ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Trần Đình Linh ẢNH HƯỞNG CỦA BỀ MẶT ĐỆM ĐẾN KẾT QUẢ MÔ PHỎNG NHIỆT ĐỘ VÀ LƯỢNG MƯA CỦA MÔ HÌNH WRF LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hà Nội – Năm 2016 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN -Trần Đình Linh ẢNH HƯỞNG CỦA BỀ MẶT ĐỆM ĐẾN KẾT QUẢ MÔ PHỎNG NHIỆT ĐỘ VÀ LƯỢNG MƯA CỦA MÔ HÌNH WRF Chuyên ngành: Khí tượng Khí hậu học Mã số: 60440222 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS Ngô Đức Thành Hà Nội – Năm 2016 LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, xin gửi lời cảm ơn chân thành đến PGS TS Ngô Đức Thành, người định hướng, tận tình bảo giúp đỡ suốt trình học tập hoàn thành luận văn Tiếp theo, xin gửi lời cảm ơn đến thầy cô, cán Khoa Khí tượng Thủy văn Hải dương học tận tình giảng dạy, giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi suốt thời gian học tập thực hành nghiên cứu Khoa Xin gửi lời cảm ơn đến Phòng Sau đại học - Trường Đại học Khoa học Tự nhiên tạo điều kiện thuận lợi giúp hoàn thành khóa học Tôi xin gửi lời cảm ơn đến Khoa Khí tượng Thủy văn - Trường Đại học Tài nguyên Môi trường Hà Nội, bạn bè đồng nghiệp ủng hộ tạo điều kiện cho thời gian qua Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, người thân bạn bè, người dõi theo, động viên trình học tập hoàn thành luận văn Trần Đình Linh DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT LH Latent Heat: thông lượng ẩn nhiệt trao đổi bề mặt khí MODIS Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer: ảnh quang phổ xạ phân giải vừa NCEP National Centers for Environmental Prediction: trung tâm quốc gia dự báo môi trường Hòa Kỳ NCEP- The NCEP GFS Final Analysis data: số liệu GFS (phân tích cuối cùng) FNL/FNL SH Sensible Heat: Thông lượng hiển nhiệt trao đổi bề mặt khí USGS U.S Geological Survey: Cơ quan nghiên cứu địa chất Hoa Kỳ; USGS Land Use data: Số liệu sử dụng đất USGS cung cấp Tp HCM Thành phố Hồ Chí Minh WPS WRF Preprocessing System: Hệ thống tiền xử lý mô hình WRF WRF Weather Research and Forcasting Model: mô hình nghiên cứu dự báo thời tiết WSF the WRF Software Framework: Hệ thống phần mềm mô hình WRF WRF_ Mô hình WRF chạy với số liệu sử dụng đất MODIS MODIS WRF_ Mô hình WRF chạy với số liệu sử dụng đất USGS USGS MỞ ĐẦU Bề mặt trái đất thành phần hệ thống khí hậu, có vai trò quan trọng trình hình thành thời tiết khí hậu Chúng ta biết rằng, loại bề mặt khác có độ phản xạ độ phát xạ khác Từ cán cân xạ cân lượng bề mặt thay đổi tùy thuộc vào đặc điểm bề mặt Hơn nữa, loại bề mặt có đặc trưng nhiệt, độ ghồ ghề riêng Do đó, trao đổi nhiệt bề mặt khí tương tác với chế độ hoàn lưu thay đổi tùy thuộc vào loại bề mặt Trên giới, việc nghiên cứu ảnh hưởng bề mặt đến thời tiết, khí hậu nói chung ảnh hưởng bề mặt đến kết mô hình số trị nhiều nhà khoa học thực đạt kết quan trọng Ở Việt Nam, vấn đề quan tâm nghiên cứu Trong thời gian gần đây, số nhà khoa học công bố kết bước đầu có ý nghĩa Tuy nhiên, để trả lời câu hỏi ảnh hưởng bề mặt đến kết mô mô hình số trị nhiều vấn đề cần tháo gỡ Do vậy, nhằm góp thêm chứng để trả lời cho câu hỏi lựa chọn đề tài luận văn “Ảnh hưởng bề mặt đệm đến kết mô nhiệt độ lượng mưa mô hình WRF” Mục đích luận văn thay đổi kết mô mô hình thiết lập chạy với nguồn số liệu đất khác Về nội dung, phần mở đầu kết luận, luận văn bố cục chương Chương 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu Chương 2: Số liệu phương pháp nghiên cứu Chương 3: Kết thảo luận CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Vai trò bề mặt đến trình khí Bề mặt trái đất có vai trò quan trọng hình thành khí hậu, đặc điểm bề mặt định đến kết tương tác bề mặt với xạ hoàn lưu khí Cùng khối không khí tương tác với điều kiện địa hình khác tạo hệ thời tiết hoàn toàn