Tap ch i KhfKi h ọ c D1 IQCil IN. K h o a h ọ c I ir nhiC'n \\1 C'oti^ n g h õ 2 ” (2'Ht‘M 24Ỉ -2'
Vê khả nănií ứrm dụng mô hình Re^CM vào dụ- báo hạn mùa các trường khí hậu bê mặt ở Việt Nain
Phan Văn Tân, Hồ Thị Minh Mà, lAKYim Mạnh Thanu. I ran Ọuaim Dửc
K ììoa K hí Thủy vùn và H ui dư(rn<tỊ hục. T ria m ^ D ụi hoc KỈUÌU hoc Tư ỉìíìiẽn. Ỉ UỈ Ì K Ì Ì Ỉ S 534 N sỉuyàì Trãi, ỉỉà S ò i. ỉ /t7 \ ’í//;;
N h ậ n n uàv 2 0 i h á n íi 7 iK’i m 2 0 0 9
T ó m tắt. T r o n i í b à i n à v t r in h b à y m ộ t sổ k c t qu à th ừ n i ih iộ m b ư ớ c d a u ử nu d ụ n u m ỏ h in ii k l i í hậu k h u v ự c R e g C M 3 đ ề d ự b à o n h iệ t đ ộ í^un^ b ì n h t h á n ii v á t ỏ n u lư ự t m m u a ih a n u c h o ba íh á n i: m u a hè 6 - 8 1 9 9 6 k h i s ừ d ụ n u sàn p h ẩ m ket x u ấ t c ủ a m ỏ h in h k h í hậu toàn câu C A M lã m d i c u k iệ n ban đ ẩ u và đ iề u k iệ n b iê n ( R c i i C M - C A M ) . C á c irư ờ n i: d ự h á o c ủ a R ouCM -CAM dà d ư ự c d á n h íiiá b ằ n ii c á c h so s á n h v ớ i sàn p h ẩ m m ô p h ó im t ư ơ n u ư n u c u a R e e C M 3 v ớ i dằLi v à o !a số liệ u tái ph ân tích FRA40 và n h iệ t độ một nước bien phân tích 0 ! S S T (RoiỉCM l;F<A) Kcl c]Lia dự hão nhiệt dộ
\ à lư ợ n u n n i a c u a R e ụ C M - C A M c ò n d ư ợ c so saiìh í r ự c t iô p v ờ i sô liỘLi p lià n t ic ỉì C K U (n h iệ t dộ) vã C M A P ( l ư ợ n u m ư a ) , v á đ á n h íiiá d ịn h lư ợ n u c h o k h u \ ự c V i ệ t N a i i ì c á c h n ộ i SLiy VC v ị trí t rạ m và so sá n h v ớ i sổ liệ u q u a n trăc lừ m ạ i m lư ớ i írạ in k h i i ư ợ i m t h ò n g q u a c á c c h í sô ihoHLỊ kc.
K ể t quá n h ậ n đ ư ự c c h o th ấ y, về c ư bàn các trưừni: nhiỌl đ ộ và lư ọ i ì i; m ư a d ự b ả o cùa R c u ( ' M - C A M p h ù h ợ p lố t v ớ i sán p h ẩ m m ô p h ó n ii cù a R c í i C M - L Ỉ ^ A c ù n u n h ư VỚI c á c trư ớ rm p h â n t íc h C R U , C M A P .
r r è n k h u v ự c V i ệ t N a m . R c í i C M - C A M i h ư ờ n u d ự b á o n h iệ t d ộ t liá p h a n q u a n trăc; sai sô d ự háo n h i ệ l đ ỏ wũa R c i i C M C A M l i u n i ; b ì n h k l ì u ù t i u 2 ' ‘c . k l ỉ á ũ n đ ị n h vii c ú li nlí h c lìiỏiit;.
R e g ( ' M - C A M c ù n u c h o ỉ ư ợ n u m ư a d ự b á o ở V i ệ t N a m th a p hơ n i h ự c lè. l u y n h iê n sai sỏ c ò n kh á lớ n và k h ỏ n u the h iệ n r ò q u i luật. I r o n u ba th á n u i h ử n u h iệ m . d ự b á o l iĩ ự n u n iư a cù a R c g C M - C A M c h o t h á n u 6 / 1 9 9 6 ià h ợ p Iv nhất.
Từ khỏa: R c g C M , D ự b â o m ù a , M ô h ìn h k h i hậu k h u vự c.
1. M ử đ ầ u mò thời uian của bài toán dự báo liạn mùa mới
chi dừng lại ờ klioàng 1, 2, 3, 6, 9 tháng, tối đa Dự báo khí hậu hạn mùa (seasonal đcn 1 năm. C ó liai cách ticp cận dự báo hạn forecasting) hiện đ an g là một trong những bài mùa là dự báo bằng các phưong pháp thống kẻ toán được quan tâm đặc biệt từ nhiều lĩnh vực v à dự báo bằng các m ô hinh số trị, bao gồm cà ứng ciụng. Thôntì tin dự báo khí hậu hạn mùa là mô hình khí hậu toàn cầu và mô hình khí hậu cãn cứ khoa học cho v iệ c đưa ra kế hoạch sản khu vực.
xuât, ứng phó với thiẽn tai. C h o đôn nay, qui Trước khi các mô hình số trị được ứng dụng
_________ rộng rãi, phương pháp thống kc đã được sừ
l ác g ia liên hộ. 1)T.; 84-4-3558381 ỉ d ụ n g đ ể x â y d ự n g c á c m ô hình dự b á o mùa, dự
E-ìTiail; l a n p v @ v n u . e d u . vn
241
2 4 2 p.v. Tân và nnk. Ị TọỊĩ chí Khoa học Đ H Q GHN, Khoa học T ự nhiên và Công n<^hệ 25 (2009) 241-25ĩ
báo sự hoạt động cùa xoáy thuận nhiệt đới,...
