41 CHƯƠNG 2 SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ DỰ BÁO MƯA MÔ HÌNH HRM Chương 2 giới thiệu về bộ số liệu thực tế và dự báo của mô hình HRM, phương pháp đánh giá chất lượng dự báo mưa của mô hình HRM, trong đó chú trọng đến sai số hệ thống; đồng thời giới thiệu cơ sở khoa học của việc thống kê các hình thế synôp gây mưa ở Bắc Bộ, phục vụ cho việc phân tích các kết quả đánh giá sai số. 2.1 Số liệu 2.1.1 Số liệu mưa quan trắc và thực tế 2.1.1.1 Khu vực đánh giá và trạm đo mưa trong khu vực Để tiến hành đánh giá sai số hệ thống mưa của mô hình HRM, chúng tôi tiến hành đánh giá cho khu vực phía Đông Bắc Bộ trong 5 tháng mùa mưa từ tháng 6 đến tháng 10 trong vòng 3 năm gần đây nhất: 2005, 2006, 2007. Việc chỉ chọn khu vực Đông Bắc Bộ để đánh giá vì khu vực phía Đông Bắc Bộ có mật độ trạm khí tượng dày nhất, đủ đáp ứng tiêu chuẩn của tổ chức khí tượng thế giới (WTO) quy định về mật độ trạm, trong khi khu vực phía Tây chủ yếu là vùng núi nên mật độ trạm thưa thớt hơn rất nhiều. Vị trí địa lý khu vực Đông Bắc Bộ bao gồm ba khu vực nhỏ hơn: khu vực Việt Bắc, khu vực Đông Bắc và Đồng Bằng Bắc Bộ. Hình dưới là diện tích khu vực được tiến hành đánh giá. 42 104 104.5 105 105.5 106 106.5 107 107.5 108 20 20.5 21 21.5 22 22.5 23 Hình 2.1 Khu vực địa lý phía Đông Bắc Bộ 2.1.1.2 Số liệu mưa quan trắc và xử lý số liệu mưa Trong chương này, các tập số liệu được đưa vào kiểm tra, đánh giá là số liệu mưa quan trắc thực tế của 51 trạm Khí tượng (thuộc khu vực Đông Bắc Bộ) phát báo hàng ngày ở Trung tâm dự báo Khí tượng thủy văn Trung Ương và sản phẩm dự báo 24h của các tháng từ 6 – 10, các năm 2005, 2006, 2007 từ mô hình HRM chạy nghiệp vụ hàng ngày. Tuy nhiên, có khoảng mười trạm: Bắc Mê, Bắc Quang, Hàm Yên, Tam Đảo, Định Hóa, Bảo Lạc, Trùng Khánh, Bắc Sơn, Đình lập, Uông Bí, Hiệp Hòa, Ba Vì, Cúc Phương đến tận năm 2008 mới phát báo số liệu nghiệp vụ nên chúng tôi thu thập số liệu của những trạm này từ Trung Tâm Tư Liệu KTTV. Số liệu mưa dự báo của mô hình HRM được lấy là số liệu mưa tích lũy dự báo thời hạn 24 giờ từ phiên bản có độ phân giải 14 km . Số liệu này đã được mô hình nội suy về vị trí các trạm quan trắc cho trước. Việc tổ chức số liệu được thể hiện ở các file dữ liệu lưu, trong đó các file đều có cột “số thứ tự trạm”, kinh độ và vĩ độ trạm, các ngày trong tháng. Sau khi phân tích mật độ trạm khí tượng đo mưa trên khu vực Đông Bắc Bộ theo phương pháp chung, chúng tôi rút ra được một số nhận xét sau: 43 Mật độ trạm cho toàn khu vực vào khoảng 513 km 2 /1 trạm, trong đó tập trung chủ yếu ở các tỉnh ven biển và nam đồng bằng, vùng núi phía bắc mật độ trạm khá thưa thớt. Như vậy mật độ trạm mưa ở vùng nam đồng bằng và đồng bằng ven biển đáp ứng được yêu cầu của Tổ chức khí tượng thế giới về quy định mật độ phân bố trạm, còn ở vùng núi phía bắc thì mật độ trạm mưa còn thấp hơn tiêu chuẩn của Tổ chức khí tượng thế giới. Trên hình 2.2 là bản đồ phân bố các trạm mưa khu vực Đông bắc bộ. 104 104.5 105 105.5 106 106.5 107 107.5 108 20 20.5 21 21.5 22 22.5 23 48/31 48805 48/32 48/34 48812 48/36 48/37 48810 48831 48/44 48/51 4881348814 48/52 48/39 48808 48/33 48/43 48807 48830 