trái ngược Ví dụ dãy núi gây chuyển động đối lưu cưỡng hình thành thời tiết xấu bên sườn đón gió, phía bên sườn khuất gió lại có thời tiết khô nóng khối không khí di chuyển đoạn nhiệt khô xuống theo sườn núi Hay biết đến vai trò điều hòa khí hậu biển sông, hồ, … Có tác dụng nước có quán tính nhiệt lớn hơn, mà nhiệt độ nước biến động so với nhiệt độ đất Chính vậy, chế độ nhiệt khu vực ven biển, vùng lân cận sông, suối, ao, hồ điều hòa so với vùng nằm sâu lục địa, nhiệt độ không khí khu vực có biến đổi ngày năm nhỏ so với khu vực lân cận có điều kiện xạ hoàn lưu khí Bề mặt đất khác có tương tác với xạ khác Ngoài ảnh hưởng khác đặc điểm địa hình mà hình dung loại bề mặt khác có độ phản xạ (albedo), phát xạ xạ khác từ làm thay đổi cán cân xạ sau cán cân nhiệt theo không gian Bảng cho thấy albedo loại bề mặt khác lớn, từ vài % đến gần 100 % Với bề mặt đất đơn thuần, albedo có thay đổi lớn vào loại đất khác nhau, đất đen ẩm albedo khoảng 5%, đất sáng khô albedo đến 40%, albedo cát biến đổi khoảng từ 15 đến 40% Các loại bề mặt khác có albedo khác nhiều hơn, albedo cỏ khoảng từ 16-26%, đất nông nghiệp 18-25%, rừng từ 5-20%, albedo băng từ 20-45%, với mây mỏng 30-50%, mây dày từ 60-90% Đặc biệt, albedo nước tuyết có thay đổi lớn Tùy vào góc thiên đỉnh mặt trời mà độ phản xạ bề mặt nước khác nhau, từ khoảng 3-10% góc thiên đỉnh mặt trời nhỏ đến khoảng 10-100% góc thiên đỉnh mặt trời lớn Điều cho thấy bề mặt nước độ phản xạ khác lớn, vùng vĩ độ thấp, nơi có góc thiên đỉnh mặt trời nhỏ phần lớn xạ mặt trời giữ lại, vùng vĩ độ cao phần lớn xạ mặt trời bị phản xạ Albedo tuyết thay đổi lớn, với tuyết cũ albedo khoảng 40% tuyết hình thành có albedo lên tới 95% Ngoài ảnh hưởng đến thời tiết, khí hậu thông qua tương tác với hoàn lưu xạ, bề mặt nguồn nhiệt chủ yếu cung cấp cho khí quyển, góp phần hình thành trình thời tiết Bức xạ dư thừa bề mặt phần lớn chuyển hóa thành nhiệt cung cấp ngược lại cho khí dẫn nhiệt phân tử, rối đối lưu (hiển nhiệt - SH) thông qua trình bốc ngưng kết (ẩn nhiệt - LH) Tỉ lệ phân bổ xạ dư thừa cho SH LH phụ thuộc vào đặc điểm bề mặt Bề mặt ẩm có khả bốc lớn LH chiếm ưu hơn, bề mặt khô khả bốc SH cách thức truyền nhiệt chủ yếu Tỉ số SH LH gọi tỉ số Bowen, số thường dùng phân tích khí hậu Giá trị số Bowen > dòng SH chiếm ưu thế, tỉ số Bowen < LH chiếm ưu Giá trị tỉ số Bowen biến đổi phụ thuộc vào loại bề mặt: bề mặt đại dương nhiệt đới 0,1; rừng nhiệt đới ẩm 0,1÷0,3; sa mạc bán khô hạn 2÷6; sa mạc >10 (Gregor, 1998 [8]) Do vậy, tỉ số Bowen dùng để đánh giá tính chất khô/ẩm bề mặt Bảng 1: Giá trị albedo loại bề mặt khác Loại bề mặt Đất Đặc điểm Đen ẩm - sáng khô Albedo (%) 5-40 Cát 15-40 Cỏ 16-26 Đất nông nghiệp 18-25 Rụng 15-20 Lá kim 5-15 Góc thiên đỉnh nhỏ 3-10 Góc thiên đỉnh lớn 10-100 Rừng Bề mặt nước Cũ 40 Mới 95 Tuyết Băng biển 30-45 Sông băng 20-40 Mây dày 60-90 Mây mỏng 30-50 Băng Mây (Nguồn: Oke, 1992 [14]; Ahrens, 2006 [5]) 1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu Nghiên cứu ảnh hưởng bề mặt đến thời tiết, khí hậu nói chung đến kết mô mô hình số trị nói riêng nhiều nhà nghiên cứu giới Việt Nam thực với kết quan trọng Sau tác giả xin trích dẫn nghiên cứu tiêu biểu có liên quan đến vấn đề nghiên cứu luận văn Các nghiên cứu tổng quan từ nghiên cứu giới đến nghiên cứu nước 1.2.1 Các nghiên cứu giới Từ khoảng năm 90 kỷ trước, vấn đề nghiên cứu ảnh hưởng bề mặt đất đến kết mô mô hình số đề cập triển khai thực Năm 1994, Klink Willmott nghiên cứu ảnh hưởng độ ẩm đất độ ghồ ghề bề mặt lên mô khí hậu [13], kết cho thấy tầm quan trọng biến đổi bề mặt đất đến khí hậu, đặc biệt độ ẩm đất độ ghồ ghề bề mặt Trong báo này, tác giả sử dụng mô hình bề mặt-khí qui mô vừa TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: Nguyễn Bình Phong (2009), Nghiên