[1-4]. Với cách tiếp cận “cổ điển”, các mô hinh dự báo này được xây dựng dựa trên nguyên tắc sử dụng các biến khí quyển, đại dương (chù yếu là nhiệt độ bề mặt biển - SST) làm các nhân tố dự báo. Các nhân tố thường được chọn nhất là các chi số ENSO (E1 Nino/Southem Oscillation), MEI (Multivariate ENSO Index), hoặc các trường tái phân tích toàn cầu. Trong những năm gằn đây để tăng tính độc lập giữa các nhân tố dự báo người ta đã sử dụng kỹ thuật phân tích trực giao (EOF) tạo ra các biến thứ sinh. Tuy nhiên, do bản chất của phương pháp, các mô hinh thống kê ‘‘cồ điển” đã bộc lộ những nhược điểm vốn có cùa nó. Đó là chúng chi có thể nắm bắt được những hiện tượng mang tính qui luật và sẽ cho sai số lớn khi đối tượng được dự báo xảy ra cỏ tính đột biến. Một cách tiếp cận khác hiện đang được ứng dụng rộng rãi là kỹ thuật “hạ thấp qui mô” thống kê (statistical downscaling), trong đó các biến đầu vào của mô hình thống kê là các trường dự báo toàn cầu cùa mô hình động lực. Đây là cách tiếp cận “rẻ tiền” nhất, phù hợp với các nước nghèo mà điều kiện trang thiết bị tính toán hạn chế, và Uoiỉ^ Iihièu liưùng hụp lìỏ dă luaiig lại hiệu quà đáng kể. Với cách tiếp cận này, các trường khí hậu toàn cầu dự báo, nhận được từ các trung tâm lớn trên thế giới, sẽ được nội suy về các vùng, địa phương có qui mô nhò hơn nhờ kỹ thuật thống kê. Nhược điểm chính cửa phương pháp này nằm ờ chỗ đầu vào của các mô hình thống kê là sản phẩm dự báo của các mô hình toàn cầu, do đó phụ thuộc vào độ chính xác của các mô hình này. Hơn nữa, do độ phân giải của các mô hình toàn cầu hiện nay nói chung còn khá thô (khoảng vài trăm km), nhiều đặc tính địa phương bị làm trơn (độ cao địa hình, lớp phủ bề mặt, tính chất đất,...) trong khi chúng là những nhân tố chi phổi mạnh mè điều kiện khí hậu địa phương và khu vực, nên hiệu quà của việc nội suy từ lưới mô hình về các vùng có qui mô nhỏ bằng phương pháp thống
kê nói chung không cao, và dù sao vẫn mang tính quán tính lớn.
Trong khi hướng tiếp cận thống kê vẫn tiếp tục những nồ lực tìm kiếm giải pháp cài tiến, các mô hình khí hậu khu vực đã bắt đầu được phát triền từ cuối những năm 1980 cùa thế kỷ 20. ý tường hình thành những mô hình này bắt nguồn từ việc cải tiến các mô hinh dự báo thời tiết qui mô vừa cho mục đích mô phòng các trường khí hậu quá khứ, trong đó mô hình khu vực được “ lồng” (nest) vào một mô hinh toàn cầu nào đó [5-7]. Trong số các mô hinh khí hậu toàn cầu dự báo hạn mùa đáng chú ý là mô hinh CFS (The N C E P Climate Forecast System) [8].
Đây là hệ thống mô hình kết hợp đầy đù (full c o u p l e ) đ ồ n g th ờ i g i ữ a m ô h ìn h khí q u y ể n và mô hình đại dương, mới được dưa vào chạy nghiệp vụ từ tháng 8 năm 2004 tại NCEP (National Centers for Environmental Prediction). Hiện tại, hạn dự báo của CFS là 9 tháng.
Ngoài CFS, hiện nay trên thế giới đã có nhiều cơ sở chạy mô hình khí hậu toàn cầu cho mục đích dự báo hạn mùa. Tuy nhiẻn, vì nhiều lý do khác nhau, sản phẩm của các mô hình này không được cung cấp miễn phí, hoặc nếu có thì đỏ là những sản phẩm đă qua xừ lý, không thể dùng làm đầu vào cho các mô hinh khu vực (chẳng hạn, dưới dạng bản đồ hoặc file số liệu trung binh tháng, mùa). Trước những thách thức đó, chúng tôi đã tiến hành nghiên cứu thừ nghiệm ứng dụng sàn phẩm mô hình CAM (C om m unity A tm osphere Model) làm điều kiện ban đầu và điều kiện biên cho mô hinh RegCM (Regional Climate M odel) với mục đích dự báo mùa. C A M (phiên bản 3.0 “ CAM3.0) là mô hinh khí q u y ể n toàn cầu được phát triển với sự hợp tác của các nhà khoa học từ NCAR (National C enter for Atmospheric Research), các trường đại học và các cơ sở nghiên cứu khác của Hoa Kỳ. Chi tiết về CAM có thề xem, chẳng hạn, trong [9]. Trong bài này sẽ trinh bày
p.v. Tân và nnk. f Tạp chí Khoa học D H Q G H N , Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 25 (2009) 24Ì-25Ĩ 243
một số kết quà bước đầu thử nghiệm kết hợp CAM và RegCM phiên bản 3.0 (RcgCM S) [10]
để dự báo các trường nhiột độ 2rn (T2m ) và tồng lượỉig mưa tháng thời kỳ 6 -8 /1 9 9 6 cho khu vực Việt Nam và Đông N am Á.
