Tác giả

Nguyễn Đức Nam 1 , Vũ Văn Thăng 1* , Trần Duy Thức 1

Đơn vị công tác

1 Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu; ducnam.mi@gmail.com; vvthang26@gmail.com; tranduythuc1@gmail.com

*Tác giả liên hệ: vvthang26@gmail.com; Tel.: +84–986464599

Tóm tắt

Trong bài báo này, tác giả trình bày kết quả thử nghiệm dự báo sự thay đổi đột ngột của cường độ và quỹ đạo bão trên khu vực Biển Đông bằng mô hình HWRF kết hợp đồng hoá số liệu. Mô hình HWRF được thiết kế thử nghiệm với số liệu điều kiện biên và điều kiện ban đầu là số liệu GFS độ phân giải 0,25×0,25 độ kinh vĩ, và số liệu đồng hóa được lấy từ hệ thống viễn thông khí tượng toàn cầu GTS (Global Telecommunications Systems). Kết quả thử nghiệm đồng hóa số liệu dự báo sự thay đổi cường độ đột ngột của cơn bão Noru (2022) và sự thay đổi quỹ đạo đột ngột của cơn bão Goni (2020) bằng mô hình HWRF đã cho thấy một số cải thiện về kết quả dự báo. Đối với trường hợp cơn bão Noru, trường hợp có đồng hoá số liệu cho kết quả dự báo đúng về sự thay đổi đột ngột cường độ bão ở hạn dự báo 42 giờ và không dự báo khống sự thay đổi cường độ đột ngột của bão ở các hạn dự báo sau như trường hợp không có đồng hoá số liệu. Với trường hợp cơn bão Goni, kết quả đánh giá quỹ đạo cho thấy sai số dự báo của trường hợp đồng hoá số liệu tốt hơn so với trường hợp không đồng hoá số liệu.

Từ khóa

Mô hình HWRF; Sự thay đổi đột ngột của cường độ bão; Đồng hoá số liệu.

Trích dẫn bài báo

Nam, N.Đ.; Thăng, V.V.; Thức, T.D. Nghiên cứu thử nghiệm đồng hóa số liệu trong dự báo sự thay đổi đột ngột của cường độ và quỹ đạo bão trên Biển Đông bằng mô hình HWRF. Tạp chí Khí tượng Thuỷ văn, 2024, 768, 21-33.

Tài liệu tham khảo

1. Richardson, L.F. Weather prediction by numerical process. Q. J. R. Meteorolog. Soc. 1922, 48(203), 282–284. https://doi.org/10.1002/qj.49704820311.

2. Charney, J.G.; Fjörtoft, R.; Neumann, J. Numerical integration of the barotropic vorticity equation. Tellus 1950, 2(4), 237–254. https://doi.org/10.1111/j.2153-3490.1950.tb00336.x.

3. Cressman, G.P. An operational objective analysis system. Mon. Weather Rev. 1959, 87(10), 367–374. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1959)087.

4. Barnes, S.L. A technique for maximizing details in numerical weather map analysis. J. Appl. Meteorol. 1964, 3(4), 396–409. https://doi.org/10.1175/1520-0450(1964)003.

5. Aksoy, A.; Lorsolo, S.; Vukicevic, T.; Sellwood, K.J.; Aberson, S.D.; Zhang, F. The HWRF hurricane ensemble data assimilation system (HEDAS) for high-resolution data: The impact of airborne doppler radar observations in an OSSE. Mon. Weather Rev. 2012, 140(6), 1843–1862. https://doi.org/10.1175/MWR-D-11-00212.1.

6. Lu, X.; Wang, X.; Tong, M.; Tallapragada, V. GSI-based, continuously cycled, dual-resolution hybrid ensemble-variational data assimilation system for HWRF: System description and experiments with Edouard (2014). Mon. Weather Rev. 2017, 145(12), 4877–4898. https://doi.org/10.1175/MWR-D-17-0068.1.

7. Tong, M.; Sippel, J.A.; Tallapragada, V.; Liu, E.; Kieu, C.; Kwon, I.H.; Wang, W.; Liu, Q.; Ling, Y.; Zhang, B. Impact of assimilating aircraft reconnaissance observations on tropical cyclone initialization and prediction using operational HWRF and GSI ensemble-variational hybrid data assimilation. Mon. Weather Rev. 2018, 146(12), 4155–4177. https://doi.org/10.1175/MWR-D-17-0380.1.

8. Zou, X.; Weng, F.; Zhang, B.; Lin, L.; Qin, Z.; Tallapragada, V. Impacts of assimilation of ATMS data in HWRF on track and intensity forecasts of 2012 four landfall hurricanes. J. Geophys. Res. Atmos. 2013, 118(20), 11.558–11.576. https://doi.org/10.1002/2013JD020405.

9. Zou, X.; Weng, F.; Tallapragada, V.; Lin, L.; Zhang, B.; Wu, C.; Qin, Z. Satellite data assimilation of upper-level sounding channels in HWRF with two different model tops. J. Meteorol. Res. 2015, 29(1), 1–29. https://doi.org/10.1007/s13351-015-4108-9.

10. Zou, X.; Qin, Z.; Zheng, Y. Improved tropical storm forecasts with GOES-13/15 imager radiance assimilation and asymmetric vortex initialization in HWRF. Mon. Weather Rev. 2015, 143(7), 2485–2505. https://doi.org/10.1175/MWR-D-14-00223.1.

11. Atlas, R.; Hoffman, R.N.; Ma, Z.; Emmitt, G.D.; Wood, S.A.; Greco, S.; Tucker, S.; Bucci, L.; Annane, B.; Hardesty, R.M.; Murillo, S. Observing system simulation experiments (OSSEs) to evaluate the potential impact of an optical autocovariance wind lidar (OAWL) on numerical weather prediction. J. Atmos. Oceanic Technol. 2015, 32(9), 1593–1613. https://doi.org/10.1175/jtech-d-15-0038.1.

