Đang tải... (xem toàn văn)
LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KHÍ TƯỢNG NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU ĐỐI VỚI DỰ BÁO MƯA BẰNG MÔ HÌNH HRM Ở VIỆT NAM Mưa là một yếu tố thời tiết quan trọng và ảnh hưởng rất lớn tới đời sống kinh tế xã hội. Mưa là...
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN -*** - VŨ THANH HẰNG NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU ĐỐI VỚI DỰ BÁO MƯA BẰNG MƠ HÌNH HRM Ở VIỆT NAM LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KHÍ TƯỢNG Hà Nội – 2008 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN -*** - Vũ Thanh Hằng NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU ĐỐI VỚI DỰ BÁO MƯA BẰNG MƠ HÌNH HRM Ở VIỆT NAM Chun ngành: Khí tượng học Mã số: 62.44.87.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KHÍ TƯỢNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS TSKH Kiều Thị Xin Hà Nội - 2008 LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu luận án trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tác giả Vũ Thanh Hằng LỜI CẢM ƠN Tôi xin trân trọng bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc tới PGS TSKH Kiều Thị Xin, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN, người hướng dẫn khoa học đồng thời chủ nhiệm Đề tài Khoa học ĐTĐL 2002/02 giúp đỡ nhiều mặt khoa học tạo điều kiện thuận lợi sở vật chất, hợp tác quốc tế thời gian thực luận án Tôi xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc tới Khoa Khí tượng Thủy văn Hải dương học, nơi học tập, giảng dạy nghiên cứu, tạo điều kiện thời gian tổ chức buổi sinh hoạt khoa học để giúp đỡ tơi hồn thiện luận án Tơi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới nhà khoa học Khoa Khí tượng Thủy văn Hải dương học nhà khoa học thuộc Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn & Mơi trường, Trung tâm Tư liệu Khí tượng Thủy văn, Trung tâm Khoa học Cơng nghệ Khí tượng Thủy văn & Mơi trường đặc biệt nhà khoa học nước Tổng cục Thời tiết CHLB Đức Đại học Tổng hợp Munich có ý kiến đóng góp, dẫn tận tình để tơi hồn thành nghiên cứu Tơi xin bày tỏ lời cảm ơn tới phận đào tạo Sau đại học Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức hoạt động liên quan đến việc học tập nghiên cứu cách tận tình, chu đáo Trong suốt thời gian thực luận án, nhận động viên giúp đỡ chân thành đồng nghiệp, bạn bè thân thiết Tôi ghi nhớ biết ơn động viên, giúp đỡ quý báu Cuối cùng, tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc tới bố mẹ, người thân u gia đình tơi, đặc biệt chồng nguồn động viên tinh thần q giá để tơi hồn thành luận án MỤC LỤC Trang Trang phụ bìa Lời cam đoan Lời cảm ơn Mục lục Danh mục ký hiệu chữ viết tắt Danh mục bảng Danh mục hình vẽ đồ thị 10 MỞ ĐẦU 14 CHƯƠNG 18 VẤN ĐỀ THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU TRONG MƠ HÌNH VÀ DỰ BÁO MƯA BẰNG MƠ HÌNH SỐ 1.1 Tổng quan vấn đề tham số hóa đối lưu mơ 16 hình dự báo số 1.2 Về sơ đồ tham số hóa đối lưu áp dụng mơ 30 hình HRM 1.3 Về dự báo mưa mơ hình dự báo số giới 54 Việt Nam CHƯƠNG MÔ HÌNH DỰ BÁO THỜI TIẾT KHU VỰC 64 PHÂN GIẢI CAO HRM VÀ MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ DỰ BÁO MƯA CỦA MƠ HÌNH 2.1 Mơ hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao 62 2.2 Về đánh giá dự báo mưa mơ hình xử lý số liệu 76 mưa 2.3 Một số điểm số thường sử dụng để đánh giá dự báo 79 mưa nghiệp vụ 2.4 Phương pháp đánh giá dự báo mưa nghiên cứu 81 - thẩm định CRA 2.5 Kiểm nghiệm độ ổn định thống kê kết đánh 85 giá - phương pháp bootstrap CHƯƠNG KẾT QUẢ DỰ BÁO MƯA CỦA MƠ HÌNH HRM 91 VỚI CÁC SƠ ĐỒ THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU VÀ ĐÁNH GIÁ 3.1 