Tài liệu Nghiên cứu khả năng ứng dụng mô hình wrf-chem vào khu vực việt nam

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN --------------------- Đào Thị Hồng Vân NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG MÔ HÌNH WRF-CHEM VÀO KHU VỰC VIỆT NAM Chuyên ngành: Khí tượng và khí hậu học Mã số: 62.44.87 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS. TS. Phan Văn Tân Hà Nội - 2013 LỜI CẢM ƠN Trong thời gian qua, việc nghiên cứu các nội dung luận văn luôn được thuận lợi và đúng hướng ngoài sự nỗ lực của cá nhân, học viên còn nhận được sự chỉ bảo, giúp đỡ nhiệt tình và sâu sắc của thầy cô, bạn bè và đồng nghiệp. Học viên xin gửi lời cảm ơn đến thầy giáo hướng dẫn, GS.TS. Phan Văn Tân đã có những chỉ bảo, định hướng quan trọng trong toàn bộ quá trình thực hiện. Học viên xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới thầy, người đã hết lòng quan tâm cũng như kiên trì giúp đỡ từng bước nghiên cứu của học viên. Học viên cũng xin gửi lời cảm ơn đến các Thầy, Cô trong Bộ môn khí tượng nói riêng và Khoa Khí tượng Thủy Văn và Hải dương học nói chung đã truyền đạt các kiến thức bổ ích cho học viên trong toàn bộ khóa học. Ngoài ra, học viên cũng xin chân thành cảm ơn tập thể Trung tâm Nghiên cứu Quan trắc và Mô hình hóa Môi trường đã luôn giúp đỡ, động viên và tạo điều kiện để học viên hoàn thành luận văn, hơn thế nữa còn mang lại một môi trường làm việc hiếm có cho học viên. Học viên Đào Thị Hồng Vân 2 MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH .................................................................................................... 4 Chương 1 TỔNG QUAN .......................................................................................... 10 1.1 Các nghiên cứu trên thế giới ............................................................................... 10 1.2 Các nghiên cứu trong nước ................................................................................. 21 Chương 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................................................... 24 2.1 Sơ lược về mô hình WRF/Chem......................................................................... 24 2.1.1 Mô hình WRF .................................................................................................. 24 2.1.2 Mô đun CHEM ................................................................................................ 27 2.2 Thiết kế thí nghiệm ............................................................................................. 29 2.2.1 Miền tính và thời gian thí nghiệm.................................................................... 29 2.2.2 Các thí nghiệm ................................................................................................. 30 2.2.3 Nguồn số liệu ................................................................................................... 33 2.4 Tạo bộ số liệu phát thải cho WRF/Chem ............................................................ 34 Chương 3 KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT .................................................................... 36 3.1 Đánh giá kết quả của thí nghiệm I ...................................................................... 36 3.1.1 Hoàn lưu, nhiệt độ và lượng mưa từ đầu ra của WRF/Chem .......................... 36 3.1.2 Mô phỏng nồng độ bụi từ WRF/Chem ............................................................ 43 3.2 Đánh giá kết quả của thí nghiệm II ..................................................................... 49 3.2.1 Trường nhiệt độ và lượng mưa với các tùy chọn của WRF/Chem .................. 49 3.2.2 Mô phỏng các chất phát thải từ WRF/Chem ................................................... 58 KẾT LUẬN ............................................................................................................... 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................ 66 PHỤ LỤC.................................................................................................................. 69 3 DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 So sánh sự thay đổi lượng mưa của các tháng 6,7,8 trong thí nghiệm A (hình trên) khi có tính đến ảnh hưởng của BC và thí nghiệm B (hình dưới) khi không tính đến ảnh hưởng của BC (Menon ccs., 2002) ........................................... 