2. M ô hình và số liệu
Cho mực đích dự báo m ùa bằng mõ hình khí hậu khu vực trước hét cần có các írưừỉìg dự báo loàn cầu làm điều kiện ban đầu và điều kiện biên, ờ đây, các trường này nhận được từ mô hình CAM bằng cách lích phân mô hình liẻn tục trong 4 tháng cùa năm 1996 (từ 01/5/1996 đến 01/9/1996), trong đó tháng đầu tiên (tháng 5/1996) là thời gian khời động mô hình. Két quà lích phân 3 tháng còn lại (6,7,8/1996) được dùng làm dằu vào cho mô lìinlì khu vực RcgCM3. Chi tiết về việc chạy mô lìinh CAM nằm ngoài khuôn khổ bài báo này nên sẽ không được trinh bày ờ đây. Sản phẩm cùa CAM dược trích cho RegCM3 bao gồm các trường mực đơn là khí áp bề mặt (Ps) hoặc khí áp mực biển trung binh (PMSL), nhiệt độ mặt nước bién ( S S1 ), và c á c l i ư ù n g ba c i ù ề u là nliiộl d ộ k liỏ iig khí ( !'), độ ẩm tương đối (RU), các thành phần vận tốc gió kinh hướng (V), vĩ hướng (U) và độ cao địa the vị (H) trcn 26 mực mực mô hình và sau từng khoảng thời gian 6h một. Độ phân giãi ngang két xuất cùa CAM là 2,81 độ kinh vT, kể cà SST, được nội suy về lưới cùa RegCM3. Mô lìinh ReeCM3 chạy với đầu vào từ CAM được k ý h iẹ u ĩà R c g C M - C A M .
1’rong nghiên cứu này, miền tính cùa RegCM3 trài từ 15S-42N và từ 75E-135E, độ phân giài ngang 54km (tương đương 0,5 độ kinh vĩ), số mực theo chiều thẳng đứng là 18 mực, trong đó có 6 mực Irong lớp PBL (dưới 850mb) và khí áp mực trên cùng cùa mô hình là 70mb. RegCM3 sử dụng sơ đồ truyền bức xạ cùa CCM3 (Community Climate Model
Version 3), trong đó có tính đển ành hưởng cùa v i ệ c gia tă n g cá c khí nhà kính ( N O2, C H4, CFC), aerosol khí quyền, và băng trong mây; sơ đồ Irao đồi sinh - khí quyển BATS (Biosphere Atmosphere Transfer Scheme); hai tùy chọn đối v ớ i s ơ đ ồ tính d ò n g trao đồi đại d ư ơ n g - khí quyển là BATS và Zeng; bốn tùy chọn đối với sơ đồ đối lưu là Kuu, M iT -E m anuel, Grell với già thiết khép kín Arakawa-Schubert năm 1974, ký hiệu G relÌ-A S74 và Grell với già thiết khép kín Fritsch-Chappell năm 1980, ký hiệu G rell-FC 80, [10-12]. Trong trường hợp ờ đây chúng tôi sừ dụng sơ đồ tính dòng trao đồi đại dươiig - khí quyển theo BATS và sơ đồ đối lưu G rell-A S74.
Ngoài ra, để làm đối chứng cho kết quả dự báo cùa R cgC M -C A M , flegCM3 còn được chạy với số liệu tái phân tích ERA40 độ phân giải ngang 2,5 độ kinh vĩ, được cho Ircn 17 mực đang áp chuẩn, cách nhau 6h một, và số liệu nhiệt độ mặt nước biền phân tích trung bình
tuần OISST cùa NOAA (National
Oceanographical and Atmospheric
Administration). Ký hiộu trường hợp này là R e g P M - P í í A Ket quà dự háo cùn R cg C M -C A M còn được đánh giá khi sử dụng các nguồn số liệu phân tích CRU (Center Research o f Units) dộ phàn giải 0,5 độ kinh vĩ (đối với trường T2m), CM A P (CPC Merged Analysis o f Precipitation) độ phân giải 2,5 độ kinh vĩ (đối với trường lượng mưa). Để đánh giá cho khu vực Việt Nam, các trường nhiệt độ và lượng mưa dự báo của R cgC M -C A M được nội suy về vị trí trạm quan trắc và so sánh với sổ liệu quan trác thực té từ m ạng lưới trạm khí tượng, bao gồm lượng mưa quan trác cùa 54 trạm và nhiệt độ quan trắc cùa 154 trạm, phân bố khá đồng đều trên loàn quốc, trong đó các đặc trưng sai số trung binh (ME), sai số tuyệt đối trung bình (MAE) đã được sử dụng.
2 4 4 p.v. Tân và nnk. / Tạp chí Khoa học DỈÌQGỈỈN, KỉĩOiỉ học Tự nhiên và cỏĩĩ^ ỉi^hệ 25 (2009) 24Ỉ-25
3. Ket q u ả t h ử nghỉệni và n h ậ n \c t
Trên các hình 1 và 2 dan ra các trường vector gió v à độ cao địa thế vị làm đầu vào cho R e g C M 3 nhận được từ C A M và lừ số liệu tái phân tích E R A 4 0 trên các mực đẳng áp lân cận mực 10 0 0 và 850m b. C ó thề nhận thấy sự phù hợp khá tốt giừa các trường hoàn lưu cùa C A M và E R A 4 0 . C A M đà tái tạo khá hợp lý những đặc điểm cơ bàn sự phân bố khí áp v à trường gió, như áp thấp N a m á, áp cao cặn nhiệt T â y
Thái Bình dương, hướng v à lốc dộ gió. í)ới gió mùa T â y N a m trong Í :R A 4 0 dà dược C A M tái tạo khá tối. M ặc dù v ậ y , giừa chúnu van cỏ sự khác biột nhất định về cường dộ và vỊ trí các trutm tâm khí áp. Thẽ hiộn rõ nhât sự khác biệt này là trường độ cao địa the vị các tháng 7 và 8.
