Luận văn thạc sĩ Thử nghiệm kết hợp mô hình khí hậu toàn cầu CAM và khu vực RegCM mô phỏng các trường khí hậu khu vực Việt Nam

  • Số trang: 104 |
  • Loại file: PDF |
  • Lượt xem: 20 |
  • Lượt tải: 0
tailieuonline

Đã đăng 27372 tài liệu

Mô tả:

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 -