Tìm kiếm
Đang tải khung tìm kiếm
Kết quả 1 đến 1 của 1

    TIẾN SĨ Nghiên cứu khả năng mô phỏng mùa các yếu tố khí tượng trên lãnh thổ Việt Nam bằng phương pháp thuỷ động và thống kê HDC

    D
    dream dream Đang Ngoại tuyến (18524 tài liệu)
    .:: Cộng Tác Viên ::.
  1. Gửi tài liệu
  2. Bình luận
  3. Chia sẻ
  4. Thông tin
  5. Công cụ
  6. Nghiên cứu khả năng mô phỏng mùa các yếu tố khí tượng trên lãnh thổ Việt Nam bằng phương pháp thuỷ động và thống kê HDC

    3

    Mục lục
    Lời cam đoan 1
    Lời cảm ơn 2
    Mục lục 3
    Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt .5
    Danh mục hình ảnh .7
    Danh mục các bảng .13
    Mở đầu 15
    Chương 1 CÁC NGHIÊN CỨU VỀ DỰ BÁO KHÍ HẬU KHU VỰC BẰNG
    MÔ HÌNH SỐ TRỊ .18
    1.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới 21
    1.1.1. Tại sao cần dự báo khí hậu khu vực bằng mô hình RCM? 21
    1.1.2. Những nghiên cứu ứng dụng RCM vào dự báo khí hậu khu vực 26
    1.2. Tình hình nghiên cứu trong nước 32
    1.3. Những nghiên cứu về thống kê hiệu chỉnh sản phẩm mô hình số 35
    Chương 2 PHƯƠNG PHÁP MÔ HÌNH HÓA KHÍ HẬU KHU VỰC VÀ
    PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ SẢN PHẨM MÔ HÌNH SỐ (MOS) .38
    2.1. Phương pháp mô hình hóa khí hậu khu vực ứng dụng vào mô hình
    RegCM3 39
    2.1.1. Động lực học 39
    2.1.2. Các thành phần vật lý trong RegCM3 45
    2.2. Phương pháp thống kê sản phẩm mô hình số 66
    2.2.1. Các phương pháp đánh giá thống kê mô hình khí hậu .66
    2.2.2. Phương pháp luyện mạng thần kinh nhân tạo ANN 70
    2.3. Nguồn số liệu sử dụng 74

    4

    Chương 3 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG CÁC TRƯỜNG KHÍ TƯỢNG TRÊN
    KHU VỰC ĐÔNG NAM Á BẰNG MÔ HÌNH KHÍ HẬU KHU VỰC
    RegCM3 .77
    3.1. Thời tiết, khí hậu khu vực ĐNA trong thập kỷ cuối thế kỷ XX 77
    3.2. Hoàn lưu, nhiệt độ, độ ẩm và lượng mưa của RegCM3 78
    3.2.1. Cấu hình động lực 78
    3.2.2. Lựa chọn sơ đồ tham số hóa vật lý .85
    3.2.3. Kết quả mô phỏng 10 năm của RegCM3 với bộ tham số tối ưu 99
    Chương 4 CẢI THIỆN KẾT QUẢ MÔ PHỎNG NHIỆT ĐỘ VÀ LƯỢNG
    MƯA CỦA MÔ HÌNH RegCM3 BẰNG SƠ ĐỒ THAM SỐ HÓA ĐỐI
    LƯU MỚI VÀ BẰNG PHƯƠNG PHÁP HIỆU CHỈNH THỐNG KÊ 107
    4.1. Cải tiến RegCM3 bằng sơ đồ tham số hóa đối lưu mới 107
    4.1.1. Lý do chọn lựa sơ đồ tham số hóa đối lưu Tiedtke 107
    4.1.2. Mô hình RegCM3 với sơ đồ đối lưu mới Tiedtke 109
    4.1.3. Đánh giá thống kê .117
    4.2. Cải thiện kết quả mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa của RegCM3 nhờ
    hiệu chỉnh bằng ANN 126
    4.2.1. Lý do chọn phương pháp hiệu chỉnh bằng ANN .126
    4.2.2. Các kết quả sau khi hiệu chỉnh .130
    KẾT LUẬN .140
    TÀI LIỆU THAM KHẢO .143
    PHỤ LỤC