Kết dự báo mưa số trường hợp điển 91 hình 3.2 Kết đánh giá thống kê đợt mưa lớn từ 102 năm 2003 đến năm 2005 3.3 Kết đánh giá thống kê cho tháng từ năm 112 2003 đến năm 2005 3.4 Kết đánh giá sử dụng phương pháp CRA (thẩm 127 định CRA) 3.5 Kiểm nghiệm độ ổn định thống kê kết 134 đánh giá sử dụng phương pháp bootstrap KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 137 DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN 140 QUAN ĐẾN LUẬN ÁN TÀI LIỆU THAM KHẢO 141 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT ATNĐ Áp thấp nhiệt đới BMJ sơ đồ Betts-Miller-Janjic CAPE Thế đối lưu khả Convective Available Potential Energy CS Cộng DFI Ban đầu hóa lọc số Digital Filter Initialization DWD Tổng cục Thời tiết CHLB Đức Deutscher WetterDienst ECMWF Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu European Center for Medium-range Weather Forecast EF Dự báo tổ hợp Ensemble Forecast ET sơ đồ Tiedtke cải tiến GATE Thực nghiệm nhiệt đới toàn cầu Đại Tây Dương Global Atlantic Tropical Experiments GME Mơ hình tồn cầu CHLB Đức Global Model for Europe HRM Mơ hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao High resolution Regional Model HS sơ đồ Heise HSTQ Hệ số tương quan INMI Ban đầu hóa mode chuẩn ẩn phi tuyến Implicit Nonlinear Mode Initialization ITCZ Dải hội tụ nhiệt đới Inter-Tropical Convergence Zone KKL Không khí lạnh KHCN Khoa học Cơng nghệ KHTN Khoa học Tự nhiên LFS Mực giáng tự Level of Free Sinking MAE Sai số tuyệt đối trung bình Mean Absolute Error ME Sai số trung bình Mean Error MSE Sai số bình phương trung bình Mean Square Error NCEP Trung tâm nghiên cứu dự báo môi trường Mỹ National Center for Environmental Prediction QPF Dự báo mưa định lượng Quantitative Precipitation Forecast RMSE Sai số bình phương trung bình quân phương Root Mean Square Error RUBC Điều kiện biên xạ Radiative Upper Boundary Condition SW Gió mùa tây nam South-West monsoon TK sơ đồ Tiedtke TSHĐL Tham số hóa đối lưu TTDBKTTVTW Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương WMO Tổ chức Khí tượng Thế giới World Meteorological Organization XTNĐ Xoáy thuận nhiệt đới DANH MỤC CÁC BẢNG Trang Bảng 1.1 Mô tả cách tiếp cận TSHĐL mơ hình qui 20 mô vừa (Molinari Dudek, 1992) Bảng 3.1 Sai số ME, MAE, RMSE (mm/ngày) đợt mưa 25- 93 27/8/2003 Bảng 3.2 Tổng lượng mưa đo 24h (mm/ngày) số trạm điển 94 hình lượng mưa dự báo tương ứng sơ đồ TSHĐL đợt mưa 25-27/08/2003 Bảng 3.3 Sai số ME, MAE, RMSE (mm/ngày) đợt mưa 24- 96 25/9/2003 Bảng 3.4 Tổng lượng mưa đo 24h (mm/ngày) số trạm điển 97 hình lượng mưa dự báo tương ứng sơ đồ TSHĐL, đợt mưa 24-25/09/2003 Bảng 3.5 Bảng tổng hợp hình gây mưa lớn từ năm 2003 103 đến năm 2005 Bảng 3.6 Điểm số ME, MAE, RMSE (mm/ngày) H14-31 109 với bốn sơ đồ TSHĐL hình gây mưa lớn Bảng 3.7 Bảng 3.8 Điểm số ME, MAE, RMSE (mm/ngày) H14-31 với bốn sơ đồ TSHĐL tương ứng với khu vực tồn Việt Nam Điểm số trung bình thẩm định CRA mưa lớn 125 130 khu vực Đông Bắc ba tháng 6, 7, năm 2004 với bốn sơ đồ TSHĐL Giá trị Bảng giá trị trung bình theo số lượng CRA (trong ngoặc đơn cột thứ hai) Bảng 3.9 Điểm số trung bình thẩm định CRA mưa lớn khu vực Đông Bắc tháng từ năm 2003 đến năm 2005 với ba sơ đồ TSHĐL Giá trị Bảng giá trị 132 trung bình theo số lượng CRA (trong ngoặc đơn cột thứ hai) Bảng 3.10 Trung bình sai số phần trăm từ thẩm định CRA độ biến động dự báo từ mơ hình LAPS cho bốn vùng mưa Úc (Ebert, 2000) 10 134 (a) (b) Hình 3.36 Tương tự Hình 3.32, điểm số HSS (c) Điểm số TS phiên dự báo tương ứng với ba ngưỡng mưa biểu diễn Hình 3.33 Ta nhận thấy với điểm số có khác biệt sơ đồ TSHĐL Khi ngưỡng mưa tăng từ 5mm đến 20mm 50mm/ngày giá trị