48/47 48/49 4883848/50 48837 48834488364883348/60 48/53 48/55 48/5648809 48/54 48826 48828 48839 48820 48817 48/57 48/58 48/59 48827 48822 48823 48829 48821 488324882448/65 48835 Hình 2.2 Bản đồ phân bố mật độ các trạm khu vực Đông Bắc Bộ Mật độ trạm trên đây sẽ ảnh hưởng đến kết quả tính toán và phân tích mà trong suốt quá trình thực hiện ta phải lưu ý đến đặc điểm đó để chấp nhận thực tế tồn tại những hạn chế về số liệu. Số liệu mưa thực tế trước khi tính toán được kiểm tra theo chỉ dẫn chung của WMO kinh nghiệm của người dùng, gồm kiểm tra các giá trị ngưỡng và kiểm tra tính phù hợp bên trong tập số liệu (theo không gian và thời gian). 44 Tuy nhiên trong luận văn thạc sỹ này, số liệu được dùng là bộ số liệu phát báo nghiệp vụ hàng ngày và được chỉnh biên, lưu trữ tại Trung tâm Tư liệu KTTV nên được xem là có độ tin cậy cao. 2.1.2 Số liệu mưa dự báo của mô hình HRM 2.1.2.1 Đưa số liệu mưa dự báo trên các nút lưới về các trạm Sản phẩm dự báo 24h của các tháng từ 6 – 10, các năm 2005, 2006, 2007 từ mô hình HRM chạy nghiệp vụ hàng ngày là số liệu mưa tích lũy dự báo thời hạn 24 giờ từ phiên bản có độ phân giải 14 km (đã trình bày ở chương 1). Số liệu này đã được mô hình nội suy bằng phương pháp nội suy song tuyến tính (Bilinear interpolation) về vị trí các trạm quan trắc cho trước theo danh sách và tọa độ trạm đã nói ở tiểu mục trên. Việc tổ chức số liệu được thể hiện ở các file dữ liệu lưu, trong đó các file đều có cột “số thứ tự trạm”, kinh độ và vĩ độ trạm, các ngày trong tháng. 2.1.2.2 Tổ chức đồng bộ số liệu Việc đánh giá dự báo trong luận văn này được tiến hành theo hướng: trước tiên tiến hành đánh giá cho từng tháng sau đó mới đánh giá cho toàn mùa mưa nên tổ chức các file số liệu riêng cho từng tháng, từ tháng 6 đến tháng 10. Sản phẩm dự báo của mô hình là những dự báo trước một ngày, do đó để đồng bộ số liệu, chúng tôi đã tiến hành sắp xếp số liệu mưa mô hình sang trái thêm một cột và thêm vào cột cuối cùng của các tháng bằng cột đầu của tháng sau. Các trường hợp khuyết sản phẩm mô hình, chúng tôi bỏ qua không tính và thay vào bằng con số “-999”. 45 2.2 Phương pháp đánh giá dự báo mưa của mô hình HRM 2.2.1 Đánh giá khi xem mưa là biến liên tục 2.2.1.1 Mưa được xem như trường yếu tố khí tượng Khi ta đo mưa ở các điểm đo thì lượng mưa đo được là các số thực dương và ta có số liệu trường. Sau khi sản phẩm dự báo mưa HRM từ nút lưới được nội suy về trạm, ta cũng có trường mưa dự báo. Tuy trường mưa không liên tục như trường áp và nhiệt, song lượng mưa tương ứng với từng điểm quan trắc thì vẫn được xem là liên tục. Trong trường hợp này ta hoàn toàn có thể đánh giá chất lượng dự báo mưa bằng những công thức định lượng xác định mối quan hệ giữa trường mưa quan trắc thực tế và trường mưa dự báo của HRM. 2.2.1.2 Chỉ số đánh giá dự báo trường Khi mưa được xem như một trường yếu tố khí tượng ta có thể sử dụng hệ số tương quan giữa trường mưa dự báo và trường mưa thực tế để đánh giá chất lượng dự báo mưa của HRM theo công thức đã trình bày ở chương 1:                N 1i 2 i N 1i 2 i i N 1i i OOFF OOFF R (2.1) Tuy nhiên trong luận văn chúng tôi đã không tiến hành đánh giá dự