Trên sàn phâm cùa C A M vị trí và cường độ cùa áp cao cận nhiệt 'rày T hái Bình dirơntỉ thè hiện khá rồ tronu khi ớ E R A 4 0 chún g tò ra khá mờ nhạt. T ô c độ uió cùa C A M C U H ÍỈ mạnh hơn cùa F R A 4 0 một ít.
/e hCĨ it Wind ol Ỉ008 *3 mb, 7/1S96-19Ô6 Cam
/e.MGT ề Wina ot toofi.43 mb. 6/1996-1996 ERA-
m m m
e.HCT & w.nd ol 1008 43 mb. 7 /1 9 9 6 -19S6 ERA40 Ave.HCT à Wind ot I00fl,4i mb . 8/19S6-1996 EKA4C
Hình 1. Trường vector gió và độ cao địa llìé vị mực 1008.43mb trung bình các thánL* 6,7,8 (trái sang phải) cùa CAM (trên) và ERA40 (dưới).
Hình 3 dẫn ra trường nhiệt độ 2m phân tích cùa C R U (chi có trôn đất liền) các tháng 6 ,7 ,8 /19 9 6 v à hinh 4 là kết quà m ô phòng tương ứng cùa R e g C M 3 với đầu v à o là sản phâm cùa C A M ( R e g C M - C A M ) , số liệu tái phân lích E R A 4 0 ( R e g C M - E R A ) v à hiệu giừa các mò phòng này.
Trước hét nhận thấ*, sự tương đ ồng về phân bố không gian của trường nhiệt độ mỏ phỏng cùa R e g C M - C A M v à R e g C M - E R A . V ị trí các tâm nóng, lạnh của R e g C M - C A M khá trùng khớp với R e g C M - E R A , tuy nhicn độ lớn của
các trường này khác biệt khá rõ, the hiện trẽn hiệu cùa hai trường í< c íz C M - C A M và R c g C M - E R A (các hinh bèn phải trong hình 4).
V à o tháng 6, so với R e g C M - E R A , ĩ l c g C M - C A M c h o m ô pliòni; nhiệt đ ộ lcVn hơn trên các vùim lục dja, trong đó đárm chủ ý là các khu vực cao nguyên T ả y Tạntz, đỏrm băc bán đào A n Đ ộ v à khu vực Triều T iên , Nhật Bản, nhưng lại m ô phònii nhiệt dộ thấp han trên các vù n g đại dươiìíỉ v à phần lán bán đ ào Ản Độ. Trên khu vực Viột N a m sự chênh lệch ciừa hai trường hầu như khòng d án g ke, chi trcn
p.v. Tản Z'rt nnk. / Tạp chi Khott học DHQGHN, Khoa ỉtọc T ự nhiên và ĩi^hệ 25 (2009) 241-251 245
dirới r c . Tháng 7, R egC M -C A M mô phòng tám nóng trên vùng đông bắc Trung Quốc và nhiệt độ lớn hơn rât nhiêu so với R egC M -ER A toàn dài phía bãc vĩ độ 30"N được trên các khu vực tương tự tháiiíí 6, ngoại trừ R cgC M -C A M mô phòng cao hơn một cách bất IrcMi lành ihồ Việt Nam. Sự chênh lệch này hầu llurờng.
như \ưẹrt quá 4"'C. Dặc biộl ờ đảv nhiệt độ lại
Avc hCT át Wind a t 8 J 0 . 2 3 m D. 7 / 1 9 9 6 - 1 9 9 6 CAM
HCT A Qị 8 J 0 2 3 fnt>. 6 / 1 9 9 6 - 1 9 9 6 C AU A v c . H C T & w . n d Qi 8 3 0 2 3 m b . 8 / 1 9 9 6 - 1 9 9 6 CAM
MGĨ k W n d Qt 8 J 0 . 2 3 m b . 6 / 1 9 9 6 - 1 9 9 6 E R M O . v e. HCT 4 W i n d o t 8 3 0 2 3 m b . 7 / 1 9 9 6 - 1 9 9 6 E Ra+C A v« .h GT & Wi n d o t 8 3 0 J | « w m o gc o j y 2 Ỉ m b , 8 / 1 9 9 6 - 5 9 9 6 E Ra + OX J m o , 0/ I » »0-
...k.. Jii -
Ị lình 2. Trường vector gió và độ cao địa thé vị mực 830.23mb trung bình các tháng 6,7,8 (trái sang phải) cùa CAM (trên) và ERA40 (dưới).
A v « T 3 m 100#1 r p u A v « T ? m 10Q R 0 7 < ' P l | Av* T J m IQQfi OA rpụ
n .{. A M :t n 'X
-
;
rm iì )«
ũ
rU **
te :
% h
•ỉ
.0 ’»
* »
• 2
c “
- ỉ
I '1 ”
iu - l
- - I f t ■«
- ' J
■% ... ...
H «01 «tf M lầi M 'M >^ai 'tư rã > V Hi 1
Hình 3. Trườnu nhiệt độ không khí irung bình mực 2m các tháng 6,7,8/1996 (trải sang phài) theo số liệu CRU.