12 Hình 1.2 Sự thay đổi lượng phát thải NOx ở Bắc Mỹ, Châu Âu và Châu Á từ năm 1970 đến 2000 (Akimoto, 2003) ............................................................................... 13 Hình 2.1. Cấu trúc tổng quan của mô hình WRF ..................................................... 25 Hình 2.2. Sơ đồ hệ thống mô hình WRF/Chem phiên bản 3.4. ................................ 28 Hình 2.3 Miền tính của WRF trong các thí nghiệm. Độ phân giải ngang 30 km ..... 29 Hình 3.1 Trường lượng mưa trung bình mực từ đầu ra của WRF_DUST (trái) và WRF_NOCHEM (phải) của các ngày 02 và 04/01/2006 (từ trên xuống dưới) ...... 37 Hình 3.2 Trường nhiệt độ không khí trung bình mực 2m từ đầu ra của WRF_DUST (trái) và WRF_NOCHEM (phải) của ngày 02 và 04/01/2006 (từ trên xuống dưới) 38 Hình 3.3 Trường nhiệt độ không khí trung bình mực 2m từ đầu ra của WRF_DUST (trái), số liệu APHRODITE (giữa) và hiệu giữa chúng (phải) của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 (từ trên xuống dưới) ............................................................................... 39 Hình 3.4 Trường lượng mưa trung bình mực từ đầu ra của WRF_DUST (trái), số liệu APHRODITE (giữa) và hiệu giữa chúng (phải) của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 (từ trên xuống dưới) ............................................................................... 41 Hình 3.5 Trường độ cao địa thế vị và trường gió tại mực 850 mb từ đầu ra của WRF/Chem (bên trái) so sánh với NNRP (bên phải) từ 01 đến 04/01/2006 ............ 43 Hình 3.6 Phân bố bụi loại 1 (DUST_01) và trường gió tại mực 850 mb lúc 00, 06, 12, 18h từ 02/01/2006 đến 04/01/2006 mô phỏng bởi WRF/Chem ......................... 46 Hình 3.7 Mặt cắt kinh hướng phân bố bụi loại 1 (DUST_01) nhân với gió kinh hướng (trung bình từ 102 đến 110E) lúc 00, 12h từ 01/01/2006 đến 04/01/2006 .... 48 Hình 3.8 Trường nhiệt độ mực 2m từ đầu ra của WRF với các tùy chọn hóa học 300, 301, 11 (từ trái qua phải) trừ đi WRF_NOCHEM của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 (từ trên xuống dưới) ............................................................................... 50 4 Hình 3.9 Trường lượng mưa từ đầu ra của WRF với các tùy chọn hóa học 300, 301, 11 (từ trái qua phải) trừ đi WRF_NOCHEM của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 (từ trên xuống dưới)........................................................................................................ 52 Hình 3.10 Trường lượng mưa trung bình mực từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 (từ trái qua phải) trừ đi số liệu APHRODITE của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 (từ trên xuống dưới) ...................................................... 54 Hình 3.11 Trường nhiệt độ mực 2m từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 (từ trái qua phải) trừ đi số liệu APHRODITE của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 (từ trên xuống dưới) ............................................................................... 56 Hình 3.12 Profile nhiệt độ từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 so sánh với WRF_NOCHEM của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 ............................... 57 Hình 3.13 Profile của tỉ số xáo trộn hơi nước từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 so sánh với WRF_NOCHEM của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 ................................................................................................................ 58 Hình 3.14 Profile của bụi PM2.5 từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 ...................................................... 59 Hình 3.15 Profile của bụi PM10 từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 ...................................................... 60 Hình 3.16 Profile của nồng độ SO2 từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 ...................................................... 61 Hình 3.17 Phân bố của nồng độ PM2.5 từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 (trái qua phải) mực 1000 (trên) và 850 mb (dưới) ngày 04/01/2006 ... 62 Hình 3.18 Phân bố của nồng độ PM10 từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 (trái qua phải) mực 1000 (trên) và 850 mb (dưới) ngày 04/01/2006 ... 63 Hình 3.19 Phân bố của nồng độ SO2 từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 (trái qua phải) mực 850 (trên) và 500 mb (dưới) ngày 04/01/2006 ..... 