ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
------------------------------------------------------------
NGUYỄN VĂN HỒNG
THỬ NGHIỆM DỰ BÁO TẦM NHÌN
CHO CÁC SÂN BAY THUỘC CỤM CẢNG
HÀNG KHÔNG MIỀN BẮC BẰNG MÔ HÌNH WRF
LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC
Hà Nội, năm 2013
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
------------------------------------------------------------
NGUYỄN VĂN HỒNG
THỬ NGHIỆM DỰ BÁO TẦM NHÌN
CHO CÁC SÂN BAY THUỘC CỤM CẢNG
HÀNG KHÔNG MIỀN BẮC BẰNG MÔ HÌNH WRF
Chuyên ngành
: Khí tƣợng và Khí hậu học
Mã số
: 60.44.87
LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC
Ngƣời hƣớng dẫn: TS. Ngô Đức Thành
Hà Nội, năm 2013
MỤC LỤC
MỤC LỤC ........................................................................................................................3
DANH MỤC BẢNG BIỂU ..............................................................................................4
DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ ..............................................................................5
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT...............................................................................8
PHẦN MỞ ĐẦU............................................................................................................. 10
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO SƢƠNG MÙ, MÂY THẤP VÀ TẦM
NHÌN..................................... ........................................................................................... 13
1.1. Những khái niệm và định nghĩa ................................................................................. 13
1.2. Tổng quan về dự báo sương mù, mây thấp và tầm nhìn ............................................. 14
1.2.1. Kinh nghiệm dự báo trên thế giới ........................................................................... 14
1.2.2. Kinh nghiệm dự báo trong nước ............................................................................. 19
1.3. Các phương pháp dự báo tầm nhìn từ mô hình số trị .................................................. 21
1.3.1. Phương pháp dự báo FSI ........................................................................................ 21
1.3.2. Phương pháp Steolinga và Warner (SW99)............................................................. 22
1.3.3. Phương pháp RUC ................................................................................................. 22
1.3.4. Phương pháp dự báo FSL ....................................................................................... 23
1.3.5. Phương pháp kết hợp CVIS .................................................................................... 23
1.3.6. Phương pháp RVIS................................................................................................. 23
CHƢƠNG 2: MÔ HÌNH WRF VÀ ỨNG DỤNG DỰ BÁO ......................................... 23
2.1. Giới thiệu mô hình dự báo thời tiết WRF ................................................................... 24
2.2. Cấu trúc chương trình WRF ...................................................................................... 26
2.3. Các bước chạy mô hình ............................................................................................. 28
2.4. Cấu hình miền tính, số liệu ........................................................................................ 29
2.5. Số liệu METAR ........................................................................................................ 32
CHƢƠNG 3: KẾT QUẢ DỰ BÁO VÀ PHÂN TÍCH ................................................... 34
3.1. Kết quả dự báo cho sân bay Nội Bài .......................................................................... 34
3.1.1. Kết quả dự báo tầm nhìn cho sân bay Nội Bài ........................................................ 34
3.1.1.1. Đợt 1: ngày 17/12/2010 ....................................................................................... 35
3.1.1.2. Đợt 2: Ngày 19/12/2010 ...................................................................................... 37
3.1.1.3. Đợt 3: Ngày 05/12/2011 ...................................................................................... 39
3.1.2. Kết quả dự báo trường nhiệt độ và nhiệt độ điểm sương sân bay Nội Bài ................ 41
3.2. Kết quả dự báo cho sân bay Cát Bi ............................................................................ 44
3.2.1. Kết quả dự báo tầm nhìn cho sân bay Cát Bi ........................................................... 44
3.2.1.1. Đợt 1: Ngày 05/12/2011 ...................................................................................... 44
3.2.1.2. Đợt 2: Ngày 28/01/2012 ...................................................................................... 46
3.2.1.3. Đợt 3: Ngày 29/01/2012 ...................................................................................... 48
3.2.2. Kết quả dự báo trường nhiệt độ và nhiệt độ điểm sương cho sân bay Cát Bi ........... 51
3.3 Kết quả dự báo cho sân bay Vinh ............................................................................... 53
3.3.1. Kết quả dự báo tầm nhìn cho sân bay Vinh ............................................................. 53
3.3.1.1 Đợt 1: Ngày 15/12/2011 ....................................................................................... 53
3.3.1.2 Đợt 2: Ngày 30/12/2011 ....................................................................................... 56
3.3.1.3 Đợt 3: Ngày 29/01/2012 ....................................................................................... 57
3.3.2. Kết quả dự báo trường nhiệt độ và nhiệt độ điểm sương cho sân bay Vinh.............. 60
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ........................................................................................ 63
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................. 66
PHỤ LỤC ....................................................................................................................... 72
DANH MỤC BẢNG BIỂU
Số hiệu bảng
Tên bảng
Trang
Bảng 2.1
Cấu hình miền tính sân bay Nội Bài
29
Bảng 2.2
Cấu hình miền tính sân bay Cát Bi
30
Bảng 2.3
Cấu hình miền tính sân bay Vinh
31
Bảng 2.4
Ví dụ bản tin báo cáo thời tiết sân bay Nội Bài, Cát
33
Bi, Vinh
Bảng 3.1
Tóm tắt kết quả dự báo tầm nhìn đối với sân bay
42
Nội Bài
Bảng 3.2
Tóm tắt kết quả dự báo tầm nhìn đối với sân bay
52
Cát Bi
Bảng 3.3
Tóm tắt kết quả dự báo tầm nhìn đối với sân bay
Vinh
62
DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ
Số hiệu
Tên hình vẽ
Trang
Dự báo sương mù, mây thấp và giá trị tầm nhìn của cơ quan
14
hình vẽ
Hình 1.1
Khí tượng Anh bằng mô hình SSFM
Hình 1.2
Kết quả dự báo tầm nhìn hạn 6h bằng mô hình HIRLAM và
15
số liệu tầm nhìn quan trắc lúc 6Z ngày 19/2/2003
Hình 1.3
Dự báo sương mù và tầm nhìn bằng mô hình WRF cho sân
18
bay INCHON - Hàn Quốc.