    5

    Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt
    Acc Accuracy – Độ chính xác
    AGCM Atmosphere Global Climate Model – Mô hình khí hậu toàn cầu nhánh
    khí quyển
    ANN Artificial Neural Network - Mạng thần kinh nhân tạo.
    AS Arakawa-Schubert – Tên sơ đồ tham số hóa đối lưu
    BATS Bio-Atmospheric Transfer Scheme - Sơ đồ tương tác khí quyển - bề mặt
    BTBộ Bắc Trung Bộ
    BMJ Betts-Miller-Janjic – Tên sơ đồ tham số hóa đối lưu
    CCM Community Climate Model – Mô hình Khí hậu cộng đồng
    CGCM Couple Global Climate Model – Mô hình khí hậu toàn cầu phối hợp
    CRU Climatic Research Units – Trung tâm nghiên cứu khí hậu (Anh)
    DBKH Dự báo khí hậu
    DBKHKV Dự báo khí hậu khu vực
    ĐNA Đông Nam Á
    ĐBB Đông Bắc Bộ
    ĐBBB Đồng bằng Bắc Bộ
    ECHAM4 Mô hình khí hậu toàn cầu thuộc Viện Max Planck (Đức)
    ECMWF European Center for Medium Range Weather Forecasts - Trung tâm dự
    báo thời tiết hạn vừa Châu Âu.
    ENSO El Nino-Southern Oscillation – El Nino-Dao động Nam
    EOF Empirical Orthogonal Function – Hàm trực giao kinh nghiệm
    ERA40 Số liệu tái phân tích kết hợp sản phẩm mô hình số của ECMWF
    FC Fritsch-Chappell – Tên sơ đồ tham số hóa đối lưu
    GAB Grell_AS + Bats
    GCM Global Climate Model – Mô hình khí hậu toàn cầu
    GCM Global Circulation Model – Mô hình hoàn lưu chung khí quyển
    HK Biệt thức Hanssen và Kuipers
    HQTT Hồi quy tuyến tính
    HRM High Resolution Model - Mô hình (dự báo thời tiết) độ phân giải cao

    6

    HSS Heidke Skill Score – Chỉ số kỹ năng Heidke
    HSTQ Hệ số tương quan
    ICTP International Centre for Theoretical Physics – Trung tâm quốc tế nghiên
    cứu vật lý lý thuyết (Ý)
    ITCZ Internal Tropical Convection Zone – Dải hội tụ nội nhiệt đới
    IPCC Integovernmental Panel on Climate Change - Nhóm nghiên cứu đa
    chính phủ về biến đổi khí hậu
    MM5 Mesoscale Model 5 – Mô hình quy mô vừa thế hệ thứ 5
    MOS Model Output Statistics – Thống kê sản phẩm mô hình
    NTrBộ Nam Trung Bộ
    NCAR National Center for Atmospheric Research (USA) – Trung tâm quốc gia
    nghiên cứu khí quyển (Mỹ).
    NCEP National Center for Environmental Prediction – Trung tâm Quốc gia về
    Dự báo Môi trường (Mỹ)
    NOAA National Oceanographical and Atmospheric Administration – Cơ quan
    quản lý Khí quyển – Đại dương (Mỹ)
    LAM Limited Area Model – Mô hình khu vực hạn chế
    LBC Lateral Boundary Condition – Điều kiện biên xung quanh
    PBL Planetary Boundary Layer – Lớp biên hành tinh
    PCA Principal Component Analysis – Phân tích thành phần chính
    PSU Pennsynavia States University – Đại học bang Pennsynavia
    RegCM Regional Climate Model – Mô hình khí hậu khu vực của NCAR
    RCM Regional Climate Model – Mô hình khí hậu khu vực
    SST Sea surface temperature - nhiệt độ nước biển bề mặt
    TBD Thái Bình Dương
    TBNN Trung bình nhiều năm
    TieB Tiedtke + Bats
    TieZ Tiedtke + Zeng
    TrTrBộ Trung Trung Bộ
    XTNĐ Xoáy thuận nhiệt đới
    V.Bắc Việt Bắc
    vcs. và cộng sự