TS giảm từ khoảng 30% xuống 20% 10% Tuy nhiên, phiên H1431/BMJ có kết tốt chút so với phiên cịn lại Hình 3.34 kết kiểm nghiệm điểm số POD Trên hình ta thấy với ngưỡng mưa 5mm 20mm/ngày H14-31/BMJ có xu tốt so với phiên khác Ở ngưỡng 5mm/ngày, giá trị POD H14-31/BMJ đạt đến khoảng 70% Với ngưỡng mưa 20mm/ngày giá trị POD bốn phiên giảm, cao sơ đồ BMJ đạt ~40% Với ngưỡng mưa lớn 50mm/ngày khác biệt sơ đồ đối lưu rõ, giá trị POD ~ 20% Hai điểm số kỹ TSS HSS Hình 3.35 Hình 3.36 cho thấy, phiên có khác biệt kỹ dự báo ngưỡng mưa biến đổi Tuy nhiên, phiên sử dụng sơ đồ BMJ có kết tốt khơng nhiều so với phiên cịn lại Với tồn kết đánh giá chương ta thấy sơ đồ BMJ thể ưu việt ổn định nhiều điểm số thống kê so với ba sơ đồ TSHĐL lại Một nhược điểm sơ đồ BMJ vấn đề dự báo khống ngưỡng mưa vừa mưa nhỏ, nhiên không nhiều 137 KẾT LUẬN Từ nghiên cứu lý thuyết tính tốn thực luận án rút nhận xét kết luận sau: Luận án nghiên cứu hệ thống hóa lý thuyết TSHĐL mơ hình dự báo khu vực phân giải cao chọn bốn sơ đồ khác áp dụng vào dự báo mưa mô hình HRM có độ phân giải 14km, 31 mực thẳng đứng miền 7,125N27,125N 97,25E-117,25E, sơ đồ BMJ thiết lập nguyên tắc điều chỉnh cấu trúc nhiệt ẩm mơ hình cấu trúc nhiệt ẩm thám sát thực khí nhiệt đới, cịn sơ đồ gốc TK HRM hai sơ đồ ET HS dựa vào giả thuyết coi đối lưu sinh từ hội tụ ẩm mực thấp bất ổn định khí Bốn phiên mơ hình với bốn sơ đồ TSHĐL chạy dự báo 24h cho ba mùa mưa 2003-2005 Kết dự báo đánh giá phương pháp truyền thống, thẩm định CRA kiểm nghiệm ổn định thống kê phương pháp bootstrap thực cho trường hợp mưa điển hình, trung bình cho hệ thống gây mưa riêng lẻ (KKL, ITCZ, SW hay bão), trung bình cho mùa trung bình cho ba mùa mưa Kết đánh giá cho thấy: a) Để dự báo mưa, đặc biệt mưa lớn khu vực nghiên cứu sơ đồ BMJ tỏ thích hợp hẳn so với ba sơ đồ lại, bộc lộ tất điểm số quan trọng TS, POD, TSS, HSS tất miền Bắc Bộ, Trung Bộ, Nam Bộ b) Chất lượng dự báo mưa lớn khu vực nghiên cứu H14-31 tăng lên rõ rệt thay đổi sơ đồ TSHĐL gốc TK sơ đồ TSHĐL BMJ Điểm số kỹ dự báo mưa TSS ngưỡng mưa 50mm/ngày phiên gốc H14-31/TK 15% H14-31/BMJ đạt 20% Phiên H14-31/BMJ cho dự báo mưa với sai số vị trí 46,1%, sai số thể tích 7,8% sai số kiểu dáng 46,1% có kỹ dự báo gần tương đương với mơ hình LAPS Úc Trong đó, phiên H14-31/TK khơng có kỹ dự báo mưa với sai số thể tích 11,3% lớn so với sai số cho phép 10%, thể cân ẩm phiên chưa tốt Sự thích hợp 138 sơ đồ BMJ để TSHĐL khu vực thể phát triển đối lưu sâu gây mưa lớn vùng nghiên cứu không hội tụ ẩm mực thấp bất ổn định khí mà cịn nhiều q trình phức tạp khác chưa tính đến hiểu biết hạn chế c) Trong hình thời tiết gây mưa lớn, phiên sử dụng sơ đồ BMJ có HSTQ ln cao tương đối ổn định Cả bốn sơ đồ TSHĐL cho kết dự báo thấp trường hợp ATNĐ - bão đối lưu bão phức tạp mà sơ đồ chưa thể mô tả đầy đủ, kể với sơ đồ điều chỉnh BMJ d) Sự tăng dự báo khống H14-31/BMJ mưa nhỏ vừa chủ yếu khu vực Bắc Bộ thể cấu trúc nhiệt ẩm sinh mưa nhỏ vừa khu vực khơng thật thích hợp với cấu trúc nhiệt ẩm quy chiếu sơ đồ Nói cách khác, mưa nhỏ vừa Bắc Bộ mưa nhiệt đới điển hình e) Đối với mơ hình khu vực phân giải cao, thích hợp sơ đồ TSHĐL dựa vào hội tụ ẩm mực thấp kiểu sơ đồ TK giảm Lần Việt Nam áp dụng thành công phương pháp bootstrap để kiểm nghiệm độ ổn định thống kê kết đánh giá chất lượng dự báo mưa 24h luận án Kết kiểm nghiệm cho thấy tính ổn định cao điểm số đánh giá (FBI, TS, POD, TSS, HSS) bốn phiên với bốn sơ đồ TSHĐL Điều khẳng định cho độ tin cậy kết luận nêu 139 KIẾN NGHỊ Cần đầu tư cho nghiên cứu đối lưu nhiệt đới vấn đề TSHĐL tốn quan trọng ngành khí tượng đặc biệt dự báo thiên tai tầm quốc tế Cần tiếp tục