Hình 2.1
Cấu trúc chương trình WRF
27
Hình 2.2
Miền tính cho sân bay Nội Bài
29
Hình 2.3
Miền tính cho sân bay Cát Bi
30
Hình 2.4
Miền tính cho sân bay Vinh
31
Hình 3.1
Bản đồ hình thế Synop lúc 00Z ngày 18/12/2010
36
Hình 3.2
Giản đồ cao không T-Skew lúc 00Z ngày 18/12/2010
36
Hình 3.3
Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Nội Bài ngày
36
17/12/2010 với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km,
09km, 03km và 01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z
Hình 3.4
Bản đồ hình thế Synop lúc 00Z ngày 20/12/2010
37
Hình 3.5
Giản đồ cao không T-Skew lúc 00Z ngày 20/12/2010
37
Hình 3.6
Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Nội Bài ngày
38
19/12/2010 với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km,
09km, 03km và 01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z
Hình 3.7
Bản đồ hình thế Synop lúc 00Z ngày 06/12/2011
39
Hình 3.8
Giản đồ cao không T-Skew lúc 00Z ngày 06/12/2011
39
Hình 3.9
Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Nội Bài ngày
40
05/12/2011 với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km,
09km, 03km và 01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z.
Hình 3.10
Kết quả dự báo trường nhiệt độ, nhiệt độ điểm sương các
44
ngày 17/12/2010, 19/12/2010 và ngày 05/12/2011 cho sân
bay Nội Bài
Hình 3.11
Bản đồ Synop lúc 00Z ngày 06/12/2011
45
Hình 3.12
Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Cát Bi ngày 05/12/2011
46
với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km, 09km, 03km và
01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z.
Hình 3.13
Bản đồ Synop lúc 00Z ngày 29/01/2012
47
Hình 3.14
Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Cát Bi ngày 28/01/2012
48
với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km, 09km, 03km và
01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z
Hình 3.15
Bản đồ Synop lúc 00Z ngày 30/01/2012
49
Hình 3.16
Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Cát Bi ngày 29/01/2012
50
với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km, 09km, 03km và
01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z
Hình 3.17
Kết quả dự báo trường nhiệt độ, nhiệt độ điểm sương ngày
53
05/12/2011, 28/01/2012 và ngày 29/01/2012 cho sân bay
Cát Bi
Hình 3.18
Bản đồ Synop lúc 00Z ngày 16/12/2011
55
Hình 3.19
Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Vinh ngày 15/12/2011
55
với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km, 09km, 03km và
01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z
Hình 3.20
Bản đồ Synop lúc 00Z ngày 31/12/2011
57
Hình 3.21
Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Vinh ngày 30/12/2011
58
với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km, 09km, 03km và
01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z
Hình 3.22
Bản đồ Synop lúc 00Z ngày 29/01/2012
59
Hình 3.23
Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Vinh ngày 28/01/2012
60
với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km, 09km, 03km và
01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z
Hình 3.24
Kết quả quả dự báo trường nhiệt độ, nhiệt độ điểm sương
các ngày 05/12/2011, 28/01/2012 và ngày 29/01/2012
63
H-PL1
Bản đồ dự báo khí áp mực biển lúc 00Z ngày 18/12/2010
73
H-PL2
Bản đồ dự báo khí áp mực biển lúc 00Z ngày 20/12/2010
73
H-PL3
Bản đồ dự báo khí áp mực biển lúc 00Z ngày 16/12/2011
73
H-PL4
Bản đồ dự báo khí áp mực biển lúc 00Z ngày 06/12/2011
73
H-PL5
Bản đồ dự báo khí áp mực biển lúc 00Z ngày 30/01/2012
74
H-PL6
Bản đồ dự báo khí áp mực biển lúc 00Z ngày 31/01/2012
74
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
ALADIN (Spectral limited area numerical weather prediction model): Dự báo thời tiết
bằng phương pháp số cho khu vực giới hạn.