64 Hình P.1 Trường độ cao địa thế vị và trường gió tại mực 500 mb từ đầu ra của WRF (bên trái) so sánh với số liệu NNRP (bên phải) từ 01 đến 04/01/2006..................... 70 5 Hình P.2 Trường độ cao địa thế vị và trường gió tại mực 200 mb từ đầu ra của WRF (bên trái) so sánh với số liệu NNRP (bên phải) từ 01 đến 04/01/2006..................... 71 Hình P.3 Phân bố bụi loại 1 (DUST_01) và trường gió tại mực 1000 mb lúc 00, 06, 12, 18h từ ngày 02/01/2006 đến ngày 04/01/2006 ................................................... 74 Hình P.4 Phân bố bụi loại 1 (DUST_01) và trường gió tại mực 500 mb lúc 00, 06, 12, 18h từ ngày 02/01/2006 đến ngày 04/01/2006 ................................................... 75 Hình P.5 Phân bố bụi loại 1 (DUST_01) và trường gió tại mực 200 mb lúc 00, 06, 12, 18h từ ngày 02/01/2006 đến ngày 04/01/2006 ................................................... 77 Hình P.6 Mặt cắt vĩ hướng phân bố bụi loại 1 (DUST_01) nhân với gió vĩ hướng (trung bình từ 8 đến 24N) lúc 00, 12h từ ngày 01/01/2006 đến ngày 04/01/2006 ... 79 6 DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1. So sánh hai loại mô hình “đồng thời” và “không đồng thời”................... 15 Bảng 2.1 Cấu hình động lực của mô hình WRF/Chem ............................................ 29 Bảng 2.2 Các tùy chọn hóa học được lựa chọn sử dụng ........................................... 31 Bảng 2.3 Danh sách các thông số khác biệt cơ bản về hóa họctrong namelist của thí nghiệm 02 (WRF_DUST) ......................................................................................... 33 Bảng 3.1 Ký hiệu 5 loại bụi và kích thước bán kính tương ứng trong sản phẩm của WRF_DUST ............................................................................................................. 44 7 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT AOD Độ dày quang học của khí quyển (Aerosol Optical Depth) BC Các bon đen (Black Carbon ) EDGAR Số liệu phát thải cho nghiên cứu khí quyển toàn cầu (Emission Database for Global Atmospheric Research) GOCART Vận chuyển bức xạ xon khí hóa học Ozon toàn cầu (Global Ozone Chemistry Aerosol Radiation Transport) MADE/SORGAM Mô hình động lực xon khí chuẩn cho khu vực Châu Âu kết hợp với mô hình xon khí hữu cơ thứ cấp (Modal Aerosol Dynamics Model for Europe with the Secondary Organic Aerosol Model) MAPS Đo đạc ô nhiễm không khí từ vệ tinh RADM Cơ chế mô hình lắng đọng axit khu vực (Regional Acid Deposition Model Mechanism) RETRO Số liệu tái phân tích cho tầng đối lưu (REanalysis of the TROpospheric) WRF/Chem Mô hình Nghiên cứu và dự báo thời tiết với môđun hóa học (The Weather Research and Forecasting – Chemistry) 8 MỞ ĐẦU Hiện nay, nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng tới khí hậu nói chung và biến đổi khí hậu nói riêng, đang là một trong những vấn đề quan trọng và ngày càng được nhiều nhà khoa học quan tâm. Trong đó, nhiều nghiên cứu đã đề cập đến sự thay đổi của các thành phần hóa học trong khí quyển cùng với mối liên hệ trực tiếp và gián tiếp tới các điều kiện thời tiết, khí hậu ở quy mô toàn cầu và khu vực. Xon khí là một trong những tác nhân quan trọng gây nên biến đổi hóa học khí quyển, chúng tác động tới quá trình hình thành mây, phản xạ và hấp thụ năng lượng bức xạ gây nên những biến đổi trong hệ thống thời tiết – khí hậu. Từ đó, chúng gián tiếp ảnh hưởng tới các lĩnh vực khác trong đời sống như kinh tế, xã hội, môi truờng, sức khỏe con người... Một trong những hướng nghiên cứu để tìm hiểu và đánh giá rõ ràng hơn các tác động của xon khí là kết hợp mô phỏng các quá trình hóa học vào các mô hình thời tiết, khí hậu. Được phát triển từ năm 2005, mô hình WRF/Chem (The Weather Research and Forecasting - Chemistry) là một trong những mô hình thời tiết có khả năng mô phỏng một cách hiệu quả sự phát thải, vận chuyển, xáo trộn và chuyển hóa các chất khí đồng thời với các quá trình khí tượng. Trong luận văn này, học viên đã lựa chọn đề tài “Nghiên cứu khả năng ứng dụng mô hình WRF/Chem vào khu vực Việt Nam” để nghiên cứu. Bố cục của luận văn (ngoài phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo và phụ lục) gồm 3 chương với các nội dung chính như sau: Chương 1: Tổng quan Trong chương này, tác giả trình bày những nghiên cứu trong nước và ngoài nước về việc ứng dụng mô hình số trong giải quyết bài toán tác động hồi tiếp giữa các