nghiên cứu cải tiến sơ đồ BMJ để hạn chế khả dự báo khống mơ hình khu vực nghiên cứu ngưỡng mưa vừa mưa nhỏ Mỗi sơ đồ TSHĐL có điểm mạnh yếu khác khơng có sơ đồ cho kết mô tốt trường hợp Một biện pháp khắc phục nhược điểm sơ đồ đồng thời phát huy ưu điểm chúng tổ hợp bốn sơ đồ TSHĐL mà hướng tới nghiên cứu sau luận án 140 DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN Kieu Thi Xin, Le Duc and Vu Thanh Hang (2004), Heavy rainfall forecast using the higher resolution regional model in Vietnam and improving initialization problem, International Symposium on Extreme Weather and Climate Events, Their Dynamics and Predictions, Beijing, China, pp 152-153 Kiều Thị Xin, Lê Đức, Vũ Thanh Hằng (2005), Cải tiến mơ hình dự báo thời tiết phân giải cao HRM cho dự báo mưa lớn gây lũ lụt lãnh thổ Việt Nam, Hội nghị khoa học công nghệ dự báo phục vụ dự báo KTTV lần thứ VI, Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương, 1, tr 1-14 Kiều Thị Xin, Vũ Thanh Hằng (2005), “Thử nghiệm áp dụng sơ đồ tham số hóa đối lưu Tiedtke cải tiến mơ hình khu vực phân giải cao HRM”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 538, tr 19-28 Vũ Thanh Hằng, Kiều Thị Xin (2007), “Dự báo mưa lớn khu vực Trung Bộ sử dụng sơ đồ tham số hóa đối lưu Heise mơ hình HRM”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 560, tr 49-54 Vu Thanh Hang, Kieu Thi Xin (2007), “Using Betts-Miller-Janjic convective parameterization scheme in H14-31 model to forecast heavy rainfall in Vietnam”, Vietnam Journal of Mechanics, Vol 29, No 2, pp 83-97 141 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Hoàng Đức Cường, Mai Văn Khiêm, Nguyễn Văn Hiệp (2004), “Độ nhạy sơ đồ tham số hóa đối lưu mơ hình số trị”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn Số (521) Vu Thanh Hang, Kieu Thi Xin (2007), “Using Betts-Miller-Janjic convective parameterization scheme in H14-31 model to forecast heavy rainfall in Vietnam”, Vietnam Journal of Mechanics Vol 29 (2), pp 83-97 Vũ Thanh Hằng, Kiều Thị Xin (2007), “Thử nghiệm sơ đồ tham số hóa đối lưu Heise mơ hình HRM dự báo mưa lớn khu vực Trung Bộ”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn Số (560), tr 49-54 Đỗ Ngọc Thắng (2005), “Thử nghiệm biến đổi cải tiến sơ đồ tham số hóa đối lưu Kain-Fristch mơ hình Eta”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn Số (530), tr 28-37 Trần Tân Tiến, Nguyễn Minh Trường, Cơng Thanh, Kiều Quốc Chánh (2004), “Sử dụng mơ hình RAMS mô đợt mưa lớn miền Trung tháng 9/2002”, Tạp chí khoa học ĐHQGHN, KHTN & CN Tập XX (3PT), tr 51-60 Trần Tân Tiến, Nguyễn Minh Trường (2004), “Kết luận rút từ việc sử dụng hai sơ đồ tham số hóa đối lưu mơ mưa lớn tháng năm 2002”, Tạp chí khoa học ĐHQGHN, KHTN & CN Tập XX (3PT), tr 61-71 Kiều Thị Xin (2002), Động lực học khí vĩ độ thấp, Nhà xuất Đại học Quốc gia Hà Nội, Hà Nội Kiều Thị Xin & CS (2002), Nghiên cứu áp dụng mơ hình số trị khu vực cho mục đích dự báo chuyển động bão vùng biển Việt Nam, Báo cáo Đề tài Khoa học Công nghệ Độc lập cấp Nhà nước, ĐTĐL-2000/02 Kiều Thị Xin & CS (2005), Nghiên cứu dự báo mưa lớn diện rộng công nghệ đại phục vụ phòng chống lũ lụt Việt Nam, Báo cáo Đề tài Khoa học Công nghệ Độc lập cấp Nhà nước, ĐTĐL-2002/02 142 10 Kiều Thị Xin, Vũ Thanh Hằng (2005), “Thử nghiệm áp dụng sơ đồ tham số hóa đối lưu Tiedtke cải tiến mơ hình khu vực phân giải cao HRM”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn Số (538), tr 19-28 Tiếng Anh 11 Alapaty K., Madala R.V., Raman S (1994), “Numerical simulation of orographic convective rainfall with Kuo and Betts-Miller cumulus parameterization schemes”, J Meteor Soc Japan Vol.