Tải file PDF Tác giả
Đơn vị công tác
1Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu
Tóm tắt
Nghiên cứu này trình bày một số thử nghiệm bước đầu của việc đồng hóa số liệu bằng hệ thống đồng hóa nội suy thống kê dữ liệu dạng điểm - GSI (Gridpoint Statistical Interpolation), với mục đích là để cải thiện chất lượng dự báo định lượng mưa của mô hình WRF (Weather Research Forecasting) cho khu vực Nam Bộ. Các nguồn số liệu quan trắc bề mặt, cao không và số liệu vệ tinh GPS-RO đã được thu thập, và chuyển đổi sang định dạng PrepBUFR mà GSI yêu cầu. GSI được chạy với các trường hợp đồng hóa biến phân 3 chiều (3DVar), và đồng hóa lai tổ hợp biến phân 3 chiều (3DHybEnVar), kết hợp với các số liệu quan trắc, cùng với trường hợp không đồng hóa tạo thành bốn trường hợp thử nghiệm. Kết quả cho thấy trường hợp đồng hóa lai với cả ba loại số liệu quan trắc (3DHybEnVar_GPS-RO) đã cho dự báo về diện mưa và ngưỡng mưa vừa (16-50mm 24h-1) ở các hạn dự báo 24h và 48h tốt hơn các trường hợp khác.
Từ khóa
Trích dẫn bài báo
Phạm Quang Nam, Mai Văn Khiêm, Nguyễn Quang Trung, Vũ Văn Thăng (2019), Thử nghiệm hệ thống đồng hóa GSI trong bài toán dự báo định lượng mưa trên khu vực Nam Bộ. Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 698, 1-10.
Tài liệu tham khảo
1. Bauer, H.S., Schwitalla, T., Wulfmeyer, V., Bakhshaii, A., Ehret, U., Neuper, M., & Caumont, O. (2015), Quantitative precipitation estimation based on high-resolution numerical weather prediction and data assimilation with WRF–a performance test, Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography, 67 (1), https://doi.org/10.3402/tellusa.v67.25047.
2. Bauer, P., Thorpe, A., Brunet, G. (2015), The quiet revolution of numerical weather prediction. Nature, 525, 47-55.
3. Jolliffe, I.T., Stephenson, D.B. (2012), Forecast verification: a practitioner's guide in atmospheric science. John Wiley & Sons.
4. Ha, J., Lim, G., Choi, S. (2014), Assimilation of GPS Radio Occultation Refractivity Data with WRF 3DVAR and Its Impact on the Prediction of a Heavy Rainfall Event. J. Appl. Meteor. Climatol., 53, 1381-1398, https://doi.org/10.1175/JAMC-D-13-0224.1.
5. Hamill, T.M., Snyder, C. (2000), A Hybrid Ensemble Kalman Filter–3D Variational Analysis Scheme. Mon. Wea. Rev., 128, 2905-2919.
6. Hu, M., Ge, G., Shao, H., Stark, D., Newman, K., Zhou, C., Beck, J., Zhang, X. (2017), Gridpoint Statistical Interpolation (GSI) User’s Guide v3.6. Developmental Testbed Center, http://www.dtcenter.org/com-GSI/users/docs/index.php, 149pp.
7. Huỳnh Thị Hồng Ngự, La Thị Cang (2008), Đồng hóa số liệu bằng phương pháp biến phân bốn chiều trong dự báo thời tiết bằng phương pháp số trị. Tạp chí Khoa học và Công nghệ, 12, 98- 103.
8. Mazzarella, V., Maiello, I., Capozzi, V., Budillon, G., Ferretti, R. (2017), Comparison between 3D-Var and 4D-Var data assimilation methods for the simulation of a heavy rainfall case in central Italy. Adv. Sci. Res., 14, 271-278, https://doi.org/10.5194/asr-14-271-2017.
9. Nguyễn Đức Ngữ, Nguyễn Trọng Hiệu (2013), Khí hậu và Tài nguyên Khí hậu Việt Nam. Nhà xuất bản Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội, 296tr.
10. Pan, Y., Zhu, K., Xue, M., Wang, X., Hu, M., Benjamin, S.G., Weygandt, S.S., Whitaker, J.S. (2014), A GSI-Based Coupled EnSRF-En3DVar Hybrid Data Assimilation System for the Operational Rapid Refresh Model: Tests at a Reduced Resolution. Mon. Wea. Rev., 142, 3756-3780, https://doi.org/10.1175/MWR-D-13-00242.1.
11. Shao, H., Derber, J., Huang, X.Y., Hu, M., Newman, K., Stark, D., Lueken, M., Zhou, C., Nance, L., Kuo, Y.H., Brown, B. (2016), Bridging Research to Operations Transitions: Status and Plans of Community GSI. Bull. Amer. Meteor. Soc., 97, 1427-1440, doi: 10.1175/BAMS-D-13- 00245.1.
12. Singh, S.K., Prasad, V.S. (2018), Evaluation of precipitation forecasts from 3D-Var and hybrid GSI-based system during Indian summer monsoon 2015. Meteorology and Atmospheric Physics, https://doi.org/10.1007/s00703-018-0580-y.
13. 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. (2008), A description of the Advanced Research WRF v3. NCAR Technical Note NCAR/TN-475CSTR.
14. Kubota, T., Shige, S., Hashizume, H., Aonashi, K., Takahashi, N., Seto, S., Hirose, M., Takayabu, Y.N., Nakagawa, K., Iwanami, K., Ushio, T., Kachi, M., Okamoto, K. (2007), Global Precipitation Map using Satelliteborne Microwave Radiometers by the GSMaP Project: Production and Validation, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 45 (7), 2259-2275.
15. Trần Tân Tiến, Nguyễn Thị Thanh (2011), Đồng hóa dữ liệu vệ tinh MODIS trong mô hình WRF để dự báo mưa lớn ở khu vực Trung Bộ. Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, 27, tr. 90-95.
16. Trần Tân Tiến, Hoàng Thị Mai, Công Thanh (2013), Ứng dụng phương pháp lọc Kalman tổ hợp vào dự báo cường độ bão 5 ngày. Tạp chí khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội. Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, 29, 201-206.
17. Wang, X., Parrish, D., Kleist, D., Whitaker, J. (2013), GSI 3DVar-Based Ensemble–Variational Hybrid Data Assimilation for NCEP Global Forecast System: Single-Resolution Experiments. Mon. Wea. Rev., 141, 4098-4117, https://doi.org/10.1175/MWR-D-12-00141.1.