AWOS (Automatic Weather Observation System): Hệ thống quan trắc thời tiết tự động.
CW (Cloud water): Lượng nước trong mây.
COST (European Cooperation in Science and Technology): Hợp tác khoa học kỹ thuật
của các quốc gia Châu Âu.
DMI (Danish Meteorological Institute): Viện khí tượng Đan Mạch.
ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts): Trung tâm dự báo
thời tiết hạn vừa Châu Âu.
FMI (Filand Meteorological Institute): Viện khí tượng Phần Lan.
FSI (Foggy Stability Index): Chỉ số dự báo sương mù.
FSL (Forecast System Laboratory): Dự báo tầm nhìn bằng phương pháp FSL.
GDAS (Global Data Assimilation System): Hệ thống đồng hóa dữ liệu toàn cầu.
GME (Global Model of the DWD): Mô hình dự báo toàn cầu của Đức.
GFS (Global Forecast System): Hệ thống dự báo thời tiết toàn cầu.
HIRLAM (High Resolution Limited Area Model): Mô hình khu vực hạn chế có độ phân giải
cao.
HRM (High Resolution regional Model): Mô hình khu vực có độ phân giải cao.
INM (Instituto Nacional de Meteorología): Viện khí tượng quốc gia Tây Ban Nha.
LM (Local Model): Mô hình dự báo địa phương.
MM5 (Mesoscale Model version 5): Mô hình quy mô vừa phiên bản thứ 5.
MOS (Model Output Statistics): Thống kê sau mô hình.
METAR (Meteorological Aerodrome Report): Bản tin báo cáo thời tiết tại sân bay 30
phút hoặc 1 tiếng/lần.
NWP (Numerical Weather Prediction): Dự báo thời tiết bằng phương pháp số trị.
NCAR (National Center for Atmospheric Research): Trung tâm nghiên cứu khí quyển Hoa
Kỳ.
NCEP (National Centers for Environmental Prediction): Trung tâm dự báo môi trường
quốc gia Hoa Kỳ.
NCL: (NCAR Command Language): Ngôn ngữ lập trình bằng dòng lệnh của NCAR.
NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration): Cơ quan khí quyển và
đại dương Hoa Kỳ.
RUC (Rapid Update Cycle): Dự báo tầm nhìn bằng phương pháp RUC.
RAMS (Regional Atmospheric Modeling System): Hệ thống mô hình khí quyển khu
vực.
WRF (Weather Research and Forecast): Mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết.
PHẦN MỞ ĐẦU
Việt Nam nằm trong miền nhiệt đới gió mùa, trong vành đai nhiệt đới của Bắc bán
cầu thuộc khu vực Đông Nam Á, là khu vực giao nhau giữa hai dạng khí hậu: khí hậu
lục địa và khí hậu biển nhiệt đới với độ ẩm cao. Trong những năm cuối thế kỷ 20, đầu
thế kỷ 21, những biến đổi thời tiết khí hậu toàn cầu dường như đã làm gia tăng các
hiện tượng thiên tai nguy hiểm. Cũng như các nước khác trên thế giới, những năm gần
đây tại Việt Nam đã liên tiếp xảy ra những thảm hoạ thiên tai gây ra nhiều tổn thất sinh
mạng, thiệt hại nặng nề về tài sản, ảnh hưởng nhiều tới đời sống con người, kinh tế xã
hội và có ảnh hưởng xấu đến môi trường. Trong những năm qua, công tác (hay dịch
vụ) Khí tượng Thuỷ văn do Ngành Khí tượng Thuỷ văn cung cấp cho nhiều đối tượng
sử dụng thuộc các ngành kinh tế - xã hội, an ninh quốc phòng và đại chúng, nhưng
rộng rãi và quan trọng nhất là thông tin dự báo khí tượng thuỷ văn. Ý nghĩa kinh tế xã hội của chúng vô cùng to lớn, trước hết là đối với dự báo phục vụ công cộng để
phòng tránh thiên tai như bão, lũ lụt, mưa lớn, hạn hán, rét đậm, rét hại, tố lốc; Sau đó
là dự báo khí tượng thuỷ văn phục vụ hoạt động chuyên ngành trong sản xuất và phát
triển của các ngành kinh tế quốc dân như nông nghiệp, giao thông đường thuỷ, đường
bộ, đường hàng không, công nghiệp, an ninh quốc phòng, văn hoá du lịch, v.v.. Bên
cạnh những thiên tai hiện hữu như đã nêu trên, các hiện tượng khác như mù, sương
mù, mây thấp cũng là một trong những hiện tượng thời tiết nguy hiểm gây giảm tầm
nhìn, ảnh hưởng không nhỏ tới đời sống xã hội, giao thông đường bộ, đường thủy, đặc
biệt là đường hàng không. Hàng năm, hoạt động bay tại các sân bay thuộc Cụm cảng
Hàng không miền Bắc thường xuyên chịu ảnh hưởng bởi mù, sương mù, mây thấp gây
giảm tầm nhìn, rất nhiều chuyến bay phải hủy chuyến, đổi lịch trình, không hạ cánh
được và phải đi sân bay dự bị, ảnh hưởng lớn tới hiệu quả kinh tế và gây uy hiếp đến
an toàn bay.
