều kiện biên và điều kiện ban đầu cho mô hình khu vực nhằm
mục đích thử nghiệm dự báo khí hậu.
Song song với các nghiên cứu về mô hình RegCM, mô hình khí quyển
cộng đồng CAM 3.0 (Community Atmosphere Model) cũng đƣợc ứng dụng
trong các nghiên cứu của Trần Quang Đức, Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên.
Các nghiên cứu cũng đã cho thấy khả năng làm chủ mô hình và ứng dụng ở Việt
Nam nhằm tạo điều kiện biên và ban đầu cho các mô hình khí hậu khu vực.
Nghiên cứu của Phan văn Tân và nnk (2009) cũng đã thử nghiệm thành công mô
phỏng khí hậu mùa hè 6-8/1999 bằng mô hình RegCM3 với điều kiện biên và
điều kiện ban đầu là sản phẩm của mô hình CAM 3.0.
Luận văn tiến hành nghiên cứu thử nghiệm mô phỏng khí hậu thời kỳ
1997-1999 bằng mô hình RegCM3 với điều kiện biên và điều kiện ban đầu là
sản phẩm của mô hình CAM 3.0. Nghiên cứu đƣợc thực hiện thông qua các thử
nghiệm miền tính khác nhau cho mô hình RegCM3 nhằm ứng đánh giá khả năng
ứng dụng hai mô hình ở Việt Nam.
1.1. Mô hình hóa khí hậu
1.1.1. Mô hình khí hậu toàn cầu
Mô hình khí hậu toàn cầu hoặc mô hình hoàn lƣu chung toàn cầu đều đƣợc
viết tắt là “GCM”. GCM là mô hình toán học mô tả các quá trình vật lý trong
khí quyển, đại dƣơng, băng biển và bề mặt đất, dựa trên hệ phƣơng trình NavierStokes trên một quả cầu quay với nhiệt động lực học chính là bức xạ và nhiệt
ẩm. Các phƣơng trình này là cơ sở cho các chƣơng trình máy tính phức tạp để
thực hiện các mô phỏng không khí hoặc đại dƣơng. Về cơ bản, các mô hình
hoàn lƣu chung đƣợc chia làm hai loại: Mô hình hoàn lƣu chung khí quyển
(AGCM) và mô hình hoàn lƣu chung đại dƣơng (OGCM). Cho đến nay, xu
hƣớng tích hợp các mô hình hoàn lƣu này thành một mô hình khí hậu chung
đang phát triển mạnh mẽ. Cụ thể là với bộ phận chính là mô hình AGCM, các
phần còn lại của hệ thống khí hậu (đại dƣơng, băng biển, các quá trình trao đổi
thông lƣợng bề mặt, chuyển hóa hóa học và tƣơng tác đại dƣơng-khí quyển) sẽ
5
đƣợc ghép nối vào AGCM dựa theo các giả thiết thích hợp (Sun và Hansen,
2003). Ngày nay, với các mô hình GCM hiện đại có thể thực hiện các mô phỏng,
dự báo và dự tính các quá trình diễn ra trong khí quyển, đại dƣơng cũng nhƣ các
quá trình tại bề mặt đất.
Các GCM mô tả khí hậu bằng cách sử dụng lƣới ba chiều trên toàn cầu
(Hình 1.4), thƣờng đƣợc chạy với độ phân giải khá thô khoảng vài độ kinh vĩ, 10
đến 20 lớp thẳng đứng trong khí quyển và 30 lớp trong đại dƣơng. Do đó, khả
năng nắm bắt các hiện tƣợng thời tiết khí hậu quy mô nhỏ hơn quy mô synop là
không thể, nhất là đối với các khu vực có địa hình phức tạp, tại đó những thay
đổi ở quy mô dƣới lƣới mô hình toàn cầu (Sub-GCM) nhƣ địa hình, thảm thực
vật, bề mặt đất và đƣờng bờ biển đóng một vai trò rất quan trọng ảnh hƣởng đến
khí hậu. Ngoài ra, với độ phân giải thô, các mô hình GCM thƣờng không mô
phỏng đƣợc các hiện tƣợng thời tiết cực đoan nhƣ xoáy thuận nhiệt đới, mƣa
lớn, nếu nắm bắt đƣợc thì tính chính xác là không cao. Nhƣ vậy, các mô hình
hoàn lƣu chung hoàn toàn có thể đáp ứng đƣợc các nghiên cứu khí hậu quy mô
toàn cầu nhƣng chƣa thỏa mãn đƣợc các nghiên cứu khí hậu trên quy mô khu
vực.