(72), pp 123-137 12 Anthes R.A (1977a), “A cumulus parameterization scheme utilizing a onedimensional cloud model”, Mon Wea Rev Vol.(105), pp 270-286 13 Anthes R.A (1977b), “Hurricane model experiments with a new cumulus parameterization scheme”, Mon Wea Rev Vol.(105), pp 287-300 14 Anthes R.A (1982), Tropical cyclones-Their Evolution, Structure, and Effects, Meteor Monogr, Vol.(41), 208 pp, Amer Meteor Soc 15 Anthes R.A (1986), “The general question of predictability”, Mesoscale Meteorology and Forecasting, P S Ray, Ed., Amer Meteor Soc., pp 636- 656 16 Arakawa A., Schubert W.H (1974), “Interaction of a cumulus cloud ensemble with the large-scale environment Part I”, J Atmos Sci Vol.(31), pp 674-701 17 Arakawa A., Chen J.-M (1987), “Closure assumptions in the cumulus parameterization problem”, Short- and Medium-Range Numerical Weather Prediction, SYMP., Tokyo, WMO/IUGG NWP, pp 107-131 18 Baik J.J., DeMaria M., Raman S (1990), “Tropical cyclones simulations with the Betts convective adjustment scheme Part II: Sensitivity experiments”, Mon Wea Rev Vol.(118), pp 529-541 19 Betts A.K (1973), “Non-precipitating cumulus convection and its parameterization”, Quart J R Meteor Soc Vol.(99), pp 178-196 143 20 Betts A.K (1974), “The scientific basis and objectives of the U.S convection subprogram for the GATE, Bull Amer Meteor Sco Vol.(55), pp 304-313 21 Betts A.K (1982), “Saturation point analysis of moist convective overturning”, J Atmos Sci Vol.(39), pp 2182-2191 22 Betts A.K (1986), “A new convective adjustment scheme Part I: Observational and theoretical basis”, Quart J Royal Meteor Soc Vol.(112), pp 677-692 23 Betts A.K., Miller M.J (1993), “The Betts-Miller scheme”, The Representation of Cumulus Convection in Numerical Models, Meteorol Monogr Ser Vol.(46), Amer Meteor Soc., pp 107-121 24 Binder P (1990), “On the parametric representation of the tropospheric thermodynamic structure for midlatitude convective situations”, Quart J Meteor Soc Vol.(116), pp 1349-1357 25 Black T.M (1994), “The new NMC mesoscale Eta model: Description and forecast examples”, Wea Forecasting Vol.(9), pp 265-278 26 Brown J.M (1979), “Mesoscale unsaturared downdrafts driven by rainfall evaporation: A numerical study”, J Atmos Sci Vol.(36), pp 313-338 27 Cho H.-R (1975), “Cumulus cloud population and its parameterization”, Pure Appl Geophys Vol.(113), pp 837-849 28 Cotton W.R., Anthes R.A (1989), Storm and Cloud Dynamics, Academic Press, INC, California, 883 pp 29 Damrath U (2002), Verification of the operational NWP models at DWD, Offenbach, Germany 30 Doms G., Schaettler U (2003), The nonhydrostatic limited-area model LM at DWD, Part I: Scientific documentation, Deutscher Wetterdienst, Offenbach, Germany 144 31 Ebert E.E., McBride J.L (1997), Methods for verifying quantitative precipitation forecasts: Application to the BMRC LAPS model 24-hour precipitation forecasts, BMRC Techniques Development Rep 2, 87pp 32 Efron B., Tibshirani R.J (1993), An introduction to the Bootstrap, Chapman & Hall, INC, 436 pp 33 Emanuel K.A (1987), “Large-scale and mesoscale circulations in convectively adjusted atmospheres”, Workshop on Diabatic Forcing, ECMWF, Reading, England, pp 323-348 34 Emanuel K.A (1991), “A scheme for representing cumulus convection in large-scale models”, J Atmos Sci Vol.(48), pp 2313-2335 35 Emanuel K.A., Raymond D.J (Eds) (1993), The Representation of Cumulus Convection in Numerical Models, Meteorol Monogr Ser Vol.(46), 246 pp., Am Meteorol Soc., Boston, Mass 36 Emanuel K.A., Neelin J.D., Bretherton C.S (1994), “On large-scale circulations of convecting atmospheres”, Quart J Roy Meteor Soc Vol.