Khác với tháng 6, nhiệt độ mô phòng tháng 7 cùa R egC M -C A M trẽn khu vực miền Trung và một phần Bẳc Bộ Việt Nam lại thấp hơn RegCM -ERA khoảng gằn r c . Sự khác biộl của trường nhiệt iháng 8 mô phòng bời RegCM -CA M và RegCM “ ERA có phần khác với tháng 6 và tháng 7. Khu vực phía bấc bán
đào Án Dộ và đỏng bắc Trung Quốc vẫn được R egC M -C A M mô phòng cao hơn, thậm chí tăng về trị sổ, nhưng thu hẹp về diện tích không gian. Trên lãnh lliồ Việt Nam sự clìcnh lộch nàv giảm đi rõ rệt, chi vào khoàng ±0,5"c. Mặc dù có sự khác biệt giữa hai trường mô phòng, có
246 p.v. Tãn và rtĩĩk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiẽn im fi<^hệ 25 (2009) 2 ỈV 2 5 Ì
thổ nói rằng sự chênh lệch giừa chúng là chấp nhận được, nhất là trên khu vực Việt Nam.
So sánh hình 3 và hình 4 ta thấy nhiệt độ mô phòng cùa R cgC M -ER A nói chung thấp hơn CRU. Ket hợp với nhừng nhặn xét trên đây có ihể nói ràng về cơ bản R egC M -C A M tạo ra
trường nhiệt mô phòng tliắp hơn CRU IrcMi các khu vực Án Dộ, Việt Nam “ Dòng dưoim \à sẽ cho kêt quà mô phòng xáp xi hoặc cao han CRU trên các vùng cao nguyên Tây Tạim, dònu bác bán đào Án Dộ và plìía bác vĩ tuvến 30'’N.
Av/e-T2m. 19 96 .06.RegCU -CAU Ave Ĩ 2 m . l 9 9 6 Oe.ReqCU-ERA
Ave.ĩ2m.!996.07,RegCM-CAM A v e J 2 m .1 9 9 6 . 0 7 , R e g C M - £ R A
D i f f . A v e . T 2 m 1 9 9 6 . 0 6 . C A W - E Ra
- - J - - # - - 8
— a
— - # -10
~ - 12
í' Ì *
Hình 4. Trường nhiệt độ không khí trung bình nnrc 2m các ihánu 6,7,8/1996 (trên xuống dưới) mô phỏng cùa Rei*CM3 theo số liệu của CAM (trái), ERA40 (giừa) và hiệu uiừa chúni; (phải).
lượng mưa trong CMAP bị làm trơn khá nhiều ncn không thể hiện được vai trò địa phương, trong khi đó các trườnu mô phòrm cùa í^euCM Trường lượng mưa phân tích CM A P và mô
phòng bời R egC M -C A M , R egC M -E R A cùng như hiệu giữa hai trường mô phòng này được dẫn ra trên các hình 5 và 6. Một lần nữa có thể thấy sự khác biệt rất đáng kề trong cấu trúc trưÒTig lượng mưa giừa CMAP và mô phòng cùa RegCM3. Do độ phân giải thô, trường
được mô tà chi tiêt hơn rât nliiéu. Trườniỉ mira của CMAP thể hiện rẩt rỏ đặc đicm qui mô iớn của dài mưa nhiệt đới bắc bán cầu Iroíiíĩ những tháng chính hò, trong khi các Irưímg mô phòng
p.v. Tồn và nnk. / Tạp chi Khoa học ĐHQGHN. Khoa học T ự nhiên và Côn^ nghệ 25 (2009) 241-251 2 4 7
của RegCM lại cỏ cấu trúc giống như phân bố mây trong những tháng này. Bời vậy, sẽ không chính xác nếu chú trọng phân tích, so sánh giừa hai loại số liệu này cho từng tháng riêng biệt.
Thay vì điều đó ta se tập trung xem xét khả năng mô phòng mưa cùa R egC M -C A M bàng cách so sánh với mưa mô phòng của R cgC M -ER A 40.
A v e . R o . n . 1 9 9 6 . 0 6 - C U A P Ave Ro m 1996. 07. CUAP Av c . Ro t n . l 9 9 6 . 0 8 - CUAP
/ ^ 1 _____ _ ^ ______ r ị T ^ ^ r l í ấ r ^ _____ ^
. • « ' -í • v 1'ầ ' O í . " v « . M Mi I|J« 'M - .1 " « M .-W K *4 ' ' ' *» »n M »M 'M •* ' H4 1. ■ » ■ :'d u
l ìn h 5. T r ư ờ n u t ồ n ii ỉ ư ợ n u m ư a c á c t h á n u 6 , 7 , 8 / 1 9 9 6 (trá i sa n g p h ả i) th e o s ố liệ u C M A P .
A v e R o m J 9 5 6 O f i . R e g C U - C A U A v e . R a i n l 9 9 6 . 0 6 . R e q C U - E R A D i i f . A v e . f f o i n . t 9 9 6 . 0 6 - C Ằ U - £ R A
A«-« R o m 1 9 9 6 . 0 7 R e ọ C u - C A U
ỉ - >
A v e R o m 1 9 9 6 0 7 . R e g C M - E R A
Di ff. Ave R a m . 1 9 9 6 . 0 8 . C A U - E R A
ễ |f á
---10
- J0
•« ĩỉc « T " (Si >14 <09 <;c( :J« '•W '■'ií ĩ i t a M ĩĩ" “ 1 ì r “ Õ « ~ r 3 r T ^ Ĩ T 7 3 ' “ T 7 r ‘^ j ? ^ ^ ( ~ n i í t:. ►ii"Ẵ " 5 . " ' ; « •■•I V ■.'•* ^ T k t ả
Ị l ìn h 6. T r ư t m g t o n e l ư ợ n g m ư a c á c th á n u 6 , 7 , 8 / 1 9 9 6 (trên x u ố n u d ư ớ i ) m ô p h ò n í i c ủ a F l e i z C M 3 l l ì c o số liệ u c ù a C A M (trái), E R A 4 0 ( ííiừ a ) và h iệ u £ĩiừa c h ú n í i (p h ả i) .