Hình 1.4. Mô tả lưới ba chiều của GCM
Năm 1956, Norman Phillips đã xây dựng và phát triển một mô hình toán
học đầu tiên cho phép tính toán mô phỏng hoàn lƣu chung hàng tháng và mùa
các quá trình diễn ra trong tầng đối lƣu, đây đƣợc coi là một mô hình khí hậu
6
toàn cầu (GCM) đầu tiên trên thế giới. Đến cuối những năm 1960, mô hình toàn
cầu lồng ghép khí quyển và đại dƣơng đầu tiên đƣợc xây dựng bởi phòng thí
nghiệm động lực học chất lỏng Ðịa Vật lý Hoa Kỳ (GFDL/NOAA). Vào đầu
những năm 1980, Trung tâm Nghiên cứu Khí quyển Quốc gia (National Center
for Atmospheric Research – NCAR, Hoa Kỳ) đã phát triển mô hình khí quyển
cộng đồng và mô hình này đã đƣợc cải tiến liên tục vào những năm 2000. Năm
1996, đã có nhiều nỗ lực nhằm đƣa ra các kết quả mô phỏng và dự báo thực tế
hơn, bằng việc cải tiến trƣờng khởi tạo, mô hình đất và thảm thực vật. Trong các
mô hình GCM, một thành phần rất quan trọng đó là sóng trọng trƣờng (gravity
waves) đã bị lãng quên cho tới tận giữa những năm 1980. Và ngày nay, trong
các GCM hiện đại, thành phần sóng trọng trƣờng phải đƣợc tính đến, mặc dù nó
làm cho mô hình trở nên phức tạp hơn rất nhiều.
Xu thế mô hình hóa khí hậu toàn cầu trong những năm gần đây là lồng
ghép vào GCM đầy đủ các thành phần của hệ thống trái đất, ví dụ nhƣ lồng ghép
các mô hình băng (Greenland và Nam Cực), một hoặc nhiều mô hình chuyển
hóa hóa chất (CTM - chemical transport model). Điều này cho phép các GCM
có thể mô phỏng đƣợc những thay đổi về nồng độ khí Đioxit Cacbon và các khí
nhà kính khác trong khí quyển. Ngoài ra, với việc lồng ghép đầy đủ các thành
phần của hệ thống trái đất vào GCM cho phép mô hình thể hiện đƣợc những
phản hồi khí hậu do thay đổi các thành phần này gây ra.
1.1.2. Mô hình khí hậu khu vực
Về mặt lý thuyết, các GCM đƣợc coi là công cụ thích hợp nhất để thực hiện
các mô phỏng, dự báo và dự tính khí hậu. Tuy nhiên, theo nhƣ phân tích ở trên,
các GCM rất khó nắm bắt đƣợc các hiện tƣợng khí hậu ở quy mô nhỏ. Trƣớc
thực tế đó, một giải pháp đƣợc đƣa ra, đó là sử dụng các mô hình khu vực
(RCM) độ phân giải cao lồng ghép (nesting) vào GCM để thực hiện chi tiết hóa
thông tin từ GCM về khu vực nghiên cứu. Dựa trên ý tƣởng này, đã có một loạt
các mô hình khu vực tiên tiến đƣợc phát triển nhƣ: RegCM, PRECIS, RSM,
MM5, CCAM, REMO, WRF,...