(120), pp 1111-1143 37 Frank W.M (1980), “Modulation of the net tropospheric temperature during GATE”, J Atmos Sci Vol.(37), pp 1056-1064 38 Frank W.M (1983), “The cumulus parameterization problem”, Monthly Weather Review Vol.(111), pp 1859-1871 39 Frank W.M., Cohen C (1987), “Simulation of tropical convective systems Part I: A cumulus parameterization”, J Atmos Sci No.(44), pp 3787-3799 40 Fritsch J.M., Chappell C.F., Hoxit L.R (1976), “The use of large-scale budgets for convective parameterization”, Mon Wea Rev Vol.(104), pp 1408-1418 41 Fritsch J.M., Chappell C.F (1980a), “Numerical prediction of convectively driven mesoscale pressure systems Part I: Convective parameterization”, J Atmos Sci Vol.(37), pp 1722-1733 145 42 Fritsch J.M., Chappell C.F (1980b), “Numerical prediction of convectively driven mesoscale pressure systems Part II: Mesoscale model”, J Atmos Sci Vol.(37), pp 1734-1762 43 Geleyn J.-F., Girard C., Louis J.-F (1982), “A simple parameterization of moist convection for large-scale atmospheric models”, Beitr Phys Atmos Vol.(55), pp 325-334 44 Geleyn J.-F (1985), “On a simple parameter-free partition between moistening and precipitation in the Kuo scheme”, Mon Wea Rev Vol.(113), pp 405-407 45 Gray W.M (1973), “Cumulus convection and larger scale circulations, I, Broadscale and mesoscale considerations”, Mon Wea Rev Vol.(101), pp 839-855 46 Gregory D., Miller M.J (1989), “A numerical study of the parametrisation of deep tropical convection”, Quart J Roy Meteor Soc Vol.(115), pp 12091242 47 Gregory D., Rowntree P.R (1990), “A Mass Flux Convection Scheme with Representation of Cloud Ensemble Characteristics and Stability-Dependent Closure”, Mon Weather Rev Vol.(118), pp 1483-1506 48 Grell G.A (1993), “Prognostic evalation of assumptions used by cumulus parameterizations”, Mon Wea Rev Vol.(121), pp 764-787 49 Hong S.-Y, Pan H.-L (1998), “Convective trigger function for a mass-flux cumulus parameterization scheme”, Mon Wea Rev Vol.(126), pp 25992620 50 Houze R.A.Jr., Betts A.K (1981), “Convection in GATE”, Rev Geophys Space Phys Vol.(19), pp 541-576 51 Jacobson I., Heise E (1982), “A new economic method for the computation of the surface temperature in numerical models”, Beitr Phys Atm Vol.(55), pp 128-141 146 52 Johnson R.H (1980), “Diagnosis of convective and mesoscale motions during phase III of GATE, J Atmos Sci Vol.(37), pp 733-753 53 Kain J.S., Fritsch J.M (1989), “A one-dimensional entraining/detraining plume model and its application in convective parameterization”, J Atmos Sci Vol.(47), pp 2784-2802 54 Kitade T (1980), “Numerical experiments of tropical cyclones on a plane with variable Coriolis parameter”, J Meteor Soc Japan Vol.(58), pp 471488 55 Kreitzberg C.W., Perkey D.J (1976), “Release of potential instability Part I: A sequential plume model within a hydrostatic primitive equation model”, J Atmos Sci Vol.(33), pp 456-475 56 Kreitzberg C.W., Perkey D.J (1977), “The mechanism of convective/mesoscale interaction”, J Atmos Sci Vol.(34), pp 1569-1595 57 Krishnamurti T.N (1968), “A calculation of percent area covered by convective clouds from moisture convergence”, J Appl Meteor Vol(7), pp 184-195 58 Krishnamurti T.N., Moxim W.J (1971), “On parameterization of convective and nonconvective latent heat release”, J Appl Meteor Vol.(10), pp 3-13 59 Krishnamurti T.N., Ramanathan Y., Pan H.-L., Pasch R.J., Molinari J (1980), “Cumulus parameterization and rainfall rates I”, Mon Weather Rev Vol.(108), pp 465-472 60 Kuo H.L (1965), “On formation and intensification of tropical cyclones through latent heat release by cumulus convection”, J Atmos Sci Vol.