2 4 8 p y . Tân và nnk. I Tạp chí Kỉĩoa học DỈỈQGỊỈN, Khoa học T ụ nhiên và Côn>^ íỉí^/ụ’ 25 (2009) 24Ỉ-25Ĩ
về tổng the, dường như RcgCM” CAM cho mô phòng "khô" hơn R egC M -ER A trong cà ba tháng 6,7,8/1996, mặc dù sự phân bố không gian trường mưa cùa chúng lirơng đối phù hợp.
Hầu như các tâm mưa gió mùa mùa hò trcn bán đào Án Độ, vịnh Bengal xuất hiện trona R egC M -E R A đều không được mô phòng bởi R egC M -C A M . Vùng mưa lớn trên khu vực quần đào Indonesia - Plìillipine cũng được thể hiện một cách yéu ớt. Từ bàn đồ phân bố hiệu lượng mưa giừa hai trường inò phỏng (các hình bẻn phải trong hình 6) có thể thấy, lượng mưa
mò phòng cùa R euC M -C A M lớn hơn cùa R cgC M -ỉ:R A trên hâu hêt các vùng thuộc lànlì thồ Việt Nam vào các thánu 7,8/1996. và thấp nhò hơiì vào tháng 6.
Trên các hình 7 và 8 trinh bày kct quả so sánh nhiệt độ trurm binh tháng và tổnt* liRTim mưa tháng lììô phòng cùa RegC M -C A M (đă được nội suy về vị trí trạm) với nhiệt độ và lượiiiỉ mưa quan trảc tại các trạm tưưnu ứnu (154 trạm có số liệu nhiệt độ và 54 trạm có số
iệu mưa).
một cách yêu ớt. Từ bàn đỏ phân bô hiệu (154 trạm có số liệu nhiệt độ và 54 trạm C(
Ig m ư a g iừ a hai tr ường in ò p h ỏ n g (các hình Ịịêu m ư a ) phải trong hình 6) có thê thây, lượng mưa
Nhtet do T8 th in g 6
26
p...- V*. r •. / ‘ ‘ h/V‘ ' n.: • \ ‘ “ - v V ‘ ‘ ‘
" ‘ V - : * ‘ ‘ ‘ ‘
22 * * “ * *# ♦ 00*
20 ‘
í | i í l U
Nhiet do TB thang 7 ^
% /* . •* .• •*/ , • V *
• • I* * * * * i * * * - * * ‘ I * * O t » •
à ^ ^ * * F of t« l
Ìln»NHíHiíỉỉiíSfỉi!ỉịịiịf|ỉlỊfíỉịịỉỊỉlíl|*lịíHlin!?iỊỊiỉíỉỉiinní
Nhict do TB thang 8 ^
>’* • . . . *•’ '/ •
.... ‘ ‘ . " *•' .
* . . . ‘
* _ _ _ _ _ _ _ „ — — . _
3 2 3 0 2 8 2 6 i»
2 4
22 20 ia
- 3 5 í “ 3 Ĩ a * 0 - ĩ ỉ ỉ > " - S i í í a ỉ o f 5 I Ỉ - ' 5 3 - ĩ á í ^ 5 í I
Hình 7. Nhiệt độ trung bình tháng theo số liệu quan trác (chắm xanh) và mô phòng cùa R egC M -C A M (chấm đò) Một điều thú vị là nhiệt độ mô phòng của
R eg C M -C A M hầu như thấp hơn một cách hệ thông so với sô liệu quan trăc, với mức chênh lệch nằm trong khoảng l- 4 ”c , phổ biến vào khoảng 2^C, Chi có một số trạm tại đỏ nhiệt độ mỏ phòng lớn hơn quan trắc, và đó là nhừng
trạm có độ cao trạm lởn, như Sapa, Sìn Mô, Pha Đin. Tính chung trên toàn lãnh Ihồ, sai số truniĩ binh (ME) của nhiệt độ có giá trị âm với trị số tuyệt đối nhỏ nhất vào tháng 6 (-1,7°C) và lớn nhất vào tháng 7 (~2,6'’C) (bảng 1). Sai sổ íuỵệt đối trung bình (MAE) cùa các tháng 6,7,&/1996
P-V. Tân và nnk. / Tạp chí Khoa học DỈỈQGỈỈN, Khoa học Tự nhiên và Côn^ nghệ 25 (2009) 241-25Ĩ 2 4 9
tưcTim ứng là 2,1; 2,9 và 2,7"c. về lượng mưa, RcuC M - C A M c ù n g có \ u liưỏnii mỏ plìòniỉ thấp hơn quan trẳc, sontĩ khỏim ihc hiện rỏ qui luật như đối với nlìiệl độ. Lưựtig mưa quan trắc tháng 6 /19 9 6 được tái tạo hợp lý nhất, trong khi các ihánu 7 v à 8 /19 9 6 mưa mô phòĩm cùa R e g C M - C A M hầu như ''dàn đ ề u '\ khòniỉ nam hát dược những trưcnig lìựp cỏ lượng ĩnưa líni, đồnu thòi cho mưa quá nhiều ở nhừng trạm có
G a n Q t h u y TB t h a t J 6
lượiig mưa nhỏ. Đánh giá chunti cho toàn lành thổ, sai số trung binh ( M B ) cùa lượng mưa tháng 8 có trị số tuyệt đối nhò nhất ( - l , 3 m m ) nhưng sai số tuyệt đối trung bình ( M A E ) lại lớn nhất (2 2 2 ,lm tiì)- T ỳ số giừa sai số tuyệt đối trung binh v à lượng mưa quan trẳc cùa các tháng 6 ,7 ,8 / 1 9 9 6 tương ứng là 0,48 8; 0 ,5 3 6 ; 0 . 7 l l
soo ' roo t 6 00 Ị
W0 Ị
400 i 300 . 200 100 0
O O tM
• F o r c « t
8X
700 . 600 ‘ SÚO ị 400 Ị
300
?00
100 0
G u n g t h u y TB t h a n g 7
D O b *
• F o re H I
(£
BOO • • 700 i
«no ị
ÍOO I
.00; ^
300
?00
'00 0
G ù n g I tiu y TB t h a n g 8
• •
. . L L L i . l . J _ L - L L 1 J i
• • •
I J 3 1 1 ỉ Ì Ẫ I Ì 1 I Ì « I 5 <s 5 5 ? I f f I 5 1 5 « 1 1 1 S I ẵ I i ^ < p 1 1 1 I ỉ ỉ ^ ! 1 1 Ẩ “
ỉ lình s. Tồnu lưọrm mưa tháníỉ theo số liệu quan trầc (các cột) và mô phỏng của RchC M -C A M (chấm xanh).