Khí tượng Hàng không là một bộ phận không thể tách rời của ngành Khí tượng,
bằng việc áp dụng những kiến thức về Khí tượng, kiến thức của nhiều ngành tự nhiên
khác, các dự báo viên Khí tượng Hàng không cũng đã và đang cố gắng tìm ra các quy
luật, các hệ quả của thời tiết để từ đó dự báo, cảnh báo các yếu tố khí tượng như: Tầm
nhìn ngang, tầm nhìn đường cất hạ cánh, các hiện tượng thời tiết gây giảm tầm nhìn,
trần mây, độ cao chân mây, gió mặt đất, gió trên cao, nhiệt độ mặt đất, nhiệt độ trên
cao, nhiệt độ điểm sương, v.v.. để phục vụ cho các chuyến bay an toàn, hiệu quả kinh
tế cao nhất.
Tầm nhìn ngang khí tượng, tầm nhìn đường cất hạ cánh là vô cùng quan trọng đối
với an toàn hàng không cũng như hiệu quả kinh tế. Phụ thuộc vào hệ thống trang thiết
bị dẫn đường của từng sân bay, mỗi sân bay có các ngưỡng giá trị tầm nhìn ngang khí
tượng, tầm nhìn đường cất hạ cánh khai thác tối thiểu khác nhau. Nếu tầm nhìn dưới
giá trị khai thác tối thiểu, các chuyến bay phải hoãn việc cất cánh, hoặc phải bay chờ
trong khoảng thời gian nhất định đợi tầm nhìn đạt hoặc vượt ngưỡng khai thác tối
thiểu để hạ cánh, hoặc quyết định đi sân bay dự bị. Do đó, việc dự báo tầm nhìn đường
cất hạ cánh, tầm nhìn ngang khí tượng luôn được chú trọng. Yêu cầu đặt ra đối với các
dự báo khí tượng Hàng không là dự báo chính xác giá trị tầm nhìn, diễn biến tầm nhìn
là vô cùng cấp thiết, từ đó cung cấp nhanh chóng, kịp thời cho tổ bay, cho các nhà lập
kế hoạch bay, nhà khai thác, góp phần đảm bảo an toàn cho các chuyến bay, nâng cao
hiệu quả kinh tế.
Cụm cảng Hàng không Miền Bắc gồm 6 sân bay: Điện Biên, Nà Sản (đang ngừng
hoạt động bay), Nội Bài, Cát Bi, Vinh, Đồng Hới. Các tháng cuối mùa đông, khi khối
không khí lạnh lục địa di chuyển lệch đông ra biển rồi ảnh hưởng đến thời tiết nước ta,
các tỉnh Miền Bắc nói chung trong đó sân bay Nội Bài, Cát Bi và Vinh nói riêng
thường xuyên chịu ảnh hưởng bởi mù, sương mù, mưa phùn nên ảnh hưởng không nhỏ
đến hoạt động bay. Theo báo Dân Trí có địa chỉ www.dantri.com.vn, ngày 05/03/2012
có ít nhất 26 chuyến bay quốc tế và nội địa không thể cất và hạ cánh được tại sân bay
quốc tế Nội Bài do sương mù dày đặc làm giảm tầm nhìn. Theo số liệu của phòng điều
hành bay - trung tâm Hiệp đồng Điều hành bay - Tổng công ty Quản lý bay Việt Nam,
sương mù dày đặc ngày 15/02/2012 tại sân bay Quốc tế Nội Bài làm 6 chuyến bay
không hạ cánh được phải đi sân bay dự bị, trong đó rất nhiều chuyến bay chịu ảnh
hưởng khác như: đổi lịch bay, giờ bay, đổi sân bay đến không được thống kê.
Ở Việt Nam, trong thời gian vừa qua đã có nhiều cố gắng để áp dụng các mô hình
số trị hiện đại phục vụ dự báo thời tiết nói chung và các hiện tượng cực đoan nói riêng
như hạn hán, mưa lớn, bão, áp thấp nhiệt đới,... Tuy mới được bắt đầu, nhưng việc ứng
dụng mô hình số trị trong dự báo thời tiết đã có bước phát triển khá chắc chắn mang
tính hiệu quả. Với ý nghĩa đó, nhằm góp phần nâng cao chất lượng dự báo mù, sương
mù, mây thấp, tầm nhìn, trong luận văn thạc sỹ của mình, tác giả đã nghiên cứu, thử
nghiệm phương pháp: “Dự báo tầm nhìn cho các sân bay Cụm cảng Hàng không miền
Bắc bằng mô hình WRF”. Đây là một phương pháp đã được nhiều quốc gia trên thế
giới áp dụng và thu được những kết quả khả quan, tuy nhiên đây lại là phương pháp dự
báo tầm nhìn hoàn toàn mới chưa áp dụng tại Việt Nam.