chất hóa học khí quyển và các yếu tố khí hậu. Chương 2: Phương pháp nghiên cứu Chi tiết về mô hình được chọn để ứng dụng chạy thử nghiệm, thiết kế thi nghiệm và các phương pháp đánh giá. Chương 3: Kết quả và nhận xét Trình bày tóm tắt các kết quả chủ yếu của luận văn, những điểm mới đã đạt được và kiến nghị về hướng nghiên cứu trong tương lai. 9 Chương 1 TỔNG QUAN Chương này sẽ đề cập đến ảnh hưởng của các thành phần hóa học (xon khí) tới hệ thống khí hậu đồng thời chỉ ra những biến đổi của chúng trong thập kỷ gần đây. Bên cạnh đó, những ứng dụng (trên thế giới và trong nước) của mô hình hóa trong bài toán mô phỏng các thành phần hóa học khí quyển cũng được chỉ ra, đặc biệt nhấn mạnh tới các ứng dụng của mô hình WRF/Chem. Bức tranh tổng quan ban đầu đó sẽ cho ta thấy sự cần thiết và ý nghĩa của việc ứng dụng mô hình WRF/Chem cho khu vực Việt Nam. 1.1 Các nghiên cứu trên thế giới Ô nhiễm không khí và sự biến đổi các thành phần hóa học khí quyển có ảnh hưởng lớn đến hệ thống khí hậu và môi trường đang là một trọng tâm mới trong khoa học khí quyển hiện nay. Sự vận chuyển xuyên lục địa của các chất ô nhiễm không khí đang gây nguy hiểm cho hệ sinh thái trên toàn thế giới và có tác động mạnh đến toàn bộ hệ thống khí hậu [8]. Xon khí trong khí quyển là các hạt rắn hoặc lỏng tồn tại lơ lửng trong không khí có nguồn gốc tự nhiên hoặc nhân tạo. Loại có nguồn gốc tự nhiên bao gồm: các hạt muối (từ đại dương), các bụi khoáng do gió đưa lên, từ núi lửa, từ thực vật và các sản phẩm của các phản ứng khí tự nhiên. Loại có nguồn gốc nhân tạo do chất thải công nghiệp (khói, bụi,…), nông nghiệp, sản phẩm của các phản ứng khí. Xon khí có ảnh hưởng lớn tới môi trường nói chung, chất lượng không khí nói riêng và cả sức khỏe con người [4],[11]. Xon khí đã và đang lan ra trên quy mô toàn cầu nhưng sự bất đồng nhất về mức độ tập trung giữa các khu vực là khá lớn, nó góp phần gây biến đổi khí hậu toàn cầu qua các tác động lên bức xạ một cách trực tiếp, bán trực tiếp và cả gián tiếp [13]. Theo Lau K.M, [13] các phần tử xon khí tán xạ và hấp thụ bức xạ làm cho lớp khí quyển ấm lên và bề mặt trái đất lạnh đi (ảnh hưởng trực tiếp). Khi bề mặt trái đất lạnh hơn khí quyển phía trên, khí quyển trở nên ổn định (ảnh hưởng bán trực tiếp). Các phần tử xon khí làm tăng số hạt nhân ngưng kết nên hình thành nhiều hạt nước hơn nhưng lại có 10 kích thước nhỏ hơn, dẫn đến tăng tán xạ và phản xạ của mây. Các hạt nuớc nhỏ làm hạn chế sự va chạm và liên kết, kéo dài thời gian tồn tại của mây và ngăn cản sự lớn lên của hạt nước trong mây để tạo mưa (ảnh hưởng gián tiếp). Chung C.E. ccs., (2005) [5] đã chỉ ra rằng ảnh hưởng trực tiếp của xon khí có thể làm giảm năng lượng bức xạ trung bình toàn cầu, giảm 0.35 W/m2 tại giới hạn trên của khí quyển, tăng khoảng 3.0 W/m2 trong lớp khí quyển và giảm 3.4 W/m2 tại bề mặt trái đất. Trong khu vực gió mùa châu Á, trung bình năm, năng lượng bức xạ trong khí quyển (mặt đất) có thể tăng (giảm) 10-20W/m2. Hơn thế nữa, nghiên cứu của Mark Z. Jacobson [14] cho thấy trạng thái tồn tại của các loại xon khí cũng có mức độ ảnh hưởng khác nhau. Nếu tính riêng tác động của các loại sun phát hữu cơ (Sulfate Organics) và cácbon đen (BC) thì chúng chỉ làm lượng bức xạ trung bình giảm đi 0,31 W/m2 nhưng nếu chúng tồn tại dưới dạng hỗn hợp thì tác động của chúng sẽ làm lượng bức xạ giảm đi 0,62 W/m2. Theo Ramanathan ccs., (2005) [17] mây nâu ABCs (Atmospheric Brown Clouds) được cấu thành từ các chất ô nhiễm như cácbon đen, cácbon hữu cơ, tro, bụi và các chất hấp thụ như sun fat, ngăn cản bức xạ mặt trời tới mặt đất có thể làm giảm 50% sự nóng lên toàn cầu do tăng các khí nhà kính. Nhìn chung, xon khí làm thay đổi phân bố năng lượng của khí quyển và bề mặt, thay đổi gradient khí áp theo phương ngang, tác động tới hoàn lưu gió mùa và làm thay đổi lượng mưa của một số nơi trên Trái Ðất [13],[17],[28]. Ngược lại, dị thường hoàn lưu quy mô lớn có tác động đến sự thay đổi vận chuyển xon khí, điều chỉnh quá trình sa lắng, thay đổi môi trường vật lý và hoá học của hỗn hợp xon khí. Bụi có thể được hoàn lưu quy mô lớn vận chuyển từ vùng sa mạc lân cận tới Ấn Ðộ [13]. Những trận mưa rào mạnh trong mùa khô ảnh hưởng tới phổ độ dày quang học và đặc trưng kích thước của xon khí [18]. Menon ccs., (2002) [21] đã đánh giá được tác động của cácbon đen (BC) lên các yếu tố khí tượng. Trong đó, sự ảnh hưởng của BC lên sự biến đổi lượng mưa