Phƣơng pháp lồng ghép một mô hình khu vực với mô hình toàn cầu đƣợc
thực hiện với điều kiện tiên quyết là RCM phải đƣợc điều khiển ở biên xung
quanh bởi GCM. Một yêu cầu đối với trƣờng điều khiển ở quy mô lớn đối với
7
RCM là phải bao phủ toàn miền (Kida và nnk, 1991;. Cocke và LaRow, 2000;
Storch và nnk, 2000.). Để làm đƣợc điều này có 2 phƣơng pháp lồng ghép đƣợc
thực hiện: lồng ghép 2 chiều (two way nesting - TWN) và lồng ghép một chiều
(one way nesting). Sơ đồ Hình 1.5 minh họa cho quá trình lồng ghép RCM vào
GCM để thực hiện hạ thấp quy mô từ lƣới toàn cầu về khu vực. Một cách đơn
giản có thể hiểu kỹ thuật này nhƣ sau: Đầu tiên GCM đƣợc chạy với độ phân
giải thô trên lƣới toàn cầu, sau đó sản phẩm mô hình này sẽ đƣợc làm đầu vào
cho RCM để thực hiện mô phỏng và dự báo khí hậu ở độ phân giải cao hơn.
Hình 1.5. Minh họa sơ đồ lồng ghép RCM vào GCM
Kỹ thuật lồng ghép một mô hình RCM vào GCM có nguồn gốc từ phƣơng
pháp dự báo thời tiết số trị, việc sử dụng các RCM cho ứng dụng mô phỏng khí
hậu đƣợc khởi xƣớng bởi Dickinson và nnk (1989), Giorgi (1990). Cơ sở của ý
tƣởng này là sử dụng kỹ thuật lồng ghép một chiều (one way nesting), các quá
trình vật lý quy mô lớn đƣợc mô phỏng và dự báo bởi mô hình hoàn lƣu chung
toàn cầu (GCM) và các trƣờng khí tƣợng của GCM là điều kiện ban đầu, điều
kiện biên của mô hình khí hậu khu vực (RCM). Thông tin trong quá trình mô
phỏng RCM không đƣợc phản hồi đến GCM. Ngày nay, các RCM đƣợc ứng
dụng rộng rãi trong các mô phỏng, dự báo và dự tính khí hậu (Hostetler et al,
1994, 2000). Các RCM có thể đƣợc chạy với độ phân giải ngang có thế đến
10km hoặc nhỏ hơn. Ngoài ra, nhiều kết quả nghiên cứu gần đây cho thấy RCM
cho kết quả mô phỏng khá tốt khí hậu khu vực trong nhiều năm. Trong những
8
năm gần đây, các RCM liên tục đƣợc cải tiến, phát triển và bổ sung nhiều sơ đồ
thành phần nhằm cải tiến chất lƣợng mô hình.
Tuy nhiên, kỹ thuật lồng ghép này cũng tồn tại những hạn chế, đó là sai số
mô phỏng RCM phụ thuộc vào chất lƣợng trƣờng toàn cầu của GCM và thiếu sự
tƣơng tác hai chiều giữa kết quả mô hình RCM và GCM. Ngoài ra, thực tế cho
thấy, đối với một ứng dụng mô hình RCM nhất định chất lƣợng mô phỏng phù
thuộc khá nhiều vào các lựa chọn tham số hóa vật lý, độ phân giải và miền tính,
phƣơng pháp đồng hóa số liệu, phƣơng pháp xử lý vùng đệm (Giorgi và Mearns,
1991, 1999; Ji và Vernekar 1997).
Bên cạnh kỹ thuật lồng ghép một chiều, chúng ta còn biết đến kỹ thuật
lồng ghép hai chiều (two way nesting) một RCM vào GCM. Theo Philip Lorenz
và Daniela Jacob (2005, 2008), hệ thống mô hình lồng ghép hai chiều bao gồm
GCM và RCM đƣợc chạy đồng thời song song với nhau trong cùng một hệ
thống (Hình 1.6). Chúng ta có thể lồng ghép đồng thời một hoặc nhiều miền tính
khu vực vào trong miền tính toàn cầu. GCM cung cấp điều kiện biên và điều
kiện ban đầu cho RCM, sau đó RCM sẽ thực hiện các tính toán và gửi dòng
phản hồi (feedback) lại GCM quá trình này cứ tiếp diễn cho đến khi hoàn thành
tính toán. Theo các tác giả nêu trên, chất lƣợng mô phỏng khí hậu của GCM
đƣợc cải tiến đáng kể khi chạy lồng ghép hai chiều với một RCM mà không cần
tăng độ phân giải ngang.