Nội dung của luận văn
gồm có:
Phần mở đầu
Chương 1: Tổng quan về dự báo sương mù, mây thấp và tầm nhìn
Chương 2: Mô hình WRF và ứng dụng dự báo tầm nhìn cho các sân bay Cụm
cảng Hàng không miền Bắc
Chương 3: Kết quả thử nghiệm dự báo tầm nhìn bằng mô hình WRF
Kết luận, kiến nghị
Tài liệu tham khảo
CHƢƠNG 1:
TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO SƢƠNG MÙ,
MÂY THẤP VÀ TẦM NHÌN
Mù, sương mù, mây thấp, mưa nhỏ, mưa phùn, v.v.. là những hiện tượng thời tiết
nguy hiểm làm giảm tầm nhìn, ảnh hưởng không nhỏ tới hoạt động kinh tế xã hội, giao
thông đường bộ, đường sắt, đường thủy, đường sông và đặc biệt tới đường hàng
không. Để giảm những thiệt hại do chúng gây ra, nhiều nhà khoa học, dự báo viên khí
tượng trong nước cũng như trên thế giới đã và đang nghiên cứu, áp dụng nhiều phương
pháp khác nhau để từ đó dự báo chính xác sự xuất hiện cũng như diễn biến của các
hiện tượng mù, sương mù, mây thấp, mưa nhỏ, mưa phùn, giá trị tầm nhìn do các yếu
tố thời tiết trên gây ra. Trong chương này, bên cạnh những thông tin trong và ngoài
nước về nghiên cứu, dự báo mù, sương mù, mây thấp, tầm nhìn, và tránh những nhầm
lẫn về các hiện tượng trên, luận văn đề cập đến một số khái niệm sau:
1.1. Những khái niệm và định nghĩa
Kết quả ngưng kết và thăng hoa hơi nước trong khí quyển tạo thành những giọt
nước nhỏ li ti hoặc những tinh thể băng có kích thước vô cùng bé (đường kính từ
5×10-4 - 5×10-2mm) bay lơ lửng trong lớp không khí ngay sát mặt đất, hàm lượng nước
gây giảm tầm nhìn ngang dưới 1km gọi là sương mù, và trên 1km nhưng dưới 10km
gọi là mù, nếu chân của lớp sương mù cao hơn quan trắc viên khoảng 15m trở lên
được gọi là mây [5].
Theo tài liệu hướng dẫn mã hoá bản tin dự báo và quan trắc các yếu tố khí tượng
trong ngành Hàng không [31], mù là sự ngưng kết của các hạt nước siêu nhỏ hoặc các
phần tử ẩm trong khí quyển làm giảm tầm nhìn từ 1000 - 5000m và độ ẩm tương đối
lớn hơn 95%; khi sự ngưng kết của các hạt nước siêu nhỏ hoặc các phần tử ẩm làm
giảm tầm nhìn ngang dưới 1km thì gọi là sương mù. Mưa phùn là các hạt nước đồng
nhất có kích thước nhỏ hơn 0.5mm, các hạt nước được hình thành từ mây thấp hoặc từ
mưa không tới mặt đất. Thông thường, mưa phùn cường độ mạnh do ảnh hưởng của
mây thấp, phụ thuộc vào cường độ kết tủa và số hạt nước. Mưa phùn mạnh có thể đạt
>1mm/giờ. Vì vậy, khái niệm mù trong luận văn này được áp dụng theo quy định báo
cáo thời tiết trong ngành hàng Không.
1.2. Tổng quan về dự báo sương mù, mây thấp và tầm nhìn
1.2.1 Kinh nghiệm dự báo trên thế giới
Do những ảnh hưởng to lớn do thời tiết gây ra nên các bản tin dự báo thời tiết
ngày càng được xã hội chú trọng đặc biệt là chất lượng bản tin dự báo thời gian xuất
hiện sương mù, mây thấp và giá trị tầm nhìn. Bên cạnh các phương pháp dự báo thời
tiết truyền thống, các mô hình số trị đã và đang được áp dụng vào trong nghiệp vụ dự
báo. Tuy nhiên, dự báo sương mù lại chịu ảnh hưởng rất nhiều bởi yếu tố địa phương
và lớp biên bề mặt. Các yếu tố quan trắc và đo đạc trực tiếp trong không gian là nhân
tố cơ bản trong việc dự báo sương mù và mây thấp. Bên cạnh đó, các thông tin từ vệ
tinh, với độ chính xác ngày càng được cải thiện, ngày càng được sử dụng phổ biến làm
yếu tố đầu vào cho mô hình dự báo sương mù và mây thấp.
