Tác giả

Nguyễn Thị Nga 1 , Công Thanh 2 , Mai Khánh Hưng 1 , Dư Đức Tiến 1*

Đơn vị công tác

1 Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia; hongnga12897@gmail.com; duductien@gmail.com; maikhanhhung18988@gmail.com

2 Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN; congthanh1477@gmail.com

*Tác giả liên hệ: duductien@gmail.com; Tel.: +84–936067015

Tóm tắt

Nghiên cứu trình bày kết quả đánh giá dự báo mưa định lượng dựa trên mô hình toàn cầu IFS và mô hình khu vực phân giải cao (WRF–ARW) trong năm 2020. Bài báo giới thiệu chi tiết phương pháp đánh giá theo không gian dựa trên chỉ số kĩ năng FSS (Fractional Skill Score) sử dụng các số liệu mưa từ vệ tinh GSMaP và số liệu mưa trên lưới (thiết lập từ số liệu mưa ước lượng radar, vệ tinh và mưa tự động). Các chỉ số đánh giá kĩ năng (POD, BIAS, TS) theo phương pháp truyền thống được mở rộng theo từng phân cấp mưa chi tiết kết hợp biểu đồ đánh giá kĩ năng tổng hợp (performance diagram) trên các vị trị trạm của khu vực nghiên cứu (Bắc Bộ). Các kết quả cho thấy kĩ năng dự báo định lượng cho khu vực Bắc Bộ còn thấp. Mặc dù vậy, mô hình phân giải cao kết hợp đồng hóa số liệu (3DVAR) đã tăng được kĩ năng dự báo ở các ngưỡng mưa lớn (> 50 mm/24h) trong hạn 1–3 ngày, qua đó cho phép bổ sung thông tin mang tính chất định lượng–cực trị bên cạnh sản phẩm dự báo của mô hình IFS trong công tác dự báo nghiệp vụ mưa lớn.

Từ khóa

Đánh giá dự báo mưa theo không gian; chỉ số FSS; Phân cấp mưa.

Trích dẫn bài báo

Nga, N.T.; Thanh, C.; Hưng, M.K.; Tiến, D..D. Đánh giá kĩ năng dự báo mưa định lượng từ mô hình quy mô toàn cầu và khu vực phân giải cao cho khu vực Bắc Bộ. Tạp chí Khí tượng Thuỷ văn 2021, 730, 79-92.

Tài liệu tham khảo

1. Watson, P.A.G.; Christensen, H.M.; Palmer, T.N. Does the ECMWF IFS Convection Parameterization with Stochastic Physics Correctly Reproduce Relationships between Convection and the Large–Scale State? J. Atmos. Sci. 2015, 72(1), 236–242.

2. Kalnay, E. Atmospheric modeling, data assimilation and predictability. Cambridge University Press, Cambridge, 2003.

3. Bá, T.Đ.; Hòa, V.V.; Trí, Đ.Q. Đánh giá chất lượng dự báo mưa hạn ngắn của mô hình IFS trên khu vực Bắc Trung Bộ. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2019, 697, 33–43.

4. Hòa, V.V. Nghiên cứu so sánh kỹ năng dự báo mưa lớn khu vực miền Trung và Tây Nguyên của một số mô hình toàn cầu. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2016, 667, 1–8.

5. Thủy, N.T.; Hòa, V.V.; Tiến, T.T.; Hưng, M.K. Đánh giá chất lượng dụ báo mưa lớn của hệ thống dự báo tổ hợp hạn ngắn trên khu vực đồng bằng Bắc Bộ. Tạp chí Khí tượng thủy văn 2018, 696, 42–53.

6. Ngọc, L.A.; Tín, N.V.; Phát, T.N.; Hồng, N.V. Đánh giá khẳ năng dự báo thời tiết của mô hình WRF (Weather, Research and Forecasting) cho khu vực Nam Bộ. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2019, 708, 55–63.

7. Thức, T.D.; Thanh, C. Thử nghiệm đồng hóa dữ liệu radar trong mô hình WRF để dự báo mưa lớn cho khu vực Thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái Đất và Môi trường 2018, 34(1S), 59–70.

8. Tiến, D.Đ.; Tăng, B.M.; Hòa, V.V.; Vui, P.T.; Đức, T.A.; Hưng, M.K.; Linh, N.M. Đánh giá tác động của đồng hóa số liệu và điều kiện biên đến kết quả dự báo mưa lớn từ mô hình WRF cho khu vực tại miển Trung và Tây Nguyên. Tạp chí Khí tượng thủy văn 2014, 647, 25–30.

9. Khiêm, M.V.; Woo, W.C.; Wong, W.K.; Yeung S.L.; Tiến, D.Đ.; Hưng, M.K.; Quân, Đ.Đ.; Dung, P.T.P.; Nga, N.T.; Trang. C.T.H. Case Study of using The Blending Radar–Numerical Weather Prediction Product in Nowcasting. VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences 2021, 37(3), 1–8.

10. Saito, K.; Hung, M.K.; Hung, N.V.; Vinh, N.Q.; Tien, D.D. Heavy rainfall in central Viet Nam in December 2018 and modification of precipitation nowcasting at VNMHA. VN J. Hydrometeorol. 2020, 5, 65–79.

11. Hung, M.K.; Saito, K.; Khiem, M.V.; Tien, D.D.; Hung, N.V. Application of GSMaP Satellite data in precipitation estimation and nowcasting: evaluations for October 2019 to January 2020 period for Vietnam. VN J. Hydrometeorol. 2020, 5, 80–94.

12. Tiến, D.Đ.; Cường, H.Đ.; Hưng, M.K.; Lâm, H.P. Vai trò của sai số mô hình trong bài toán đồng hóa số liệu dựa trên phương pháp biến phân: thử nghiệm với mô hình phân giải cao WRF–ARW và dự báo mưa lớn trong trên khu vực Bắc Bộ. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2019, 699, 42–49.

13. Wilks, D.S. Statistical Methods in the Atmospheric Sciences. 2nd ed. Academic Press. 2006, pp. 627.

14. Roebber, P.J. Visualizing Multiple Measures of Forecast Quality. Weather Forecasting 2009, 24(2), 601–608.

15. Zhao, B.; Zhang, B. Assessing Hourly Precipitation Forecast Skill with the Fractions Skill Score. J. Meteorol. Res. 2018, 32, 135–145.

16. Roberts, N.M.; Lean, H.W. Scale–Selective Verification of Rainfall Accumulations from High–Resolution Forecasts of Convective Events. Monthly Weather Review. 2008, 136(1), 78–97.

17. Mittermaier, M.; Roberts, N.; Thompson, S.A. A long–term assessment of precipitation forecast skill using the Fractions Skill Score. Meteor. Appl. 2013, 20, 176–186.

18. Skok, G.; Roberts, N. Analysis of Fractions Skill Score properties for random precipitation fields and ECMWF forecasts. Quart. J. Roy. Meteor. Soc. 2016, 142, 2599–2610.

19. Baldauf, M.; Seifert, A.; Förstner, J.; Majewski, D.; Raschendorfer, M.; Reinhardt, T. Operational convective–scale numerical weather prediction with the COSMO model: Description and sensitivities. Mon. Wea. Rev. 2011, 139, 3887–3905.

20. Herman, G.R.; Schumacher, S. Extreme precipitation in models: An evaluation. Wea. Forecasting 2016, 31, 1853–1879.