12. Zhang, S.; Pu, Z.; Velden, C. Impact of enhanced atmospheric motion vectors on HWRF hurricane analyses and forecasts with different data assimilation configurations. Mon. Weather Rev. 2018, 146(5), 1549–1569. https://doi.org/10.1175/MWR-D-17-0136.1.

13. Lewis, W.E.; Velden, C.S.; Stettner, D. Strategies for assimilating high-density atmospheric motion vectors into a regional tropical cyclone forecast model (HWRF). Atmosphere 2020, 11(6), 673. https://doi.org/10.3390/atmos11060673.

14. Lu, X.; Davis, B.; Wang, X. Improving the assimilation of enhanced atmospheric motion vectors for hurricane intensity predictions with HWRF. Remote Sens. 2022, 14(9), 2040. https://doi.org/10.3390/rs14092040.

15. Lim, A.H.N.; Nebuda, S.E.; Jung, J.A.; Daniels, J.M.; Bailey, A.; Bresky, W.; Bi, L.; Mehra, A. Optimizing the assimilation of the GOES-16/-17 atmospheric motion vectors in the hurricane weather forecasting (HWRF) model. Remote Sens. 2022, 14(13), 3068. https://doi.org/10.3390/rs14133068.

16. Đức, L.; Thuỷ, Đ.L.; Trung, L.H. Xây dựng trường ẩm cho mô hình HRM từ số liệu vệ tinh địa tĩnh dựa trên phương pháp biến phân ba chiều (3DVAR). Tạp chí Khí tượng Thuỷ văn 2007, 558, 22–32.

17. Cường, H.Đ. Nghiên cứu ứng dụng sơ đồ đổng hóa số liệu 3DVAR cho mô hình WRF để dự báo thời tiết ở Việt Nam. Tạp chí Khí tượng Thuỷ văn 2011, 610, 37–42.

18. Tiến, T.T.; Thanh, N.T. 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 2011, 27, 90–95.

19. Tiến, D.Đ.; Tăng, B.M.; Hòa, V.V.; Vui, P.T.; Đức, T.A.; Tùng, N.T. 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 2013, 632, 12–19.

20. Du Duc, T.; Ngo-Duc, T.; Kieu, C. Initializing the WRF model with tropical cyclone real-time reports using the ensemble Kalman filter algorithm. Pure Appl. Geophys. 2017, 174(7), 2803–2825. https://doi.org/10.1007/S00024-017-1568-0/METRICS.

21. Tien, T.T.; Hoa, D.N.Q. Experiments on using WRF model data assimilation of coupled 3DVAR – LETKF in predicting the geneses of tropical cyclones in the Vietnamese East Sea. VN J. Sci.: Earth Environ. Sci. 2018, 34(1S), 77–89. https://doi.org/10.25073/2588-1094/VNUEES.4338.

22. Thuc, T.D.; Thanh, C. Radar data assimination in WRF model to forecast heavy rainfall at Ho Chi Minh City. VN J. Sci.: Earth Environ. Sci. 2018, 34(1S), 59–70. https://doi.org/10.25073/2588-1094/VNUEES.4336.

23. Phuong, L.L.; Nam, P.Q.; Duc, T.Q.; Tan, P.V. An experiment for assimilating different type of data observations in forecasting heavy rainfall over Central Highlands region due to the impact of hurricane Damrey. VN J. Sci.: Earth Environ. Sci. 2019, 35(4), 121–129. https://doi.org/10.25073/2588-1094/VNUEES.4478.

24. Nam, N.Đ.; Mạnh, N.T.; Anh, N.X.; Khương, P.L.; Linh, N.T.; Hiệp, N.V. Ứng dụng đồng hóa dữ liệu dự báo các trường khí tượng độ phân giải cao cho khu vực Than Uyên (Lai Châu). Tạp chí Khí tượng Thuỷ văn 2021, 724, 59–71. https://doi.org/10.36335/vnjhm.2021(724).59-71.

25. Hoan, N.T.; Thắng, N.V.; Hiệp, N.V.; Cường, H.Đ. Đánh giá vai trò ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF đối với dự báo bão trên Biển Đông. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2014, 644, 9–12.

26. Hoan, N.T.; Cường, H.Đ.; Kiên, T.B.; Hiệp, N.V.; Chánh, K.Q.; Tallapragada, V.; Như, Đ.H.; Tuyết, L.T.; Khiêm, M.V. Vai trò của ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF đối với mô phỏng cấu trúc bão Ketsana (2009). Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2015, 649, 11–16.

27. Nga Pham, T.T.; Thang, V.V.; Ha, P.T.; Nam, Q.P.; Hiep, V.N. Predictability of tropical cyclone rapid intensification based on statistical approach. Disaster Adv. 2023, 16(12), 1–11. https://doi.org/10.25303/1612da01011.

28. Thức, T.D.; Thăng, V.V. Nghiên cứu chỉ tiêu xác định sự thay đổi đột ngột quỹ đạo bão trên khu vực Biển Đông. Tạp chí Khoa học Biến đổi khí hậu 2024, 29, 31–38. https://doi.org/10.55659/2525-2496/29.94654.

29. National Centers for Environmental Prediction/National Weather Service/NOAA/U.S. Department of Commerce, 2015. NCEP GFS 0.25 Degree Global Forecast Grids Historical Archive, Research Data Archive at the National Center for Atmospheric Research, Computational and Information Systems Laboratory, Boulder, CO, https://doi.org/10.5065/D65D8PWK (Accessed on 20 March 2020).