Trong đề án hợp tác khoa học và công nghệ châu Âu COST - 722 (European
Cooperation in Science and Technology) [23] gồm 13 quốc gia ở Châu Âu đã nghiên
cứu dự báo sương mù mây thấp trong hai năm rưỡi (2001 - 2003) tuy nhiên kết quả dự
báo chưa bao phủ toàn bộ các quốc gia Châu Âu.
Trong báo cáo của Golding (2005) [19], sương mù, mây thấp ảnh hưởng rất
nhiều tới hoạt động hàng không bao gồm cả quân sự và dân sự tại nước Anh. Yêu cầu
cấp thiết đòi hỏi dự báo các ngưỡng giá trị tầm nhìn khai thác cho các sân bay để phục
vụ máy bay cất và hạ cánh an toàn. Bên cạnh đó, sương mù mây thấp cũng ảnh hưởng
tới các phương tiện tham gia giao thông đường thủy và đường bộ. Phương pháp dự báo
sương mù bình lưu truyền thống cho các vùng ven biển là dựa vào hướng gió. Tuy
nhiên, phương pháp dự báo này khi áp dụng vào dự báo cho sương mù bức xạ, sương
mù địa hình thì lại gặp nhiều hạn chế. Sương mù hình thành và phát triển là do sự
tương tác lớp đất bề mặt, mặt biển và lớp không khí gần bề mặt. Các mô hình số trị
NWP (Numerical Weather Prediction) được áp dụng để giải bài toán ảnh hưởng của
các yếu tố quy mô lớn. Các số liệu quan trắc đặc biệt là thám sát thẳng đứng là phương
pháp chính cho ta biết ảnh hưởng của các yếu tố địa phương. Hiện nay, phương pháp
dự báo sương mù, mây thấp và tầm nhìn tại Anh chủ yếu là phương pháp thống kê sau
mô hình MOS (Model Output Statistics) dựa trên phương pháp mạng thần kinh,
phương pháp rẽ nhánh và phương pháp dự báo hoàn hảo trên mô hình quy mô vừa 3
chiều (3D) sau đó được xử lý bởi mô hình 1 chiều (1D).
Hình 1.1 Dự báo sƣơng mù, mây thấp và giá trị tầm nhìn của cơ quan
Khí tƣợng Anh bằng mô hình SSFM (Site-Specific Forecast Model)
(Nguồn: Golding, 2005)
Hình 1.1 là kết quả dự báo tầm nhìn, sương mù và mây thấp ngày 20/03/2000
bằng mô hình 1D của cơ quan khí tượng Anh. Các yếu tố khí tượng theo quy mô thẳng
đứng được mô hình 1D xử lý. Trên đồ thị, trục tung chỉ độ cao được tính bằng feet (1
feet = 0,305 m), trục hoành chỉ thời gian và giá trị tầm nhìn dự báo được tính bằng km
thể hiện bởi dải màu nằm song song với trục thời gian. Mô hình 1D đã cho kết quả dự
báo tầm nhìn và mây thấp làm suy giảm tầm nhìn rõ rệt.
Trong báo cáo của Petersen và Neulsen (2005) [30], viện khí tượng Đan Mạch,
mô hình khu vực hạn chế phân giải cao HIRLAM (High Resolution Limited Area Model)
đã được áp dụng để dự báo tầm nhìn tại độ cao 2m từ tháng 02/2001 đến 10/2003, kết
quả dự báo được kiểm kiểm chứng lại bằng số liệu quan trắc của 30 trạm Synop của
Đan Mạch.
Theo Petersen và Neulsen, giá trị tầm nhìn phụ thuộc vào thành phần của Sol khí,
lượng nước trong mây và thành phần giáng thủy. Tuy nhiên, mô hình dự báo HIRLAM
không tính toán được sự ảnh hưởng của các thành phần sol khí, do đó tính toán tầm
nhìn chỉ phụ thuộc vào kích thước các hạt nước trong mây. Lượng nước trong mây
(Cw) được tính từ mô hình HIRLAM cho các mực. Giá trị lượng nước trong mây (Cw)
tại bề mặt bằng 0, giá trị lượng nước trong mây thấp nhất của mô hình tại độ cao 2m,
do đó sương mù được dự báo tại độ cao 2m.
B
A
Hình 1.2 Kết quả dự báo tầm nhìn hạn 6h bằng mô hình HIRLAM
và số liệu tầm nhìn quan trắc lúc 6Z ngày 19/2/2003
(Nguồn: Petersen and Nielsen, 2005)
Từ hình 1.2 ta thấy, mô hình HIRLAM với độ phân giải 0.15ºx0.15º cho kết quả
dự báo tầm nhìn khá tốt so với tầm nhìn quan trắc thực tế.