báo trường, mà xem xét mưa dưới dạng biến liên tục trong từng cấp mưa để đánh giá chất lượng dự báo mưa chi tiết hơn theo không gian và thời gian. 2.2.2 Đánh giá mưa khi phân lượng mưa ra đa cấp rời rạc 46 2.2.2.1 Phân lượng mưa ra 10 cấp Để đánh giá một cách đầy đủ và có khả năng so sánh, phân tích giữa kết quả dự báo và kết quả thực tế, việc tính toán được tiến hành cho 2 dạng hệ thống biến liên tục và rời rạc theo cấp định lượng mưa dự báo và mưa thực tế. Hệ thống biến là các cấp mưa được phân làm 10 cấp theo cấp định lượng tương tự với các nước và không khác nhiều so với phân cấp mưa trong nghiệp vụ, được trình bày như ở bảng dưới đây: Bảng 2.1 Các cấp mưa Cấp mưa Lượng mưa (mm) Lượng mưa (inch) 1 0.0-<6.3 mm 0 - 1/4 2 6.3-<12.7 1/4 - 1/2 3 12.7-<19.0 1/2 - 3/4 4 19.0-<25.4 3/4 - 1 5 25.4-<38.1 1 - 3/2 6 38.1-<50.8 3/2 - 2 7 50.8-<63.5 2 - 5/2 8 63.5-<76.2 5/2 - 3 9 76.2-<101.6 3 - 7/2 10 :=>101.6 =>4 Sau khi chia lượng mưa ra 10 cấp, ta có thể lập được bảng tiếp liên đa cấp như sau: 47 OCat\FCat Fcl1 Fcl2 Fcl3 Fcl4 Fcl5 Fcl6 Fcl7 Fcl8 Fcl9 Fcl10 rsum 1:0.0-<6.3mm n 11 n 12 n 13 - - - - - n 19 n 110 n 1. 2:6.3-<12.7 n 21 n 22 n 23 - - - - - n 29 n 210 n 2. 3:12.7-<19.0 n 31 n 32 n 33 - - - - - n 39 n 310 n 3. 4:19.0-<25.4 - - - - - - - - - - - 5:25.4-<38.1 - - - - - - - - - - - 6:38.1-<50.8 - - - - - - - - - - - 7:50.8-<63.5 - - - - - - - - - - - 8:63.5-<76.2 - - - - - - - - - - - 9:76.2-<101.6 - - - - - - - - - - - 10:=>101.6mm n 101 n 102 n 103 - - - - - n 109 n 1010 n 10. csum n .1 n .2 n .3 - - - - - n .9 n .10 N Bảng 2.2 Bảng tiếp liên 10 cấp mưa thực tế & dự báo Trong bảng trên OCat là cấp mưa quan trắc, FCat và Fc là cấp mưa dự báo, rsum và n1. n10. là tổng theo hàng, csum và n.1 n.10 là tổng theo cột. 2.2.2.2 Các chỉ số đánh giá định lượng mưa bên trong mỗi cấp Sau khi phân lượng mưa dự báo và mưa mô hình ra 10 cấp, trong mỗi cấp mưa chúng được xem như biến liên tục, biến thiên theo không gian các trạm mưa và biến thiên theo thời gian các ngày trong mỗi tháng và trong toàn mùa mưa. a) Cho các biến liên tục được ký hiệu như sau: 48      N i ii OF N RMSE 1 2 1 (2.2)    N I ii OF N MAE 1 1 (2.3) BIAS =      N 1i ii OF N 1 ME (2.4) SD =      N 1i 2 ii OF N 1 MSE (2.5) Cmean =                N 1i 2 i N 1i 2 i i N 1i i OOFF OOFF R (2.6) b) Cho các biến rời rạc được ký hiệu như sau: PosP = )( ),( ) 2 ( ) 2 , 2 ( ) 1 ( ) 1 , 1 ( k FN k O k Fn FN OFn FN OFn (2.7) PreP = )( ),( ) 2 ( ) 2 , 2 ( ) 1 ( ) 1 , 1 ( k ON k O k Fn ON OFn ON OFn (2.8) BE = )( )( ) 2 ( ) 2 ( ) 1 ( ) 1 ( k ON k Fn ON Fn ON Fn (2.9) TS = )()( ),( ) 2 () 2 ( ) 2 , 2 ( ) 1 () 1 ( ) 1 , 1 ( k ON k FN k O k Fn ONFN OFn ONFN OFn  (2.10) và P(%) cho tất cả các cấp 2.2.3 Đánh giá mưa khi phân lượng mưa ra 2 cấp một 49 2.2.3.1 Cách phân lượng mưa ra 2 cấp một Để xem xét đánh giá một cách hệ thống và toàn diện, sau khi lượng mưa dự báo và thực tế phân chia ra 10 cấp, ta lại tiêp tục phân chúng ra từng cặp 2 cấp một như sau: - Cấp I  RRRR  cấp 2 10 - Cấp II  RRRR  cấp 3 10 - . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . - Cấp I X  RRRR  cấp 10 2.2.3.2 Các chỉ số đánh giá mưa 2 cấp BE misses hits sfalsealarmhits BE    (2.11) POD misses hits hits POP   (2.12) FAR sfalsealarmhits sfalsealarm FAR   (2.13) TS falsealarmmisseshits hits CSITS   (2.14) OddRA msfalssealarmisses ativescorrectneghits OR * *  (2.15) 50 ETS random random hitssfalsealarmmisseshits hitshits ETS    , trong đó total sfalsealarmhitsmisseshits random hits ))((    (2.16) ativescorrectnegmsfalssealar sfalsealarm misseshits hits HK     (2.17) ))(())(( )**(2 ativescorrectnegsflasealarmsfalsealarmhitsativescorrectnegmissesmisseshits sfalsealarmmissesativescorrectneghits HSS    (2.18) total ativescorrectneghits P   (2.19) 2.3 Căn cứ phân loại hình thế synốp chính gây mưa khu vực Đông Bắc Bộ Trong nghiên cứu về dự báo mưa và đánh giá dự báo mưa các mô hình số trị. Rất nhiều nhà khoa học cho rằng việc đánh giá mưa sẽ có kết quả tốt hơn khi việc đánh giá đó được phân loại theo hình thế synốp. Một trong những lý dó để phân loại hình thế synốp ứng với dự báo mưa của mô hình là nhằm lý giải các kết quả một cách lô-gíc và khoa học, mặt khác điều này cũng sẽ giúp cho các dự báo viên trong nghiệp vụ có được những hiểu biết sâu sắc cả hai phương pháp đặc biệt quan trọng trong dự báo mưa nghiệp vụ hàng ngày, đó là phương pháp synôp cổ điển và phương pháp số trị. 2.3.1 Cơ sở phân loại hình thế synop và các tác nhân gây mưa khu vực Đông Bắc Bộ Hàng năm từ tháng 5 đến tháng 10, ở vùng đồng bằng Đông Bắc Bộ có gió đông nam thịnh hành ở tầng thấp. Do đặc điểm của địa hình, phía Đông nước ta là vùng biển rộng lớn, nên khi có gió đông nam thổi, là dịp tốt để lớp không khí trên khu vực Đông [...]... Bắc Bộ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 6 7 20 05 + 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 + 8 + + + + + + + 9 + + + + 10 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 + 1 2 3 4 5 6 7 8 9 + + + + 6 7 20 06 8 9 + + + + + + + 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 20 07 6 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5... Bảng 2. 3 Các ngày có mưa lớn diện rộng và các hình thế gây ra mưa lớn diện rộng trong 3 năm 20 05, 20 06, 20 07 khu vực Đông Bắc Bộ 69 Theo quy định tổng kết các hiện tượng thời tiết nguy hiểm của Trung tâm dự báo khí tượng Thủy văn Trung Ương thì một khu vực có xảy ra mưa lớn diện rộng phải thỏa mãn những điều kiện sau: + Lượng mưa tích lũy đo được trong 24 h > 16 mm + Mưa lớn xảy ra quá một nửa số trạm... quá một nửa số trạm trong toàn bộ số trạm có quan trắc mưa thu thập được của khu vực đó Dựa vào quy định trên, chúng tôi đã tiến hành thống kê và đưa ra được những ngày có mưa lớn diện rộng xảy ra ở khu vực Đông Bắc Bộ trong 3 năm 20 05, 20 06 và 20 07 kết quả như ở bảng trên Theo tổng kết ở bảng trên, trong 3 năm 20 05 – 20 07 có tổng cộng tất cả 35 ngày có xảy ra mưa vừa, mưa lớn diện rộng Ứng với các... khỏi khu vực hoặc tan đi và được thay thế bởi một loại hình thế synop khác mà loại hình thế synop này không thuận lợi cho quá trình đối lưu phát triển Căn cứ vào nguồn gốc, quá trình hình thành phát triển của XTNĐ mà có thể chia làm hai loại cụ thể hơn:  Hình thế synop do XTNĐ phát triển ở Bắc Bộ Hình 2. 