(22), pp 40-63 61 Kuo H.L (1974), “Further studies of the parameterization of the influence of cumulus convection on large-scale flow”, J Atmos Sci Vol.(31), pp 12321240 62 Kuo Y.-H., Bresch J F., Cheng M.-D., Kain J., Parsons D B., Tao W.-K., Zhang D.-L (1997), “Summary of a miniworkshop on cumulus 147 parameterization for mesoscale models”, Bull Am Meteorol Soc Vol.(78), pp 475-491 63 Kurihara Y (1973), “A scheme of moist convective adjustment”, Mon Wea Rev Vol.(101), pp 547-553 64 Lilly D.K (1990), “Numerical prediction of thunderstorm-has its time come?”, Quart J Roy Meteor Soc Vol.(116), pp 779-798 65 Lorenz E.N (1963), “Deterministic nonperiodic flow”, J Atmos Sci Vol.(20), pp 130-141 66 Louis J.-F (1979), “A parametric model of vertical eddy fluxes in the atmosphere”, Boundary layer Meteorology, Vol.(17), pp 187-202 67 Manabe S., Smagorinski J., Strickler R F (1965), “Simulated climatology of a general circulation model with a hydrological cycle”, Mon Weather Rev Vol.(93), pp 769-798 68 Majewski D (2006), HRM – User’s guide, Deutscher Wetterdienst, Offenbach, Germany, 107pp 69 McBride J.L., Ebert E E (2000), “Verification of quantitative precipitation forecasts from operational numerical weather prediction models over Australia”, Weather and Forecasting Vol.(15), pp 103-121 70 Mellor G.L., Yamada T (1974), “A hierarchy of turbulent closure models for planetary boundary layers”, J Atmos Sci Vol.(31), pp 1791-1806 71 Mesinger F (1998), “Comparision of quantitative precipitation forecasts by the 48- and by the 29-km Eta model: An update and possible implication”, Preprints, 12th Conf on Numerical Weather Prediction, Phoenix, AZ, Amer Meteor Soc., J22-J23 72 Miyakoda K., Smagorinsky J., Strickler R.F., Hembree G.D (1969), “Experimental extended predictions with a nine-level hemispheric model”, Mon Wea Rev Vol.(97), pp 1-76 73 Molinari J (1982), “A method for calculating the effects of deep cumulus convection in numerical models”, Mon Wea Rev Vol.(110), pp 1527-1534 148 74 Molinari J., Dudek M (1986), “Implicit versus explicit convective heating in numerical weather prediction models”, Mon Wea Rev Vol.(114), pp 18221831 75 Molinari J., Dudek M (1992), “Parameterization of convective precipitation in mesoscale numerical models: A critical review”, Mon Weather Rev Vol.(120), pp 326-344 76 Mueller E., Fruehwald D., Jacobson I., Link A., Majewski D., Schwirner J.U., Wacker U (1987), “Results and prospects of mesoscale modelling at the Deutscher Wetterdienst”, Short- and Medium-Range Numerical Weather Prediction, SYMP., Tokyo, WMO/IUGG NWP, pp 533-546 77 Nicolini M., Waldron K M., Paegle J (1993), “Dirnual oscillations of lowlevel jets, vertical motion and precipitation: A model case study”, Mon Wea Rev Vol.(121), pp 2588-2610 78 Nitta T (1978), “A diagnostic study of the interaction of cumulus updrafts and downdrafts with large-scale motions in GATE”, J Meteor Soc Japan Vol.(56), pp 232-241 79 Nordeng T.E (1994), “Extended versions of the convective parameterization scheme at ECMWF and their impact on the mean and transient activity of the model in the tropics”, Submitted for publication in Quart J Roy Meteor Soc 80 Ooyama K (1971), “A theory on parameterization of cumulus convection”, J Meteor Soc Japan Vol.(44), pp 744-756 81 Ooyama K (1982), “Conceptual evolution of the theory and modeling of the tropical cyclone”, J Meteor Soc Japan Vol.(60), pp 369-379 82 Puri K., Miller M.J (1990), “Sensitivity of ECMWF analyses - forecasts of tropical cyclones to cumulus parameterization”, Mon Wea Rev Vol.