Cano và Terradellas (2005) [17] cũng đưa ra kết quả dự báo sương mù cho Tây
Ban Nha. Khí hậu và địa hình ở Tây Ban Nha gần giống với khí hậu và địa hình các
quốc gia cận nhiệt đới phía tây của Châu Âu. Sương mù thường hình thành và rất khó
trong việc dự báo nên ảnh hưởng rất nhiều tới hoạt động kinh tế, giao thông bề mặt.
Cano và Terradellas cũng đã áp dụng mô hình HIRLAM, độ phân giải 0.5ºx0.5º chạy
4lần/ngày để dự báo sương mù, mây thấp và tầm nhìn. Kết quả dự báo được kiểm
chứng với chỉ số dự báo sương mù FSI (Foggy Stability Index), đây là chỉ số được
phát triển bởi cơ quan dự báo thời tiết Hoa Kỳ đã được nhiều viện khí tượng trên thế
giới áp dụng.
Terradellas và Cano (2005) [33] đề cập đến phiên bản dự báo 1 chiều (H1D) từ
mô hình HIRLAM đã được cơ quan Khí tượng Tây Ban Nha áp dụng dự báo sương
mù cho sân bay Madrid từ tháng 11 năm 2002. Mô hình HIRLAM (H3D) được chạy 4
lần trong ngày, với bước dự báo 3 tiếng và độ trễ khoảng 4,5 tiếng. Kết quả từ H3D sẽ
được H1D xử lý và dự báo sương mù. Ưu điểm của mô hình H1D là thời gian xử lý
nhanh. Phương pháp này khắc phục được hạn chế là cấu trúc ngang của các yếu tố đã
bị bỏ qua trong mô hình dự báo 1D truyền thống do viện khí tượng Tây Ban Nha sử
dụng.
Tại Phần Lan, hệ thống quan trắc khí tượng đã thay đổi đáng kể trong 10 năm qua
đặc biệt là hệ thống quan trắc Synop tự động và hệ thống quan trắc phục vụ hàng
không. Các hệ thống này đóng góp đáng kể trong việc phát hiện sương mù, tuy nhiên
kết quả dự báo vẫn còn nhiều hạn chế. Việc sử dụng hệ thống Radar cũng gặp nhiều
khó khăn trong việc phát hiện sương mù, mây thấp do độ dày của lớp mù rất mỏng.
Tuy nhiên, trong một số trường hợp thì việc sử dụng Radar cũng cho kết quả dự báo
sương mù, mây thấp nhất định. Ảnh mây vệ tinh quỹ đạo cực của cơ quan Đại Dương
Khí Quyển Mỹ NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) cũng cho
kết quả khả quan trong việc phát hiện sương mù, mây thấp. Dự báo sương mù bằng
phương pháp thống kê cũng được áp dụng. Theo kinh nghiệm dự báo của Viện khí
tượng Phần Lan (FMI: Finnish Meteorological Institute), nếu nhiệt độ bề mặt trừ nhiệt
độ tại 2m lớn hơn 0,3ºC và tốc độ gió tại độ cao 10m nhỏ hơn 5m/s thì sương mù hình
thành. Bên cạnh đó, mô hình số ECMWF (European Centre for Medium-Range
Weather Forecasts) và HIRLAM cũng được FMI áp dụng để dự báo sương mù tuy
nhiên độ chính xác của dự báo vẫn chưa cao [27].
Trong báo cáo của Zhou và cộng sự tại hội nghị quốc tế lần thứ 5 về sương mù và
tầm nhìn tại Đức từ ngày 25 - 30/06/2010 [36], trung tâm dự báo môi trường quốc gia
Hoa Kỳ NCEP (National Centers for Environmental Prediction) đã thực hiện dự báo
sương mù và tầm nhìn dựa trên mô hình số trị cho khu vực Bắc Mỹ, kết quả còn nhiều
hạn chế nên trong các tài liệu hướng dẫn của NCEP đã không nói chi tiết. Tuy nhiên,
giá trị tầm nhìn được dự báo dựa trên các biến đầu ra của mô hình (phương pháp
MOS). Cũng theo báo cáo này, trong dự án B08RDP Trung tâm dự báo môi trường
quốc gia Hoa kỳ (NCEP) đã dự báo thành công phục vụ Olyimpic Bắc Kinh 2008 cho
khu vực Trung Quốc với độ phân giải 15km. Hiện nay, NCEP đã áp dụng và thử
nghiệm dự báo cho toàn bộ khu vực bắc Mỹ với độ phân giải 32km.
Để nghiên cứu năng lực dự báo sương mù và tầm nhìn của mô hình WRF
(Weather Research and Forecasting Model), Han Bang và cộng sự (2008) thuộc Trung
tâm nghiên cứu môi trường toàn cầu - Trung tâm nghiên cứu môi trường quốc gia Hàn
Quốc (2008) đã thử nghiệm dự báo sương mù và tầm nhìn cho các sân bay quốc tế và
nội địa của Hàn Quốc [20]. Kết quả được đánh giá với bộ số liệu quan trắc giai đoạn
2003 - 2006. Mô hình WRF phiên bản 2.1.2 được sử dụng với điều kiện biên và điều
kiện ban đầu từ mô hình toàn cầu (GDAS: Global Data Assimilation System) độ phân
giải 1º x 1º của NCEP, sử dụng kỹ thuật lồng 3 lưới 54km - 18km - 6km, với 40 mực
độ cao, mực cao nhất là 50mb. Số liệu đầu ra từ lưới 6km dùng để dự báo sương mù và
tầm
nhìn
đã
cho
kết
quả
khả
quan.