Bàng ỉ . Một số đặc trưng thống kê đánh giá dự báo cho khu vực Việt Nam
Nhiệt độ trung binh ("C) Tốn g lượng mưa (mm)
6/1996 7/1996 8'1906 6'1996 7/1996 8/1996
TBO (Quan trăc) 27,2 27,3 26,8 236,2 313,8 312,1
RegCM -CAM 25,5 24,7 24,4 183,8 218,1 310,8
ME - I J -2.6 - 2 , 5 - 5 2 , 4 -9 5 ,7 - 1 , 3
MAE 2,1 2.9 2,7 115,3 168.2 2 2 2 , 1
MAE TBO 0,488 0,536 0,712
250 p.v. Tân và nnk. í Tạp chi Khoa học D H Q GHN, Khoa học T ự nhiên và CôỉĩfỊ (2009) 241-251
Qua đỏ có ihể nói, về cơ bản RcgCM~CAM đă nắm bẳt khá hợp lý qui luật phân bố nhiệt độ trên khu vực Việt Nam. Sai số nhiệt độ mô phòng cùa R egC M -C A M đối với Việt Nam khá ổn định và có tính hệ thốne. Điềư đó eợi mờ khả năng hiệu chinh nhiệt độ dự báo của mỏ hinh bằng các công cụ thống kê. Sai số lượng mưa mô phỏng cùa RegCM ~CAM trẽn khu vực Việt Nam nhìn chung vẫn còn khá lớn. Trong 3 tháng thử nghiệm, chi cỏ kết quà dự báo cho tháng 6/1996 là họp lý nhất và có thể chấp nhận được. Điều đỏ phản ánh một thực tế khách quan về tính phức tạp của bài toán mỏ phòng/dự báo mưa nói chung, và đó cũng là một thách thức lớn phải đối mặt, đòi hòi phài dày công nghiên cứu nhiều hơn nữa.
cao nguyên Tây Tạng, đông bấc bán đào An ỉ)ộ và phía bấc vĩ tuyển 30‘ìsí,
3) v ề cơ bàn RegCM ~CAM đà nắm băl khá hợp lý qui luật phân bố nhiệt độ trcn khư vực Việt Nam. Sai số nhiệt độ mô phỏng của R egC M ~C A M đối với Việt Nam khá ồn định và có tính hộ thống. Tuy nhiên, sai sổ lượníi mưa mô phòng cùa R egC M -C A M còn khá lớn và k h ô n g thể hiện tính qui luật.
4 ) M ặ c dù vẫn c ò n Iihicu vấn đề cần dược xem xét thêm, song két quà ihừ nuhiệm bước đầu trên đây cho phép nhận địnli về triền v ọ í m s á n g sù a v ề khả n ă n u áp d ụ n g két hợp m ô hình CAM và RegCM 3 vào dự báo khí hậu hạii nùia cho Việt Nam.
4. Kết luận
Nhằm hướng tới ứng dụng bộ mô hinh khí hậu toàn cầu và mô hình khí hậu khu vực cho mục đích dự báo hạn mùa các trường khí hậu bề mặt ờ Việl Nam, một số thừ nghiệm về dự báo nhiệt độ trung bình tháng và lượng mưa tháng l\iời kỳ 6 - 8 / 1 9 9 6 b à n g mò liliili R c g C M 3 k é l họp với mỏ hình khí quyền toàn cầu CAM đă được thực hiện. Kết quà bước đầu nhận được cho phép rút ra một số két luận sau:
1) Các trường mô phòng cùa CAM đã mô tả khá hợp lý điều kiện hoàn lưu khu vực nhận được lừ số liệu tái phân tíclì ERA40.
2) Xét trên toàn miền tính, các trường nhiệt độ và lượng mưa mô phỏng cùa RegCM3 với điều kiện ban đầu và điều kiện biên nhận được từ CAM (R eg C M -C A M ) về cơ bản phù hợp với kết quả mô phỏng của RegCM3 khi sử dụng số liệu tái phân tích ERA40 (R egC M -E R A ).