    7

    Danh mục hình ảnh
    Hình 1.1: Phân vùng gió mùa của S.P.Khromov (1957). Phần giới hạn trong
    hình chữ nhật tô đậm là khu vực gió mùa ĐNA theo số liệu của
    Ramage (1971); .19
    Hình 1.2: Sai số hệ thống của nhiệt độ không khí bề mặt ( o C) và giáng thủy
    (%) trong giai đoạn 1961-1990 của các thử nghiệm sử dụng mô hình
    AOGCM của CSIRO Mk2, CCSR/NIES, ECHAM/OPYC, CGCM1
    (tổ hợp 3 thành phần) và HadCM2 (4 thành phần). .22
    Hình 1.3: Dòng chảy mùa hè ở Thụy Điển, (a) tính toán từ mô hình thủy văn,
    sử dụng quan trắc mưa và dòng chảy tại trạm [Raab và Vedin,
    1995]; (b) mô phỏng của GCM; (c) mô phỏng của RCM độ phân
    giải 55km; (d) mô phỏng của RCM độ phân giải 18km. Đơn vị dòng
    chảy mặt là mm. (Trích dẫn từ Christensen vcs., 1998) 25
    Hình 1.4: RCM có thể dự báo được các đặc trưng hoàn lưu vốn không giải
    được bởi GCM. Ví dụ trong trường hợp dự báo xoáy thuận nhiệt đới
    [Giorgi, 2006] 26
    Hình 1.5: Khả năng mô phỏng lượng mưa và nhiệt độ khu vực Tây Á của
    RegCM3 trung bình trong thời kỳ từ 1987-2000 [Giorgi, 2006]. .29
    Hình 1.6: Khả năng mô phỏng lượng mưa và nhiệt độ khu vực Đông Á của
    RegCM3 trung bình trong thời kỳ từ 1987-2000 [Giorgi, 2006]. .29
    Hình 2.1: Các quy mô không gian của mô hình khí hậu [Giorgi, 2006] .38
    Hình 2.2: Lưới ngang dạng xen kẽ dạng B - Arakawa - Lamb của mô hình
    RegCM3 [Elguindi vcs., 2003] 40
    Hình 2.3: Lồng ghép mô hình RCM vào GCM bằng phương pháp động lực .41
    Hình 2.4: Mô hình mây đối lưu một chiều ổn định trong sơ đồ Grell [Grell,
    1993] 49
    Hình 2.5: Mô hình mây đối lưu sâu [Tiedtke,1989] 56

