Tác giả

Dư Đức Tiến 1 , Hoàng Đức Cường 1 , Mai Khánh Hưng 1 , Hoàng Phúc Lâm 1

Đơn vị công tác

1Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia

Tóm tắt

Trong bài toán đồng hóa số liệu dựa trên phương pháp biến phân, sai số mô hình đóng vài trò quyết định đến việc lan truyền một cách hiệu quả các thông tin quan trắc khi được bổ sung vào mô hình theo chiều ngang, thẳng đứng và giữa các biến mô hình với nhau. Bài báo sẽ trình bày một số khảo sát khác nhau liên quan đến những lựa chọn thiết lập ma trận sai số của mô hình WRFARW thử nghiệm trong dự báo mưa lớn trên khu vực Bắc Bộ với sơ đồ đồng hóa biến phân WRFDA. Các thử nghiệm gồm: i) sử dụng sai số cho trước của NCEP và ii) sai số tính toán dựa trên kết quả dự báo của mô hình WRF-ARW cho riêng khu vực Việt Nam. Hai phương pháp tính sai số mô hình gồm sử dụng dự báo ngắn hạn của NMC và dự báo tổ hợp từ chính mô hình WRF-ARW cho khu vực Việt Nam. Một số thử nghiệm ban đầu với trường hợp mưa lớn điển hình trên khu vực Bắc Bộ cho thấy độ nhậy của kĩ năng dự báo mưa (đánh giá thông qua chỉ số ETS trên trạm quan trắc) phụ thuộc vào việc lựa chọn thiết lập ma trận sai số trường nền B và việc tính toán ma trận B từ dự báo riêng cho khu vực Việt Nam là cần thiết.

Từ khóa

Mô hình WRF-ARW , đồng hóa số liệu , sai số dự báo , sơ đồ biến phân , ma trận hiệp biến sai

Trích dẫn bài báo

Dư Đức Tiến, Hoàng Đức Cường, Mai Khánh Hưng, Hoàng Phúc Lâm (2019), 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, 699, 42-49.

Tài liệu tham khảo

1. Dư Đức Tiến và cộng sự (2014), Nghiên cứu đồng hóa số liệu radar Đông Hà để nâng cao chất lượng dự báo mưa lớn cho khu vực miền Trung, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, (617), tr. 22 -30.

2. Dư Đức Tiến và cộng sự (2019), Đánh giá tác động của việc sử dụng tham số hóa đối lưu trong dự báo đợt mưa lớn tháng 7 năm 2015 trên khu vực Bắc Bộ bằng mô hình phân giải cao, Tạp chí KTTV, số 2, 2019, trang 1-8.

3. Hoàng Đức Cường và các cộng sự (2011), Nghiên cứu ứng dụng mô hình WRF dự báo thời tiết và bão ở Việt Nam. Báo cáo tổng kết đề tài NCKH cấp Bộ TN&MT.

4. Võ Văn Hòa và cộng sự (2010), Nghiên cứu phát triển hệ thống dự báo tổ hợp thời tiết hạn ngắn cho khu vực Việt Nam. Thuyết minh đăng ký đề tài NCKH cấp Bộ, 17 tr.

5. Barker, D.M., Guo, Y.R., Huang, W., Huang, H., Rizvi, S., Xiao, Q., and Lee, M.S. (2005), WRF-VAR A Unified 4/4D-Var Data Assimilation system for WRF. Preprints. 6th WRF/MM5 Users Workshop. NCAR. Boulder, CO.

6. Fisher, M. (2003), Background error covariance modelling, Proceedings of the ECMWF Seminar on Recent Developments in Data Assimilation for Atmosphere and Ocean, pp. 45-63, ECMWF, Reading, UK.

7. Lorenc, A.C, Neill E. Bowler, Adam M. Clayton, Stephen R. Pring, and David Fairbairn (2015), “Comparison of Hybrid-4DEnVar and Hybrid-4DVar Data Assimilation Methods for Global NWP”, Mon. Wea. Rev., (143), pp. 212-229.

8. Michalakes, J., Dudhia, J., Gill, D., Henderson, T., Klemp, J., Skamarock, W., Wang, W. (2005), The Weather Research and Forecast Model: Software Architecture and Performance, Proceedings of the Eleventh ECMWF Workshop on the Use of High Performance Computing in Meteorology, World Scientific, pp. 156-168.

9. Parrish and Derber (1992), The national meteorological center’s spectral statistical-interpolation analysis system. Mon. Wea. Rev., 120, 1747-1763.

10. Skamarock, W.C., Klemp, J. B., Dudhia, J., Gill, D.O., Barker, D.M., Duda, M.G., Huang, X.Y., Wang, W., Powers, J.G. (2005), A description of the Advanced Research WRF Version 3, NCAR Tech. Note NCAR/TN-475+STR, 113 pp.