là khá rõ rệt (Hình 1.1), đặc biệt khi chú ý tới khu vực Đông Nam Á. Nếu xét riêng cho khu vực Việt Nam, phía Bắc có lượng mưa 11 tăng khoảng 1 – 4mm/ngày còn ở phía Nam lượng mưa lại giảm đi (cũng khoảng 1 – 4mm/ngày). Hình 1.1 So sánh sự thay đổi lượng mưa của các tháng 6,7,8 trong thí nghiệm A (hình trên) khi có tính đến ảnh hưởng của BC và thí nghiệm B (hình dưới) khi không tính đến ảnh hưởng của BC (Menon ccs., 2002) [21] Một điểm đáng lưu ý là trong những thập kỷ gần đây, mức độ phát thải các chất ô nhiễm vào khí quyển ngày càng tăng do quá trình phát triển công nghiệp của các quốc gia trên thế giới. Đồng thời, nguồn phát thải rất khác nhau và việc định lượng chúng cũng khá khó khăn. Năm 1981, sự xuất hiện của MAPS cho phép chúng ta có được những số liệu đầu tiên về nồng độ đáng báo động của CO trên vùng nhiệt đới châu Á, châu Phi và Nam Mỹ [8] khiến các nhà khoa học nhận thức rõ hơn rằng ô nhiễm môi trường không khí đã trở thành một vấn đề quốc tế. Quan trắc này cũng cho thấy chất lượng không khí của các khu vực và toàn cầu bị ô nhiễm không chỉ bởi đốt nhiên liệu hóa thạch trong công nghiệp mà còn do phát thải 12 từ đốt sinh khối (cháy rừng, đốt chất thải nông nghiệp, và đốt nhiên liệu thực vật). Những năm 1990 trở lại đây, lượng phát thải NO2 ở Châu Á đã vượt qua cả Bắc Mỹ, Châu Âu và được dự đoán là sẽ tiếp tục tăng trong những thập kỷ tới[8]. Hình 1.2 minh chứng cho sự gia tăng không ngừng của phát thải NOx do con người, đặc biệt là khu vực Châu Á, nơi tập trung nhiều nước đang phát triển. Theo đó, phát thải NOx ở hai khu vực Châu Mỹ và Châu Âu gần như giữ nguyên không đổi ở mức cao trong những năm 1980 (khoảng 25 - 28 Tg/năm). Từ sau năm 1990, do áp dụng các biện pháp kiểm soát phát thải nên nồng độ NOx ở Châu Âu có xu hướng giảm nhẹ ngược lại với tốc độ phát thải NOx tăng chóng mặt ở khu vực Châu Á. Z. Janusz Cofala ccs. (2007) [9] cũng chỉ ra rằng xu thế này có thể sẽ tiếp tục giữ như vậy trong ít nhất hai thập kỉ tiếp theo. Đến đây, có thể nhận thấy yêu cầu cần thiết của việc nghiên cứu, xem xét tác động của các thành phần hóa học, các chất xon khí lên hệ thống thời tiết, khí hậu. Hình 1.2 Sự thay đổi lượng phát thải NOx ở Bắc Mỹ, Châu Âu và Châu Á từ năm 1970 đến 2000 (Akimoto, 2003) [8] Để giải quyết bài toán trên, mô hình hóa các quá trình hóa học trong khí quyển hiện nay đang là một trong những công cụ hiệu quả và mở ra nhiều tiềm năng ứng dụng. Về chức năng, có thể chia các mô hình vận chuyển hóa học động lực thành hai loại: mô hình “đồng thời” (online) và mô hình “không đồng thời” 13 (offline), cách phân chia này phụ thuộc vào bước tích phân kết hợp với mô hình khí tượng [20]. Trong các mô hình “không đồng thời”, việc mô phỏng các yếu tố khí tượng được tiến hành trước việc mô phỏng các chất hóa học. Tại mỗi bước thời gian xác định (ví dụ từng giờ), mô hình “không đồng thời” sử dụng các trường khí tượng được lấy từ quan trắc hoặc mô hình để làm đầu vào cho mô hình hóa học. Các mô hình “không đồng thời” thường tích hợp gió vào vận chuyển, đôi khi các mô hình này cũng đưa các trường như độ cao lớp biên và năng lượng rối động lực vào tính toán để mô phỏng các quá trình qui mô vừa và nhỏ [19][20]. Các trường khí tượng được nội suy sao cho phù hợp với đầu vào của thành phần mô phỏng hóa học trong mô hình, cả về không gian và thời gian. Mô hình “không đồng thời” thường có hiệu quả tính toán cao, tuy nhiên hạn chế của các mô hình này là chỉ cho ta thấy các ảnh hưởng một chiều nên không thể tính toán đầy đủ những tác động ngược trở lại hệ thống khí hậu của các chất hóa học (ví dụ như lượng bức xạ bị hấp thụ bởi xon khí hay ẩn nhiệt giải phóng từ các chất hóa học). Thực tế trong khí quyển thực, các quá trình khí tượng và hóa học tương tác với nhau rất chặt chẽ thông qua các tác động hồi tiếp giữa khí hậu - hóa học - xon khí – mây- bức xạ [28]. Trong khi đó, các mô hình “đồng thời” tuy yêu cầu khoảng thời gian tích phân dài hơn nhưng lại giải quyết được bài toán hồi tiếp của xon khí tới hệ thống khí hậu. Chúng có thể mô phỏng đồng thời thành phần hóa học và thành phần khí tượng trên cùng một quy mô không gian, thời gian, do đó ta có thể bỏ qua các bước nội suy phức tạp (Bảng 1.1). Martilli ccs., (2002) [15] đã chỉ ra rằng nếu mô hình khí tượng và mô hình hóa học không được tích phân đồng thời với nhau, sẽ dễ đưa đến những sai số lớn do bước cập nhật đầu vào khí tượng thấp nên mô hình