    8

    Hình 2.6: Dự báo cho địa phương bằng phương pháp thống kê sản phẩm của
    GCM hoặc RCM 70
    Hình 2.7: Cấu trúc của mạng thần kinh sinh học (trên) và cấu trúc ANN
    (dưới) .71
    Hình 2.8: Mặt lỗi là hàm của các trọng số. Điểm dốc nhất trên mặt lỗi là nơi
    sai số tổng cộng nhỏ nhất 72
    Hình 2.9: Các dạng hàm truyền cơ bản của ANN, (a) hàm Log-sigma, (b) tan-
    sigma, (c) tuyến tính [Demuth vcs., 2000]. 72
    Hình 2.10: Mạng thần kinh 3 lớp theo phương pháp Levenberg-Marquardt .73
    Hình 2.11: Dạng vectơ của mạng 3 lớp trong Hình 2.10. 73
    Hình 3.1 : Dòng gió mùa chính trong 3 tháng mùa hè (6, 7, 8) ở Châu Á. 80
    Hình 3.2: Đường dòng và độ ẩm trung bình tháng 8/1996 mực 850mb của (a)
    ERA40 và (b) RegCM3. Đơn vị độ ẩm là kg/kg. .81
    Hình 3.3: Tương tự Hình 3.2b nhưng miền tích phân rộng hơn về phía bắc,
    hẹp hơn về 3 phía còn lại. .82
    Hình 3.4: Lượng mưa mô phỏng bởi (a) GCM_300km, (b) RCM_50km, (c)
    RCM_25km và (d) Quan trắc [Giorgi, 2006]. Đơn vị mm/ngày .83
    Hình 3.5: Lượng mưa trung bình tháng 8 của 3 năm 1996-1998 mô phỏng bởi
    (a)RegCM3_60km và (b) RegCM3_45km. Đơn vị mm/ngày. .84
    Hình 3.6: Sai số RMSE của lượng mưa trung bình tháng 6-8/1996-1998 của
    (a) RegCM3_60km và (b) RegCM3_45km. Đơn vị mm/ngày. 84
    Hình 3.7: Nhiệt độ tại độ cao 2m trung bình tháng 8/1996 của (a) CRU, (b)
    Reg+GAS, (c) Reg+GFC và (d) Reg+BMJ. Đơn vị độ C .87
    Hình 3.8: Lượng mưa trung bình tháng 8/1996 của (a) CRU, (b) Reg+GAS,
    (c) Reg+GFC và (d) Reg+BMJ. Đơn vị mm/ngày 88
    Hình 3.9: Profile (a) nhiệt độ và (b) độ ẩm trung bình tháng 8/1996 lấy trung
    bình trong khu vực từ 12-22N, 106-110E của Reg+GFC và của

    9

    phiên bản này khi lượng mưa đối lưu giảm đi một nửa. Đơn vị nhiệt
    độ là độ C, đơn vị độ ẩm riêng là kg/kg 92
    Hình 3.10: Lượng mưa trung bình tháng 8/1996 của (a) Reg+GFC và (b)
    Reg+GFC khi lượng mưa đối lưu giảm 1 nửa. Đơn vị mm/ngày. 93
    Hình 3.11: Nhiệt độ tại 2m trung bình tháng 8/1996 của (a) Reg+GFC và (b)
    Reg+GFC khi lượng mưa đối lưu giảm 1 nửa. Đơn vị độ C. .93
    Hình 3.12: Chuỗi thời gian của CAPE (J/kg), CAPE âm (NCAPE) (J/kg) và
    lượng mưa quan trắc (mm/ngày). Đường đậm là CAPE, đường
    chấm, gạch là NCAPE và đường nét đứt là tốc độ mưa. [Xie và
    Zhang, 2000]. 94
    Hình 3.13: Lượng bốc hơi từ đại dương vào khí quyển của (a) Reg+GAB và
    (b) Reg+GAZ trung bình 6-8/1996. Đơn vị mm/ngày .97
    Hình 3.14: Tương tự Hình 3.13 nhưng là thông lượng hiển nhiệt. Đơn vị W/m 2 .
    Vùng màu nhạt (giá trị âm) chỉ nhiệt từ khí quyển và đại dương,
    vùng màu sẫm (giá trị dương) chỉ thông lượng nhiệt hướng từ đại
    dương vào khí quyển. 98
    Hình 3.15: Nhiệt độ tại 2m trung bình tháng 8/1996 của (a) Reg+GAB và
    (b)Reg+GAZ. Đơn vị độ C. .99
    Hình 3.16: Áp suất mực biển trung bình 3 tháng 6-8/1991-2000 của (a) ERA40
    và (b) Reg+GAB. Đơn vị mb .100
    Hình 3.17: Lượng mưa trung bình mùa hè trong 10 năm của (a) CRU và (b)
    Reg+GAB. Đơn vị mm/ngày 100
    Hình 3.18: Hiệu nhiệt độ 2m trung bình mùa hè trong 10 năm (91-00) giữa
    Reg+GAB và CRU. Đơn vị độ C .102
    Hình 3.19: Sai số RMSE của nhiệt độ tại 2m trung bình tháng 6-8 của 10 năm
    (91-00) của Reg+GAB so với CRU. Đơn vị độ C. 102