Mặc dù vậy, R egC M -C A M tạo ra trường nhiột mô phỏng thấp hơn CRU trên các khu vực Ản Độ, Việt Nam - Đông dươiig và cho kết quà mô phòng xấp xi hoặc cao hơn CRU trén các vùng
T ài liệu th a m k h ả o
[1] H. Annamaiai, J. Potcmra, R. Murtuuuddc, J.P.
M c C r c a r y , E f f c c t o f P r e c o n d it io n in g on the Extreme Climate Events in the Tropical Indian Occan, Journal o f Climate 18 (2005) 3450, [2] P . B . Duffy, R .w . A ư i t t , J. C o q u a rd , vv.
G u t o w s k i , J. H a n , J. l o n o , J. K i m , L .R . Leung, J.
R o a d s , F Z e l c d o n . S i m u l a t i o n s o f P r e s e n t anH Future Climates in the Western United States w it h F o u r N e s t e d R e g io n a l C l im a t e M o d e ls . Journal o f C lim aie 19 (2006) 873.
[3] J. Kloizbach Phillip. M. Wiliam Gray F o r e c a s t in g S e p te m b e r A t la n t ic B a s in T ro p ic a l Cyclonc Activity, Weather and Forecasting 18 ( 2 0 0 3 ) 1190.
[4] T.N. Knshnamurtu Lydia Stcfanova, Arun Chakraborty, T . s . v . Vijaya Kuinar. Steve Cockc, David Bachiochi and Brian Mackcv, Seasonal F orecasts o f prccipilation anomalies f o r North American and Asian M omoons. FSU
R c p o r t ij ! 0 1 - 0 7 , A p r i l , 2001.
[5] R. E. Dickinson, R. M. Eưico, F. Giorgi, G. T.
B a t e s , A r e g io n a l c lim a t c m o d e l fo r the western united states. Clim. Change 15 (1989) 383.
[6] F. Giorgi, T. Gary Bates, The climatological skill o f a regional model over complcx icirain.
Mon, Wea. Rev., 1 17(1989) 2325.
p.v. Tân và nnk. Ị Tạp chí Khoa học ĐHQ GHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 25 (2009) 24Ĩ-25Ĩ 251
[7] F. Giorgi, Simulation o f regional climate using a limited area model nested in a general circulation model, y. Clint. 3 (1990) 941.
[8] S. Saha, s. Nadiga, c. Thiaw, J. Wang, w.
Wang, Q. Zhang, H. M. Van den Dool, H.L.
Pan. S. Moorthi, D. Bcnnnger, D. Stokes, M.
Pena, s . Lord, G. White, w . Ebisuzaki, p. Peng, P.Xie, The NCEP Climate Forecast System.
Journal o f Climate. 19 (2006) 3483.
[9] W.D. Collins, P.J. Rascb, B.A. Boville, JJ.
ỉỉack, J.R. Mccaa, D.L. Williamson* J,T. Kichl, B. Briegleb, c . Bit/., s .j . Lin, M. Zhang, Y. Dai (2004), Description o f the NCAR Community Atmosphere M odel (CAM 3.0), NCAR Tech Note NCAR/TN-464+STR, National Center for Atmospheric Research, Boulder, CO 80307
[10] N. Elguindi, X. Bi, F. Giorgi, Đ. Nagarajan, J.
Pal, F. Solmon, s. Rauscher, A.Zakey (2003):
RegCM Version 3.0 U ser’s Guide. PWCG Abdus Salam ICTP.
[11] F. Giorgi, Maria Rosaria Marinucci, Gary T. Bates, Developm ent o f a Second-Generation Regional Climaie M odel (RegCM2). Part /.
Boundary-Layer and Radiative Transfer Processes. Mon. Wca. Rev.. 121 (1993)2791.
[12] F. Giorgi, Mana Rosana Mannucci, Gary T. Bates, Developm ent o f a second-generation regional climate m odel (RegCM2). Part //.
Convective processes and assimilation o f boundary conditions. Mon. Weath. Rev. 121, (1993)2814.
Applicability o f Regional Climate Model (RegCM) for seasonal scale prediction o f surface climate fields in Vietnam
Phan Van Tan, Ho Thi Minh Ha, Luong Manh Thang, Tran Quang Due
Faculty o f Hydro-MeteorologX’ & Oceanography, College o f Science, VNƯ 334 Nguyen Trai, Hanoi, Vietnam
Ihis study represents some expenm enlal results ot application ot Regional Climate Model (RegCM3) in forecasting monthly mean temperature and rainfall for three summer months from June to August o f 1996 using outputs o f CAM - C ommunity Atmosphere Model as initial and lateral boundary conditions (R egCM -C A M ). The RegCM -CA M forecast fields were verified by comparing with corresponding RegCM3 outputs, which used ERA40 reanalysis data and lOSST sea surface temperature as boundary conditions (R eg C M -C A M ). The R egC M -C A M outputs were also compared to CRU (temperature) and C M A P (rainfall) data, and were verified using observed data and forecast data interpolated to meteorological stations. The results show that, basically, the temperature and rainfall forecasts o f R e g C M -C A M are in well agreement with one o f R egC M -E R A as well as with CRU and CM A P data.
Over Vietnam, R e g C M -C A M usually produces monthly temperature less than obsevcd; the mean bias o f RegCM~CAM, approximately
-2°c,
is rather stable and systematic. The same situations are also happened to monthly rainfall, but differences between forecast and observed data are much more larger and are not systematic. The R egC M ~C A M forecast rainfall o f Jun 1996 is in better agreement with observed than forecast o f July and August o f 1996.Keywords: RegCM, Seasonal forecasting, Regional Climate Model.