có thể không nắm bắt được những quá trình khí tượng xảy ra trong quy mô thời gian nhỏ. Mô hình Nghiên cứu và dự báo thời tiết có tích hợp môđun hóa học WRF/Chem (The Weather Research and Forecasting Model with Chemistry) [7] là một trong những mô hình “đồng thời”, tính toán đến những tác động hồi tiếp giữa bức xạ và hóa học tại bước tích phân. WRF/Chem có sự kết hợp của các môđun tham số hóa động lực và vật lý giống như trong mô hình WRF. Hiện nay, WRF/Chem đã và đang được phát triển, ứng dụng trong cả nghiệp vụ dự báo và nghiên cứu [7]. Với nhiều ưu điểm, WRF/Chem đã được các tác giả ứng dụng trong những nghiên cứu đa dạng trên thế giới. 14 Bảng 1.1. So sánh hai loại mô hình “đồng thời” và “không đồng thời” [7],[12],[29]. Mô hình “không đồng thời” Mô hình “đồng thời”  Hiệu quả tính toán cao (một bộ số  Quá trình hóa học được mô liệu khí tượng có thể dùng cho phỏng đồng thời với các thành phần nhiều mô phỏng hóa học) khí tượng  Việc đánh giá độ nhạy của mô  Mô phỏng được các tác động hình đối với các sơ đồ hóa học có ngược trở lại hệ thống khí hậu của thể tách biệt một cách dễ dàng và xon khí Ưu điểm thuận lợi (do các điều kiện của  Các tác động hồi tiếp có thể được trường khí tượng là cố định) chi tiết thậm chí đến từng phút (do đầu vào khí tượng được cập nhật liên tục)  Có thể bỏ qua các bước nội suy (do các thành phần hóa học và khí tượng được mô phỏng trên cùng một lưới tính)  Không nắm bắt được các quá  Yêu cầu khối lượng tính toán lớn trình khí tượng với quy mô thời hơn do mô hình cần phải tính toán gian ngắn (như rối hay đối lưu ẩm) đồng thời cả các thành phần động  Việc nội suy từ lưới của mô hình lực và thành phần hóa học Nhược điểm khí tượng về lưới của mô hình hóa học có thể gây ra sai số lớn  Không mô phỏng được các tác động ngược lại hệ thống khí hậu của các thành phần hóa học  Chiếm dung lượng bộ nhớ lớn để lưu trữ số liệu khí tượng 15 Xueyuan Wang ccs., (2010) [25] đã sử dụng WRF/Chem phiên bản 2.2 để nghiên cứu mô phỏng chất lượng không khí cho khu vực Đông Á. Tác giả đề cập đến 2 đặc điểm còn tồn tại của công cụ kiểm kê phát thải để mô hình hóa chất lượng không khí là tổng lượng phát thải ô nhiễm thực và sự phân bố của chúng theo thời gian và không gian. Một số nghiên cứu mô hình hóa cho khu vực Mỹ, Châu Âu và Mexico đã cho thấy vai trò nhạy cảm của sự phân bố theo thời gian của phát thải, tác động đáng kể đến dự đoán chất lượng không khí. Ở khu vực Đông Á, REAS v1.1 (Kiểm kê phát thải khu vực phiên bản 1.1) và TRACE-P (Kiểm kê sự vận chuyển và phát triển các chất hóa học ở khu vực Thái Bình Dương) hiện tại là 2 công cụ chính cho kiểm kê phát thải. Theo tác giả, REAS không thích hợp để sử dụng cho khu vực này vì chỉ tính đến tổng lượng phát thải từng năm mà không tính đến sự biến đổi theo thời gian cho từng nguồn loại riêng biệt. Bên cạnh đó, TRACE-P chú ý đến sự phụ thuộc theo mùa của các nguồn loại phát thải tuy vậy vẫn còn những thiếu sót về sự phân bố theo thời gian ở quy mô nhỏ (ngày, trong ngày). Từ đó, nhóm tác giả đã tiến hành nghiên cứu với độ phân giải tốt hơn theo thời gian (mùa, ngày và trong ngày) và sự phân bố thẳng đứng đặc trưng theo nguồn loại và các chất hóa học cho kiểm kê TRACE-P để đánh giá các hiệu ứng riêng lẻ và tổng hợp đến kết quả dự báo. Sau đó, WRF/Chem được chạy với 6 giả định độ nhạy cho tháng 07/2001 và so sánh kết quả với quan trắc NO2, SO2 và O3 để đánh giá sự phân bố tương đối theo thời gian và không gian của phát thải do con người. Mô hình cũng cho dự báo sự biến đổi đồng thời các yếu tố khí tượng (gió, nhiệt độ, độ ẩm, giáng thủy, …), bình lưu, đối lưu và sự vận chuyển khuếch tán, bức xạ và tỉ lệ quang phân, phát thải nguồn gốc sinh vật, tái phân bố ẩm và khô, cũng như là các pha khí và hóa tính xon khí. Thành phần hóa học của WRF/Chem sử dụng sơ đồ quang phân Fast-J, tổng hợp các loại băng ngưng, xon khí và mây để tính toán 24 phản ứng quang hóa. Tác giả lựa chọn miền tính 232 x 172 ô lưới với độ phân giải ngang 30 km (lưới Lambert) có tâm tại 35.18oN; 111oE. Mô hình có 28 mực thẳng đứng với đỉnh ở 50 hPa. Số liệu quan trắc từ Mạng lưới theo dõi phân bố Axit ở Đông Á (EANET) và Trung tâm quản lý môi trường quốc gia của Trung Quốc 16 (NEMCC) được sử dụng để so sánh, với chỉ số đánh giá như hệ số tương quan, sai số trung bình, sai số trung bình tuyệt đối, dị thường tuyệt đối. Trong đó, kiểm kê phát thải được chia thành 4 loại nguồn khác biệt: do con người, đốt sinh khối, nguồn gốc sinh vật và phát thải núi lửa. Vì lấy tổng theo tháng và theo cột thẳng đứng, tổng lượng phát thải cho từng loại là đồng nhất cho tất cả các giả định trong từng ô lưới. Do vậy, kết quả khác biệt giữa các giả định là do sự tái phân bố theo chiều thẳng đứng và theo thời gian của phát thải. Kết quả của nghiên cứu cho thấy sự tập trung ô nhiễm ở bề mặt phụ thuộc lớn vào phát thải ở mực đầu tiên của mô hình. Ở mực này, sự tổng hợp của phát thải từng ngày, trong mỗi ngày và phân bố theo chiều thẳng đứng kết hợp phát thải trung bình thời gian trong ngày thấp hơn 41% với SO2 nhưng cao hơn 11% với NOx. Mặt khác, phát thải trung bình ban đêm đều giảm, với 70% cho SO2 và 44% cho NOx. Sự tái phân bố thẳng đứng riêng lẻ làm giảm phát thải SO2 và NOx xuống 56% và 19% tương ứng. Đối với các chất ô nhiễm cơ bản NO2 và SO2, sự tái cấu trúc theo chiều thẳng đứng và theo thời gian trong ngày đóng vai trò quan trọng, trong khi dao động quy mô tuần ít quan trọng hơn. Đặc biệt với O3, đặc tính theo không thời gian của mức độ tập trung ở bề mặt được mô phỏng sát thực ở khu vực Nhật Bản. Sự phát triển của mức độ tập trung cực đại 1h O3 hàng ngày ở Bắc Kinh cũng được mô phỏng tốt, với mức độ phát triển nhẹ vì bao gồm các phân bố phát thải mới. Cùng mối quan tâm đến sự biến đổi của nồng độ O3 trong không khí, Xuexi Tie ccs., (2009) [22] đã sử dụng mô hình WRF/Chem để mô phỏng cho giai đoạn 10 ngày từ 01/08 đến 10/08/2007. Quan trắc của cục khí tượng Thượng Hải đã phát hiện sự thay đổi khá nhanh của O3 trong khoảng thời gian này, tính vào thời gian buổi trưa lượng O3 cực đại giảm từ 100 – 300 ppbv xuống còn 20 - 30ppbv. Mô hình được tác giả đặt chạy với độ phân giải 6 x 6 km, miền tính 600 x 600 km với tâm là Thượng Hải. Điều kiện biên hóa học được lấy từ Mô hình vận chuyển hóa học toàn cầu MOZART. Số liệu phát thải theo giờ của khu vực Thượng Hải với độ phân giải là 0,16o được đo đạc và phân tích với các chất O3, NOx, CO và xon khí. Mật độ O3 được đo tại 5 điểm chịu ảnh hưởng của phát thải khí ô nhiễm khác nhau 17 như trung tâm thành phố, công viên lớn nhất của thành phố và ngoại ô thành phố. Kết quả cho thấy các tính toán sự thay đổi về lượng và dao động ngày của O 3 cho giá trị khá gần với quan trắc ở khu vực nội thành nhưng bị thấp hơn thực tế ở các vùng nông thôn ven khu công nghiệp dầu mỏ. Qua đó có thể thấy rằng sự phát thải của các nhà máy dầu mỏ trong khu vực đã bị đánh giá thấp rõ rệt và cần phải cải thiện. Kết quả tính toán cho thấy rằng mô hình khá phù hợp để mô phỏng sự biến động lớn về mật độ của O3 và xon khí. Mật độ O3 khá cao trong giai đoạn đầu 0205/08/2007 (trung bình khoảng 80 ppbv) và giảm rõ rệt trong giai đoạn sau 0611/08/2007 (chỉ còn khoảng 30 ppbv). Sự suy giảm này xảy ra ở cả 5 điểm quan trắc cho thấy đây là hiện tượng có quy mô khu vực, không phải chỉ ở quy mô địa phương. Một điểm đáng lưu ý khác, phân tích mô hình cho thấy điều kiện thời tiết đóng vai trò khá quan trọng đối với O3 bề mặt ở khu vực Thượng Hải. Vào mùa hè, hệ thống áp cao cận nhiệt đới tồn tại trên khu vực biển Thái Bình Dương, phía Đông Nam Thượng Hải. Trong những ngày đầu (02-05/08/2007), hệ thống áp cao chưa phát triển mạnh nên gió bề mặt yếu, gió từ biển vào đất liền khá yếu vào ban ngày, làm cho lượng O3 tĩnh lại trong khu vực Thượng Hải (100 – 130 ppbv). Nhưng đến giai đoạn từ 06-11/08/2007, áp cao mạnh lên, làm cho gió bề mặt cũng tăng lên. Lượng O3 tập trung trong nội thành nhanh chóng bị vận chuyển và lan truyền theo hướng gió, làm giảm đáng kể lượng O3 trong không khí. Nghiên cứu này đã cho thấy mô hình WRF/Chem là một công cụ hữu ích trong việc xem xét sự biến động lớn về mật độ của O3 ở Thượng Hải, làm tiền đề quan trọng cho việc dự báo mức độ tập trung O3 trong thành phố. Ở một nghiên cứu khác, Y. Zhang ccs., (2009) [26] đã so sánh kết quả mô phỏng bằng WRF/Chem cho thành phố Mexico với số liệu quan trắc tại bề mặt RAMA (thuộc dự án MCMA-2006/MILAGRO). WRF/Chem được cấu hình với độ phân giải ngang 3km để tính toán các yếu tố nhiệt độ, độ ẩm, gió và một số chất khí (CO, O3, NO, NO2 và NOy). Tác giả đã chỉ ra tương quan khá tốt giữa mô hình và quan trắc với hệ số tương quan cao (với nhiệt độ là 0,94 và với độ ẩm tương đối là 0,82) và sai số trung bình thấp. Mặt khác, tác giả đánh giá kết quả theo hướng so 18 sánh khác biệt mô phỏng ngày và đêm, so sánh cho thấy mô hình có xu