cứu tác động tham số hóa trình bề mặt việc mô khí hậu khu vực mô hình MM5, LVThS khoa học Trần Thị Vân (2006), “Ứng dụng viễn thám nhiệt khảo sát đặc trưng nhiệt độ bề mặt đô thị với phân bố kiểu thảm phủ thành phố Hồ Chí Minh”, Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ, (2006), tr 70-74 Lương Văn Việt (2008), “Một số kết bước đầu ứng dụng mô hình MM5 nghiên cứu hiệu ứng đảo nhiệt đô thị thành phố Hồ Chí Minh”, Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ, 11 (04-2008), tr 7992 Lương Văn Việt (2010), “Mô thay đổi nhiệt độ thành phố Hồ Chí Minh theo qui hoạch đô thị đến năm 2020”, Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ, 13 (M1-2010), tr 5-13 Tiếng Anh: Ahrens C D (2006), “Meteorology today: An introduction to weather, climate, and environment”, Eighth Edition, Thompson, Brooks/Cole USA Fang-Yi Cheng, Yu-Ching Hsu, and Pay-Liam Lin, (2011) “Investigation of the effects of different land use and land cover patterms on mesoscale meteorological simulations in the Taiwan area”, Journal of applied Meteorology and Climatology, 52, pp 570-587 Glenn R Mc Gregor, and S Nieuwolt (1998), Tropical Climatology Hong, S., V Lakshmi, E.E Small, F Chen, M Tewari, and K.W Manning (2009), “Efffects of vegetation and soil moisture on the simulated land surface processes from the coupled WRF/Noah Model”, Journal of Geophysical Research-Atmospheric, 114 (D18), 10.1029/2008JD011249 Xiaoyan Jiang, Christine Wiedinmyer, Fei Chen, Zong-Liang Yang, and Jeff Chun-Fung Lo (2008), “Predicted impacts of climate and land use change on surface ozone in the Houston, Texas area”, Journal of Geophysical Research, VOL 113, D20312, doi:10.1029/2008JD009820, 2008 10 Steve Kardinal Jusuf, Nyuk Hien Wong, Emlyn Hagen, Roni Anggoro, and Yan Hong (2007), “The influence of land use on the urban heat island in Singapore”, Habitat International, 32(2), pp 232-242 11 Xinli Ke, Ejiun Ma, and Yongwei Yuan (2014), “Scenario simulation of the imfluence of land use change on the regional temperature in a Rapidly urbanizing region: A case study in southern-Jiangsu, China” Advances in Meteorology, 2014, Article ID 159724, 12 pages 12 Katherine Klink, Cort J Willmott (1994), “Influence of soil moisture and surface roughness heterogeneity on modeled climate”, Climate Research, Vol 4: 105-118, 1994 13 Enjun Ma, Xiangzheng Deng, Qian Zhang, and Anping Liu (2014), “Spatial variation of surface energy fluxes due to land use change across China”, Energies, 2014(7), pp 2194-2206 14 Oke T R (1992), “Boundary layer climate”, Second edition, Routledge, New York 15 W Moufouma-Okia, and D P Rowell (2009), “Impact of soil moisture initialisation and lateral boundary conditions on regional climate model simulations of the West African Monsoon”, Climate Dynamic, DOI 10.1007/s00382-009-0638-0 16 A J Pitman, N de Noblet-Ducoudre, F B Avila, L V Alexander, J.-P Boisier, V Brovkin, C Delire, F Cruz, M G Donat, V Gayler, B van den Hurk, C Reick, and A Voldolre (2012), “Effects of land cover change on temperature and rainfall extremes in multi-model ensemble simulations”, Earth System Dynamics, 3, pp 213-231 17 Z Tao, J A Santanello, M Chin, S Shou, Q Tan, E M Kemp, and C D Peters-Lidard (2013), “Effect off land cover on atmospheric processes and air quality over the continental United States – a NASA Unified WRF (NU-WRF) model stady”, Atmospheric Chemistry and Physics, 13, pp 6207-6226 18 M Trail, A.P Tsimpidi, P Liu, K Tsigaridis, Y Hu, A Nenes, B Stone, and A.G Russell (2013), “Potential impact of land use change on future regional climate in the Southeastern U.S: Reforestation and cop land conversion”, JOURNAL ATMOSPHERES, OF VOL doi:10.1002/2013JD020356, 2013 GEOPHYSICAL 118, RESEARCH: 11,577–11,588,