    10

    Hình 3.20: Lát cắt thời gian - độ cao của hiệu (a) nhiệt độ và (b) độ ẩm của
    phiên bản Reg+GAB so với ERA40 trong 10 năm, từ 1991-2000.
    Đơn vị nhiệt độ là độ C, đơn vị độ ẩm g/kg. .103
    Hình 3.21: Sai số RMSE của lượng mưa trung bình tháng 6-8 của 10 năm (91-
    00) của Reg+GAB so với CRU. Đơn vị mm/ngày .104
    Hình 4.1: Tương tự Hình 3.16 nhưng là phiên bản Reg+TieB .110
    Hình 4.2: Tương tự Hình 3.20a nhưng là phiên bản Reg+TieB. Đơn vị độ C. 111
    Hình 4.3: Hiệu nhiệt độ tại 2m trung bình 30 tháng của Reg+TieB so với
    CRU. Đơn vị độ C. Màu sẫm chỉ sai số âm lớn. .111
    Hình 4.4: Sai số RMSE của nhiệt độ tại 2m trung bình tháng 6-8 của 10 năm
    (91-00) của Reg+TieB so với CRU. Đơn vị độ C. 112
    Hình 4.5: Profile độ ẩm trung bình tháng 8 của các năm (a) 1998 (ẩm nhiều),
    (b) 1992 (ẩm trung bình) và (c) 1993 (ẩm ít). Đơn vị kg/kg. 113
    Hình 4.6: Đường dòng và độ ẩm mực 850mb trung bình tháng 6-8/91-00 của
    (a) ERA40, (b) Reg+GAB và (c) Reg+TieB. Đơn vị độ ẩm kg/kg. .113
    Hình 4.7: Tương tự Hình 3.20b nhưng là phiên bản Reg+TieB. Đơn vị g/kg. .114
    Hình 4.8: Lượng mưa ngày tổng cộng trung bình tháng 6/1996 của (a) CRU
    và lượng mưa đối lưu của (b) Reg+GAB và (c) Reg+TieB. Đơn vị
    mm/ngày. .115
    Hình 4.9: Lượng mưa trung bình tháng 8/1997 (năm ít mưa) của (a) CRU, (b)
    Reg+GAB và (c) Reg+TieB. Đơn vị mm/ngày 115
    Hình 4.10: Lượng mưa trung bình tháng 8/1998 (năm mưa nhiều) của (a)
    CRU, (b) Reg+GAB và (c) Reg+TieB. Đơn vị mm/ngày. .115
    Hình 4.11: Dị thường nhiệt độ trung bình tháng của 3 tháng trong 10 năm so
    với trung bình 10 năm của mỗi chuỗi. Đơn vị độ C 118
    Hình 4.12: PCA đầu tiên của nhiệt độ trung bình tháng của 3 tháng trong 10
    năm. Đơn vị độ C .118

    11

    Hình 4.13: Nhiệt độ trung bình 30 tháng mùa hè của các khu vực trên Việt
    Nam. Đơn vị độ C. Ghi chú: Theo phân vùng khí hậu của Phạm
    Ngọc Toàn, Phan Tất Đắc, (1997), Việt Nam được phân chia thành
    10 khu vực khí hậu nhưng do ít số liệu và một số khu vực có khí hậu
    tương đối giống nhau trong mùa gió mùa mùa hè nên ghép thành 5
    khu vực .119
    Hình 4.14: (a) HSTQ và (b) RMSE của nhiệt độ trung bình tháng của 3 tháng
    trong 10 năm giữa mô hình và quan trắc, đánh giá cho từng khu vực
    trên Việt Nam. Đơn vị RMSE là độ C 120
    Hình 4.15: Chuỗi thời gian nhiệt độ tối cao trung bình các tháng 6-8 của 10
    năm. Đơn vị độ C .121
    Hình 4.16: Dị thường nhiệt độ tối cao trung bình các tháng 6-8 của 10 năm so
    với trung bình 10 năm của mỗi chuỗi. Đơn vị độ C 121
    Hình 4.17: Lượng mưa trung bình tháng 6-8/1991-2000 của (a) CRU, (b)
    Reg+GAB, (c) Reg+TieB, (d) Reg+TieZ và (e) Reg+Tổ hợp. Đơn vị
    mm/ngày. .123
    Hình 4.18: Dị thường lượng mưa trung bình các tháng mùa hè của 10 năm
    (1991-2000) so với trung bình 10 năm của quan trắc, tính trên toàn
    Việt Nam. Đơn vị mm/ngày. 124
    Hình 4.19: (a) HSTQ và (b) RMSE của lượng mưa trung bình tháng của 3
    tháng trong 10 năm giữa mô hình và quan trắc, đánh giá cho từng
    khu vực trên Việt Nam. Đơn vị RMSE là mm/ngày .125
    Hình 4.20: Phân bố độ lệch (ME) của (a) nhiệt độ và (b) lượng mưa trung
    bình tháng giữa mô hình và quan trắc trong các tháng mùa hè (6-8)
    của 10 năm (91-00) của Reg+GAB. Đơn vị nhiệt độ là độ C, lượng
    mưa mm/ngày. .126

