Tác giả

Phạm Thị Minh 1* , Trần Thị Hồng Tường 2 , Hà Anh Đông 3

Đơn vị công tác

1 Khoa Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu, Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường TP. HCM; minhpt201@gmail.com

2 Khoa hệ thống thông tin và Viễn thám; tthtuong@hcmunre.edu.vn

3 Khoa Đại cương, Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường TP. HCM; hadong@hcmunre.edu.vn

*Tác giả liên hệ: ptminh@hcmunre.edu.vn; Tel: +84–936069249

Tóm tắt

Bài báo này trình bày kết quả ứng dụng phương pháp trung bình có trọng số (SEWE) của các thành phần tổ hợp tối ưu để hiệu chỉnh quỹ đạo cơn bão Podul 2019. Trong đó, các tổ hợp tối ưu chọn từ dự báo tổ hợp được tạo ra từ tổ hợp đa vật lý của mô hình WRF. Kết quả thử nghiệm cho thấy thử nghiệm SEWE cải thiện được chất lượng dự báo quỹ đạo ở hầu hết các hạn dự báo từ 12 giờ đến 48 giờ. Đặc biệt, đối với các hạn dự báo dài hơn 24 giờ chất lượng dự báo quỹ đạo của thử nghiệm SEWE cải thiện được từ 6% đến 10% so với sai số quỹ đạo của phương pháp trung bình tổ hợp thông thường. Kết quả này có thể là do ở hạn dự báo dài hơn 24 giờ cơn bão Podul 2019 di chuyển ổn định và đang mạnh lên do đó phương pháp trung bình có trọng số hiệu quả hơn. Kết quả của nghiên cứu có thể ứng dụng dự báo quỹ đạo bão ảnh hưởng đến Việt Nam.

Từ khóa

Trung Bình; Dự báo tổ hợp; Mô hình WRF; Bão Podul.

Trích dẫn bài báo

Minh, P.T.; Tường, T.T.H.; Đông, H.A. Ứng dụng phương pháp trung bình có trọng số hiệu chỉnh quỹ đạo cơn bão Podul 2019. Tạp chí Khí tượng Thuỷ văn 2023, 755(1), 29-42.

Tài liệu tham khảo

1. Pattanayak, S.; Mohanty, U.C. A comparative study on performance of MM5 and WRF models in simulation of tropical cyclones over Indians seas. Curr. Sci. New Delhi 2008, 95, 7.

2. Gu, J., Xiao, Q.; Kuo, Y.H.; Barker, D.M.; Jishan, X.; Xiaoxing, M. Assimilation and Simulation of Typhoon Rusa (2002) Using the WRF System. Adv. Atmos. Sci. 2005, 22(3), 415–427.

3. Dale, M.B.; Huang, W.; Guo, Y.R.; Xiao, Q. A three-dimensional variational (3DVAR) data assimilation system for use with MM5: Implementation and initial results. Mon. Wea. Rev. 2005, 132, 897–914.

4. Tien, D.D.; Thanh, N.D.; Mai, H.T.; Chanh, K. A study of the connection between tropical cyclone track and intensity errors in the WRF model. Meteorol. Atmos. Phys. 2013, 121(3–4), 12.

5. Kieu, C.Q.; Truong, N.M.; Mai, H.T.; Ngo–Duc, T. Sensitivity of the Track and Intensity Forecasts of Typhoon Megi (2010) to Satellite–Derived Atmosphere Motion Vectors with the Ensenble Kalman filter. J. Atmos. Oceanic Technol. 2012, 29, 179–1810.

6. Chanh, K.; Minh, P.T.; Mai, H.T. An Application of the Multi–Physics Ensemble Kalman Filter to Typhoon Forecast. Pure Appl. Geophys. 2013, 170, 745–954.

7. Toth, Z.; Kalnay, E. Ensemble forecasting at NCEP and the Breeding method. Mon. Wea. Rev. 1997, 125, 3297–3319.

8. Palmer, T.N.; Monteni, F.; Mureau, R.; Buizza, R.; Chapelet, P.; Tribbia, J. Ensemble prediction. ECMWF Technical Memorandum, 1992, pp. 188.

9. Grijn, V.D. Tropical cyclone forecasting at ECMWF: New products and validation. ECMWF Tech. Memo. 2002, pp. 386.

10. Heming, J.T. Tropical cyclone ensemble forecast product development and verification at the Met Office. Proceeding of the 26th Conference on Hurricanes and Tropical Meteorology, Miami, FL. Amer. Meteor. Soc. 2004, 5C.6.

11. Carr, L.E.Ill.; Elsebery, R.L. Systematic and integrated approach to tropical cyclone track forecasting. Part I. Approach overview and description of meteorological basis. Tech. Rep. NPS-MR-94-002, Naval Postgraduate school, Monterey, CA 93943-5114. 1994, pp. 273.

12. Qi, L.B.; Yu, H.; Chen, P.Y. Selective ensemble-mean technique for tropical cyclone track forecast by using ensemble prediction systems. Q. J. R. Meteorol. Soc. 2014, 140, 805–813.

13. Tan, P.V.; Dung, N.L. Thử nghiệm ứng dụng hệ thống WRF-VAR kết hợp với sơ đồ ban đầu hóa xoáy vào dự báo quĩ đạo bão trên Biển Đông. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2009, 583, 1–9.

14. Tiến, T.T.; Mai, H.T.; Thanh, C. An Application of the Ensemble Kalman Filter on 5 days Forcasting Track and Intensity Tropical Cyclone. VNU J. Sci.: Nat. Sci. Technol. 2013, 29(2S), 201–206.

15. Cường, H.D. Nghiên cứu ứng dụng sơ đồ đồng hóa số liệu 3DVAR cho mô hình WRF để dự báo thời tiết ở Việt Nam. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2011, 610, 1–6.

16. Thanh, C.; Tien, T.T.; Thuy, T.P.; Nga, N.T. Thử nghiệm mô hình WRF đồng hóa LETKF trong dự báo sự hình thành của xoáy thuận nhiệt đới trên biển Đông giai đoạn 2013–2017. Nghiên cứu cơ bản trong “Khoa học Trái đất và Môi trường. Nhà xuất bản Khoa học tự nhiên và công nghệ, 2019, tr. 338–341.

17. Năng, T.Q.; Tiến, T.T. Phương pháp hiệu chỉnh dự báo quỹ đạo bão từ sản phẩm hệ thống dự báo tổ hợp thông qua lựa chọn thành phần tổ hợp tối ưu. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 718, 1–10.

18. Minh, P.T.; Đáp, P.X; Hằng, N.T.; Tường, T.T.H; Thủy, P.K. Dự báo quỹ đạo bão Molave năm 2020 bằng phương pháp trung bình có trọng số của các thành phần tổ hợp tối. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2022, 739, 46–58.

19. Bão Podul (2019). Wikipedia tiếng Việt. Wikipedia.org. Truy cập vào 11/05/2023. Trực tuyến: https://vi.wikipedia.org/wiki/B%C3%A3o_Podul_(2019).

20. Lin, Y.L.; Faley, D.; Orvilli, D. Bulk parameterization of the snow field in a cloud model. J. Clim. Appl. Meteorol. 1983, 22, 1065–1092.

21. Holton, J.R. An introduction to dynamic meteorology, 2004.

22. Trực tuyến: https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/model-data/model-datasets/global-forcast-system-gfs.

23. Trực tuyến: https://www.metoc.navy.mil/jtwc/jtwc.html?western-pacific.