(118), pp 1709-1741 83 Rielh H., Malkus J.S (1958), “On the heat balance of the equatorial trough zone”, Geophysica Vol.(6), pp 503-538 149 84 Ritter B., Geleyn J.F (1992), “A comprehensive radiation scheme for numerical weather prediction models with potential applications in climate simulations”, Mon Wea Rev Vol.(120), pp 303-325 85 Rogers E., Coauthors (1998), “Changes to the NCEP Operational “Early” Eta Analysis/Forecast system NWS Tech Procedures Bull Vol.(447), National Oceanic and Atmospheric Administration/National Weather Service, 14 pp 86 Rosenthal S.L (1970), “A circularly symmetric primitive equation model of tropical cyclone development containing an explicit water vapor cycle”, Mon Wea Rev Vol.(98), pp 643-663 87 Rosenthal S.L (1978), “Numerical simulation of tropical cyclone development with latent heat release by the resolvable scales I: Model description and preliminary results”, J Atmos Sci Vol.(35), pp 258-271 88 Sanders F (1986), “Trends in skill of Boston forecasts made at MIT 196684, Bull Amer Meteor Soc Vol.(67), pp 170-176 89 Smith R.K (1997a), The physics and Parameterization of Moist Atmospheric Convection, 498pp., Kluwer Acad., Norwell, Mass 90 Smith R.K (2000), “The role of cumulus convection in hurricanes and its representation in hurricane models”, Reviews of Geophysics Vol.(38), pp 465-489 91 Song J.L (1982), Relationships between precipitation and large scale winds, temperature and moisture during GATE, M S thesis, University of Virginia, Dept of Environmental Sciences, Charlottesville, 86pp 92 Sundqvist H (1970), “Numerical simulations of the development of tropical cyclones with a ten-level model, part I”, Tellus Vol.(22), pp 359-390 93 Tiedtke M (1988), “Parameterization of cumulus convection in large-scale models”, Physically Based Modelling and Simulation of Climate and Climate change, M Schlesinger, Ed., Reidel, pp 375-431 150 94 Tiedtke M (1989), “A Comprehensive Mass flux scheme for Cumulus parameterization in large-scale models”, Mon Wea Rev Vol.(117), pp 1779-1800 95 Weisman M.L., Skamarock W.C., Klemp J.B (1997), “The resolution dependence of explicitly modeled convective systems”, Mon Wea Rev Vol.(125), pp 527-548 96 Yamasaki M (1977), “A preliminary experiment of the tropical cyclone without parameterizing the effects of cumulus convection”, J Meteor Soc Japan Vol.(55), pp 11-31 97 Yanai M., Esbensen S., Chu J.-H (1973), “Determination of bulk properties of tropical cloud clusters from large-scale heat and moisture budgets”, J Atmos Sci Vol.(30), pp 611-627 98 Zhang D.-L., Fritsch J.M (1988), “Numerical sensitivity experiments of varying model physics on the structure, evolution, and dynamics of two mesoscale convective systems”, J Atmos Sci Vol.(45), pp 261-293 99 Zhang D.-L., Kain J.S., Fritsch J.M., Gao K (1994), “Comments on ‘Parameterization of convective precipitation in mesoscale numerical models A critical review’ ”, Mon Wea Rev Vol.(122), pp 2222-2231 151 ... Vũ Thanh Hằng NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU ĐỐI VỚI DỰ BÁO MƯA BẰNG MƠ HÌNH HRM Ở VIỆT NAM Chuyên ngành: Khí tượng học Mã số: 62.44.87.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KHÍ TƯỢNG NGƯỜI HƯỚNG... hình dự báo mưa mơ hình số Chương 2: Mơ hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao HRM số phương pháp đánh giá dự báo mưa mơ hình Chương 3: Kết dự báo mưa mơ hình HRM với sơ đồ tham số hóa đối lưu. .. tài: ? ?Nghiên cứu tác động tham số hóa đối lưu dự báo mưa mơ hình HRM Việt Nam? ?? nhằm góp phần vào việc giải nhiệm vụ quan trọng Mục đích luận án Nghiên cứu số sơ đồ TSHĐL áp dụng cho mơ hình dự báo