6 Hình thế synop do XTNĐ phát triển ở Bắc Bộ 62 Loại hình thế này do XTNĐ phát triển ở Bắc Bộ là... sự tranh chấp của nhiều hệ thống thời tiết nên kết quả xác định hệ thống synop có thể là hệ thống thời tiết độc lập, nhiều hệ thống thời tiết tương tác, thậm chí đôi khi không thể xác định được 53 hình thế synop (trường khí tượng mờ) Xác định hệ thống synop gây thời tiết nói chung, gây mưa nói riêng cần thiết phải xác định được hệ thống synop chính (hệ thống thời tiết chủ đạo), các hệ thống thời tiết... hoạt động mạnh ở khu vực 20 ˚N-30˚N , 100˚E-110˚E tạo nên sự hội tụ gió ở khu vực Bắc Bộ thì quá trình mưa và dông sẽ có cường độ mạnh hơn, thời gian kéo dài hơn  Hình thế rìa áp cao cận nhiệt đới tăng cường Hình 2. 4 Hình thế rìa áp cao cận nhiệt đới tăng cường 59 Khi xem xét hình thế synop gây mưa và dông đối với miền Bắc do rìa áp cao cận nhiệt đới tăng cường cần lưu ý vị trí và hướng của trục áp cao... ATNĐ, bão ảnh hưởng đến các tỉnh Trung Bộ do tác động của địa hình và sự tương tác với các hệ thống thời tiết khác mà quá trình mưa thường ác liệt hơn Bắc Bộ 2. 3 .2. 4 Dải hội tụ nhiệt đới Hình 2. 8 Hình thế dải hội tụ nhiệt đới Như đã nói ở phần trên, đặc điểm hoạt động của dải hội tụ nhiệt đới đối với các khu vực tuỳ thuộc vào vị trí của nó Đối với các tỉnh miền Bắc dải hội tụ nhiệt đới hoạt động vào... loại hình thế synop bao gồm 5 loại hình thế chính: áp cao lạnh (ACL), áp cao cận nhiệt đới (ACCNĐ), Xoáy thuận nhiệt đới (XTNĐ), dải hội tụ nhiệt đới (HTNĐ) và rãnh áp thấp bị nén (RTBN) Trong mỗi loại hình thế synop cơ bản đều kèm theo các hệ thống tương tác khác 67 2 4 Thống kê về các ngày có mưa lớn diện rộng và các hình thế gây ra mưa lớn diện rộng trong 3 năm 20 05, 20 06, 20 07 khu vực Đông Bắc Bộ. .. tiết gây mưa ở khu vực Đông Bắc Bộ Đặc trưng loại hình thời tiết gây mưa trong các tháng mùa hè ở khu vực Đông Bắc Bộ bao gồm 5 loại hình thế chính, đó là áp cao lạnh, áp thấp nóng Ấn Miến, áp cao cận nhiệt đới (áp cao phó nhiệt đới), xoáy thuận nhiệt đới và dải hội tụ nhiệt đới Ngoài ra trong quá trình tranh chấp của các khối khí tạo nên một loại hình thế synop không rõ ràng hoặc một loại hình thời... tính cục bộ, gây ra các trận mưa dông (gọi là dông nhiệt) với thời gian ngắn và đợt mưa thường đạt mức mưa vừa, hiếm khi đạt mức mưa lớn Vì vậy nhân tố này cũng có thể xem như không phải nhân tố chính để gây ra mưa lớn ở vùng Đồng Bằng Bắc Bộ 2. 3.1 .2 Nhân tố địa hình Nhân tố địa hình, thường làm tăng rõ rệt lượng mưa ở sườn đón gió và làm giảm lượng mưa ở sườn khu t gió Vùng đồng bằng Bắc Bộ lại rất . 5 :25 . 4-& lt;38.1 - - - - - - - - - - - 6:38. 1-& lt;50.8 - - - - - - - - - - - 7:50. 8-& lt;63.5 - - - - - - - - - - - 8:63. 5-& lt;76 .2 - - - - - - - - - - - 9:76. 2- & lt;101.6 - - - - - - - - - - - 10:=>101.6mm. 2: 6. 3-& lt; 12. 7 n 21 n 22 n 23 - - - - - n 29 n 21 0 n 2. 3: 12. 7-& lt;19.0 n 31 n 32 n 33 - - - - - n 39 n 310 n 3. 4:19. 0-& lt ;25 .4 - - - - - - - - - - - 5 :25 . 4-& lt;38.1 - - -. 41 CHƯƠNG 2 SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ DỰ BÁO MƯA MÔ HÌNH HRM Chương 2 giới thiệu về bộ số liệu thực tế và dự báo của mô hình HRM, phương pháp đánh giá chất lượng dự báo mưa của mô hình