hướng mô phỏng thấp hơn quan trắc vào ban ngày (cả nhiệt độ và độ ẩm) và kết quả độ ẩm tương đối bề mặt cao hơn quan trắc vào ban đêm. Theo tác giả, hệ số tương quan của các yếu tố khí tượng và cả các chất hóa học có giá trị thấp hơn vào ban đêm là do dao động của các biến khí tượng và nồng độ các chất hóa học khá nhỏ. Kang ccs., (2011) [11] đã sử dụng WRF/Chem để tham số hóa thông lượng bụi thẳng đứng đánh giá với 3 sơ đồ phát thải bụi khác nhau (MB, LS và S04). Miền tính cho thí nghiệm bao gồm sa mạc Gobi và Mông Cổ với độ phân giải ngang 30 km, cập nhật điều kiện biên và ban đầu từ số liệu FNL (NCEP). Nghiên cứu được thực hiện cho hiện tượng bụi khắc nghiệt ở Châu Á xảy ra từ 30/03 đến 01/04/2007. Kết quả cho thấy sự phân tán của các thông lượng bụi thẳng đứng từ các tham số hóa khác nhau, mặc dù cùng điều kiện về dòng cát theo phương ngang. Sơ đồ MB nhìn chung sản sinh ra lượng phát thải bụi cao hơn LS và S04 và sự khác biệt lớn nhất là đối với đất sét bởi vì MB có xét đến thành phần đất sét trong thông lượng bụi thẳng đứng, trong khi LS và S04 lại coi nó tỉ lệ nghịch với độ rắn của bề mặt. Kết quả mô phỏng tái tạo lại sự bùng nổ và chuyển biến hình thế của cột bụi khá tốt. Tuy nhiên, tổng lượng phát thải bụi định lượng trong mỗi sơ đồ lại khác biệt lớn, cụ thể là trong đất mùn. Tổng lượng bụi phát thải trung bình cho khu vực nguồn bụi chính trong hiện tượng bụi ở Châu Á trong 5 ngày liên tục là 84 Tg, 149 Tg và 532 Tg tương ứng với LS, S04 và MB. Yegorova ccs., (2011) [27] đã mô phỏng giai đoạn từ 08/07 đến 11/07/2007 ở miền đông nước Mỹ bằng mô hình WRF/Chem (với RADM2) và so sánh với quan trắc. Đây là giai đoạn xảy ra đợt nóng khắc nghiệt và hiện tượng khói mù với nhiệt độ cực đại lên đến 38oC, tỉ lệ ozone trung bình 8h tối đa lên đến 125 ppbv. Sự di chuyển của front lạnh được mô phỏng tốt trong mô hình tuy vậy, WRF/Chem dự báo thiên thấp lượng ozone tối đa (khoảng 5-8 ppbv) nơi chất lượng không khí thấp (phía đông bắc) và dự báo thiên dương (lên đến 16 ppbv) nơi tổng lượng ozone thấp (phía đông nam). Profile thẳng đứng của O3 ở Beltsville, Maryland cho thấy sự tương đồng của mô phỏng với quan trắc nhưng lớp biên của mô hình quá dày vào 19 ngày 09/07 đã góp phần cho sai lệch nhỏ trên khu vực này. Tác giả chỉ ra rằng sự tồn tại của NOx trong RADM2 có thể dẫn đến định lượng thiên thấp của thời gian tồn tại NOx và dường như cụ thể có tác động đến sai số O3 thấp ở những vùng ô nhiễm nhất phía đông bắc. Để mô phỏng tác động cực đại của sự mất đi ban đêm của NOy nhiều pha, tác giả để N2O5 phản ứng bằng không, làm tăng rõ rệt O3 và NOy trên hầu hết miền, đặc biệt là vùng khói mù như ngoại ô. Cũng với bước đầu thử nghiệm ứng dụng WRF/Chem vào nghiên cứu tác động của xon khí lên hệ thống khí hậu, Paolo Tuccella ccs., (2012) [16] đã mô phỏng cho khu vực Châu Âu và so sánh với số liệu quan trắc trên bề mặt. Số liệu phát thải được lấy từ cơ sở dữ liệu EMEP. Tác giả đã nghiên cứu độ nhạy của hai sơ đồ bức xạ sóng ngắn Dudhia và Goddard trong giai đoạn tháng 06/2007 trên miền tính từ 15oW đến 27oE, độ phân giải ngang 30km và độ phân giải thẳng đứng 28 mực (lên tới gần 20km). Điều kiện ban đầu và điều kiện biên được lấy từ số liệu tái phân tích ECMWF, cập nhật 6h/1lần với độ phân giải 0.5o. Tác giả đã đánh giá các kết quả về trường khí tượng (nhiệt độ giờ, tốc độ gió, hướng gió và độ ẩm tương đối) và số liệu hóa học (O3 theo giờ và trung bình ngày của NO2, PM10, PM2.5). Mô hình mô phỏng tốt trường khí tượng, đặc biệt với sơ đồ Goddard. Cả hai thí nghiệm đều cho hệ số tương quan nhiệt độ là 0,86 và cho độ lệch thiên âm. Thí nghiệm sử dụng sơ đồ Goddard cho sai số quân phương RMSE nhỏ hơn (khoảng 3oC). Dự báo tốc độ gió lớn hơn so với quan trắc (khoảng xấp xỉ 50%). Hệ số tương quan cao nhất là 0.55 (sơ đồ Goddard) và RMSE lớn nhất là 2.17 m/s (sơ đồ Dudhia). Dự báo độ ẩm tương đối cho giá trị độ lệch dương. Đối với biến hóa học, khác biệt giữa hai sơ đồ là không đáng kể. Hệ số tương quan và sai số quân phương của nồng độ O3 ngày tối đa là 0,81 và 23 μg/m3. Mô hình cho mô phỏng NO2 cao hơn so với quan trắc với hệ số tương quan là 0,47. Hệ số tương quan của các loại bụi tổng số giữa mô hình và quan trắc là khá thấp, tuy nhiên mô hình nắm bắt được những khu vực có nồng độ PM2.5 cao (RMSE=7 μg/m3). Việc mô phỏng PM10 khá phức tạp vì bị ảnh hưởng bởi các nguồn thải bụi địa phương mạnh trên các khu vực khô. 20