Ngày 21/2/2007
Ngày 4/5/2007
Hình 1.3 Dự báo sƣơng mù và tầm nhìn bằng mô hình WRF
cho sân bay INCHON –Hàn Quốc
(Nguồn: Han Bang và CS, 2008)
Trên hình 1.3 là kết quả dự báo sương mù và tầm nhìn cho sân bay InChon - Hàn
Quốc trong 2 ngày 21/02/2007 và 04/05/2007 bằng mô hình WRF. Số liệu đầu ra từ
mô hình WRF được xử lý bằng phương pháp CVIS và RVIS (sẽ đề cập đến ở phần
sau) để dự báo tầm nhìn và cho kết quả khá khả quan, nhất là việc dự báo được sương
mù xung quanh thời điểm 21Z ngày 21/02/2007 và ngày 04/05/2007.
1.2.2 Kinh nghiệm dự báo trong nƣớc
Dự báo sương mù, mù gây giảm tầm nhìn cũng được các nhà dự báo Khí tượng,
các nhà nghiên cứu Khí tượng trong nước chú trọng từ rất sớm. Bên cạnh phương pháp
dự báo Synop, nhiều tác giả đã dùng phương pháp thống kê để dự báo mù, sương mù,
và tầm nhìn cho khu vực Bắc Bộ.
Theo Phan Văn Tân (1994) [5], công trình đầu tiên ở Việt Nam trong những thập
kỷ 60 do Đặng Trần Duy và cộng sự thực hiện. Trên cơ sở chuỗi số liệu từ 1960 - 1966
của trạm Cô Tô, tác giả đã xây dựng những đặc trưng thống kê về sự xuất hiện sương
mù, mù với các yếu tố như nhiệt độ, điểm sương, độ ẩm, hướng gió và tốc độ gió ....
Trong đề tài cấp nhà nước 52-02-02 (1981 - 1985), Kiều Thị Xin đã sử dụng chuỗi
số liệu 20 năm (1961 - 1981) của 3 trạm khí tượng ven biển Bắc Bộ để xác định các
đặc trưng thống kê để dự báo mù và sương mù. Qua công trình này, tác giả đã chỉ ra
thời gian sương mù ảnh hưởng nhiều nhất đối với khu vực là các tháng XII, I, II, III.
Trong đề tài cấp nhà nước 42A-05-02 (1986 - 1989), Trần Tân Tiến đã xây dựng
phương pháp dự báo sương mù bức xạ - bình lưu trên cơ sở phương trình nhập nhiệt và
vận chuyển nước và hơi nước. Sau khi áp dụng dự báo thử nghiệm cho sân bay Nội
Bài, theo tác giả thì có thể áp dụng vào dự báo nghiệp vụ. Cũng trong đề tài này, khi
nghiên cứu phương pháp dự báo sương mù cho một số sân bay chính, Phan Văn Tân
đã nhận được những kết quả tính toán thống kê về đặc điểm mù và sương mù, tầm
nhìn xa dưới 4km tại một số sân bay thuộc khu vực Bắc Bộ.
Trong luận án phó tiến sỹ (1994), Phan Văn Tân đã nghiên cứu “đặc điểm chế độ
và phương pháp thống kê vật lý dự báo sương mù khu vực biển và ven bờ khu vực
Vịnh Bắc Bộ” và đưa ra bộ chỉ tiêu, theo tác giả có thể ứng dụng vào trong nghiệp vụ
dự báo mù và sương mù.
Bên cạnh đó, với mục đích phục vụ giao thông hàng hải và các hoạt động thám
hiểm trên biển, số liệu dự báo tầm nhìn bằng mô hình GFS (Global Forecast System)
của NCEP với độ phân giải 0,5º, miền dự báo 8N - 24N, 91E - 130E, hạn dự báo 180
giờ
(7,5
ngày),
4
lần/ngày
được
cập
nhật
trực
tuyến
tại
địa
chỉ
http://passageweather.com/. Thông qua trang web đó, ta có thể nhận được số liệu dự
báo tầm nhìn cho các sân bay thuộc Cụm cảng Hàng không miền Bắc của Việt Nam
tương đối đầy đủ. Tuy nhiên, do mới theo dõi nên việc đánh giá độ chính xác số liệu
dự báo tầm nhìn cho khu vực trên, cũng như các sân bay thuộc Cụm cảng Hàng không
miền Bắc chưa được kiểm chứng.
- Xem thêm -