Điều kiện tiên quyết khi lồng ghép RCM vào GCM đó là RCM phải đƣợc
điều khiển ở biên xung quanh bởi GCM. Có thể hiểu đơn giản hai kỹ thuật này
nhƣ sau: Đối với lồng ghép một chiều, các mô hình đƣợc chạy hoàn toàn riêng
biệt với nhau, RCM chỉ sử dụng sản phẩm của GCM sau khi đã chạy xong. Với
lồng ghép hai chiều, khi đó RCM và GCM sẽ đƣợc thiết kế chạy song song với
nhau trên cùng một hệ thống và các tính toán giữa hai mô hình đƣợc phản hồi lại
cho nhau. Do vậy, khi thực hiện lồng ghép hai chiều, chất lƣợng mô phỏng và
dự báo khí hậu của GCM sẽ bị thay đổi. Tuy nhiên, đối với lồng ghép một chiều
thì không xảy ra điều này.
9
Hình 1.6. Sơ đồ mô tả lồng ghép hai chiều mô hình khu vực REMO vào mô hình toàn
cầu ECHAM4 trong nghiên cứu của Philip Lorenz
1.2. Các nghiên cứu trên thế giới
Năm 1989, trong nghiên cứu của Dickinson “Mô hình hóa khí hậu khu
vực cho miền Tây nƣớc Mỹ” đã sử dụng phƣơng pháp tiếp cận bằng mô hình số
trị để mô phỏng khí hậu khu vực, bằng việc sử dụng mô hình MM4 lồng ghép
một chiều với mô hình toàn cầu CCM1. Miền tính cho mô hình MM4 trong
nghiên cứu đƣợc minh họa trên Hình 1.7. Trong nghiên cứu này, CCM1 đƣợc
chạy với độ phân giải ngang 500x500km để cung cấp đầu vào cho mô hình
MM4 ở độ phân giải 60x60km. Khi sử dụng mô hình MM4 lồng ghép một chiều
với mô hình CCM1 cho kết quả cải thiện hơn nhiều đối với mô phỏng mƣa,
nhiệt và bão so với khi chỉ sử dụng mô hình CCM1 (Chỉ duy nhất kết quả mô
phỏng lƣợng mƣa tháng 1 là sai lệch nhiều so với thực tế) [17].
Năm 1990, trong nghiên cứu “Mô phỏng khí hậu khu vực bằng mô hình
khí hậu khu vực hạn chế (LAM) lồng ghép với mô hình chung toàn cầu (GCM)”
của Giorgi (1990), GCM đƣợc sử dụng để mô phỏng các trƣờng khí tƣợng quy
mô lớn và sau đó LAM sẽ mô phỏng ảnh hƣởng của khu vực đến các biến khí
tƣợng ở quy mô khu vực, các cƣỡng bức quy mô dƣới lƣới mô hình toàn cầu để
mô phỏng khí hậu tháng 1 của nƣớc Mỹ. GCM/CCM1 đƣợc chạy với các bộ số
liệu 4.5X7.5o (T15) và 2.89X2.89 (T42) để cung cấp điều kiện biên cho mô hình
MM4 (Hình 1.8) [18].
10
Hình 1.7. Minh họa miền tính mô hình
MM4 trong nghiên cứu của Dickinson
năm 1989 [17]
Hình 1.8. Minh họa miền tính mô hình
MM4 trong nghiên cứu của Giorgi 1990
[18]
Năm 1991, các kết quả nghiên cứu của Giorgi và Marinucci về mô phỏng
cho khu vực châu Âu vào tháng 1 và tháng 7 năm 1979 bằng RegCM1 đã đƣợc
chọn làm kết quả mẫu. Qua nhiều kết quả thí nghiệm mô phỏng cho khu vực
châu Âu và Mỹ (Giorgi 1990; Giorgi 1991; Hostetler-Giorgi 1992; MarinucciGiorgi 1992; Giorgi 1992, 1993) đã khẳng định khả năng sử dụng mô hình
RegCM lồng ghép vào trong một GCM trong nghiên cứu khí hậu (Hình 1.9)
[19].
Hình 1.9. Minh họa miền tính mô hình RegCM1 và kết quả đánh giá mô phỏng trong
nghiên cứu của Giorgi và Marinucci năm 1991 [19]
11
- Xem thêm -