Tải file PDF Tác giả
Đơn vị công tác
1Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội
2Viện Vật lý địa cầu, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam
3Viện Khoa học Khí tượng Thuỷ văn và Biến đổi khí hậu
Tóm tắt
Trong bài báo này nhóm tác giả trình bày một số kết quả thử nghiệm áp dụng sơ đồ ban đầu hóa bão NC2011 để mô phỏng cấu trúc cơn bão số 12 (Damrey) năm 2017 bằng mô hình WRF với ba sơ đồ tham số hóa đối lưu Betts-Miller-Janjic, Kain-Fritsch và Grell-Devenyi. Kết quả cho thấy mô phỏng trị số khí áp cực tiểu tại tâm bão khá tốt đặc biệt với sơ đồ Betts-Miller-Janjic. Trong giai đoạn phát triển và chín muồi mô hình mô phỏng bão mạnh hơn so với thực tế, khi bão suy yếu và tan rã, mô phỏng của mô hình cho kết quả bão yếu hơn thực tế. Nghiên cứu cũng đã chỉ ra được bất đối xứng trong cấu trúc thẳng đứng của bão khi có sự tương tác với địa hình và không khí lạnh. Phần hoàn lưu bão tương tác với địa hình, lượng nước ngưng kết sẽ phát triển đến độ cao lớn hơn.
Từ khóa
Trích dẫn bài báo
Nguyễn Bình Phong, Nguyễn Tiến Mạnh, Nguyễn Văn Hiệp, Nguyễn Văn Thắng (2018), Nghiên cứu áp dụng sơ đồ ban đầu hoá xoáy nc2011 trong mô hình WRF để khảo sát khả năng dự báo cường độ cơn bão Damrey năm 2017. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 688, 9-23.
Tài liệu tham khảo
1. Bùi Hoàng Hải, Phan Văn Tân (2002), Khảo sát ảnh hưởng của trường ban đầu hóa đến sự chuyển động của bão trong mô hình chính áp dự báo bão khu vực biển Đông, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 8 (500).
2. Bùi Hoàng Hải, Phan Văn Tân, Nguyễn Minh Trường (2005), “Nghiên cứu lý tưởng sự tiến triển của xoáy thuận nhiệt đới bằng mô hình WRF”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 4 (532).
3. Bùi Hoàng Hải (2008), “Nghiên cứu phát triển và ứng dụng sơ đồ phân tích xoáy cho mục đích dự báo chuyển động bão ở Việt Nam”. Luận văn Tiến sỹ Khí tượng.
4. Lê Thị Hồng Vân (2009), “Tìm hiều và áp dụng phương pháp đồng hóa số liệu xoáy giả đối với mô hình WRF”. Luận văn Thạc sĩ Khí tượng.
5. Nguyễn Thị Hoan (2013), “Đánh giá vai trò ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF đối với dự báo bão trên biển Đông”, Luận văn Thạc sĩ Khí tượng.
6. Phan Văn Tân, Bùi Hoàng Hải (2004), “Ban đầu hóa xoáy ba chiều cho mô hình MM5 và ứng dụng trong dự báo quỹ đạo bão”. Tạp chí khí tượng thủy văn. Số 10 – 2004, tr 14 – 25.
7. Phan Văn Tân, Nguyễn Lê Dũng (2008), “Thử nghiệm ứng dụng hệ thống WRF-VAR kết hợp với ban đầu hóa xoáy vào dự báo bão quỹ đạo bão trên biển Đông”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 7 (583).
8. Anderson, J. L. (2007), “An adaptive covariance inflation error correction algorithm for ensemble filters”. Tellus, 59A, 210–224.
9. Baek, S.-J., Hunt B. R., Kalnay E., Ott E. and Szunyogh I. (2006), “Local ensemble Kalman filtering in the presence of model bias”. Tellus, 58A, 293-306.
10. Byun, K.-Y., Yang J. and Lee T.-Y. (2007), Numerical Simulation of Winter Precipitation and Its Sensitivity to Microphysics Schemes, Asia-Pacific J. Atmos. Sci.,43, 59-75.
11. Chou, K.-H., and C.-C. Wu,:.Mon. Wea. Rev., 136, 865-879., (2008), Typhoon initialization in a meoscale model-Combination of the bogused vortex and the dropwindsonde data in DOTSTAR. Monthly wether review, 136.
12. Chih-Ying Chen, Yi-Leng Chen and Hiep Van Nguyen (2014), The Spin-up Process of a Cyclone Vortex in a Tropical Cyclone Initialization Scheme and Its Impact on the initial TC Structure, SOLA, Vol.X, 000-000, doi: 10.2151/sola.2013-000.
13. Du Duc Tien, Thanh Ngo-Duc, Hoang Thi Mai and Chanh Kieu (2013), A study of the connection between tropical cyclone track and intensity errors in the WRF model, Meteorology and Atmospheric Physics., 121: 278-300.
14. Houtekamer, P. L., Mitchell H. L., Pellerin G., Buehner M., Charron M., Spacek L. and Hansen B, (2005), Atmospheric data assimilation with an ensemble Kalman filter: Results with real observations. Mon. Wea. Rev., 133, 604-620.
15. Hiep Van Nguyen and Yi-Leng Chen (2011), High-Resolution Initialization and Simulations of Typhoon Morakot (2009), Mon. Wea. Rev., Vol 139, DOI: 10.1175/2011MWR3505.1
16. H. G. Takahashi, Y. Fukutomi and J. Matsumoto, (2011), The Impact of Long-lasting Northerly Surges of the East Asian Winter Monsoon on Tropical Cyclogenesis and its Seasonal March. J. Meteor. Soc. Japan, 89A, 181 - 200.
17. Hunt BR, Kostelich E, Szunyogh I (2005), “Efficient data assimilation for spatiotemporal chaos: a local ensemble transform Kalman filter”, Physica D. 230: 112-126.
18. Kieu, C. Q., and Zhang D.-L, (2010), Genesis of Tropical Storm Eugene (2005) Associated with the ITCZ Breakdowns. Part III: Sensitivity to different genesis parameters. J. Atmos. Sci., 67, 1745-1758.
19. Kieu Chanh, Pham Thi Minh & Hoang Thi Mai, (2013), “An Application of the Multi-Physics Ensemble Kalman Filter to Typhoon Forecast”. Pure Appl. Geophys.170: 745-954.
20. Kurihara, Y., M. A. Bender, and R. J. Ross (1993), “An initialization scheme of hurricane models by vortex specification, Mon. Wea. Rev., 121: 2030–2045.
21. Li, Hong, Kalnay E, Miyoshi T, Danforth CM. (2009), “Accounting for model errors in ensemble data assimilation”. Mon. Weather Rev. 137: 3407–3419.
22. Pu, Z. X., and S. A. Braum, (2001), Ecaluation of bogus vortex techniques with four-dimensional variational data assimilation. Mon. Wea. Rev., 129, 2023-2039.
23. Szunyogh I, Kostelich EJ, Gyarmati G, Kalnay E, Hunt BR, Ott E, Satterfield E, Yorke JA. (2008), “A local ensemble transform Kalman filter data assimilation system for the NCEP global model”. Tellus A. 60: 113-130.
24. Y. Lin and C. Lee, Tropical Cyclone Formations in the South China Sea during the Late Season.
25. Zou, X., and Q. Xiao, (2000), “Studies on the initialization and simulation of mature hurricane using a variational bogus data assimilation scheme”, J. Atmos. Sci., 57, 836-860.