    12

    Hình 4.21: Biểu đồ tụ điểm của nhiệt độ quan trắc và mô hình trên toàn Việt
    Nam của (a) phiên bản Reg+GAB, (b) phiên bản Reg+TieB, đơn vị
    độ C. 127
    Hình 4.22: Chuỗi thời gian của độ lệch (ME) giữa (a) nhiệt độ và (b) lượng
    mưa trung bình tháng của mô hình và quan trắc trong các tháng
    mùa hè (6-8) của 10 năm (1991-2000) tính trên toàn Việt Nam. Đơn
    vị nhiệt độ là độ C, lượng mưa mm/ngày 128
    Hình 4.23: Phân bố độ lệch (ME) của nhiệt độ trung bình tháng giữa mô hình
    và quan trắc trong các tháng mùa hè (6-8) của 10 năm (91-00) của
    Reg+GAB trên khu vực (a) Tây Bắc+Việt Bắc và (b) Tây Nguyên. .128
    Hình 4.24: Phân bố độ lệch (ME) của lượng mưa trung bình tháng giữa mô
    hình và quan trắc trong các tháng mùa hè (6-8) của 10 năm (1991-
    2000) của Reg+GAB trên khu vực (a) ĐBB+ĐBBB+BTB và (b)
    TrBộ+NTrBộ. Đơn vị mm/ngày .129
    Hình 4.25 : Biểu đồ tụ điểm nhiệt độ sau khi hiệu chỉnh bằng ANN trên toàn
    Việt Nam của các tháng mùa hè (6-8) của 10 năm (1991-2000). Đơn
    vị độ C 130
    Hình 4.26: Nhiệt độ trung bình 18 tháng của 6 năm số liệu phụ thuộc (1992,
    1993, 1994, 1997, 1999, 2000) của (a) Quan trắc, (b) Reg+TieB và
    (c) Reg+ANN. Đơn vị độ C. 131
    Hình 4.27: Tương tự Hình 4.26 nhưng của 4 năm số liệu độc lập
    (1991,1995,1996,1998). 131
    Hình 4.28: Chuỗi thời gian của nhiệt độ trung bình tháng của (a) Việt Nam và
    (b) Tây Bắc+Việt Bắc trong 6 năm, số liệu phụ thuộc. Đơn vị độ C 132
    Hình 4.29: Chuỗi thời gian của nhiệt độ của (a) Việt Nam, (b) Tây Nguyên và
    (c) Tây Bắc và Việt Bắc trong 4 năm số liệu độc lập sau khi hiệu
    chỉnh bằng ANN. Đơn vị độ C .133

    13

    Hình 4.30: (a) HSTQ và (b) RMSE của nhiệt độ trung bình tháng của 3 tháng
    trong 4 năm số liệu độc lập (98, 96, 91, 95) giữa mô hình và quan
    trắc, đánh giá cho từng khu vực trên Việt Nam. Đơn vị RMSE là độ
    C. .135
    Hình 4.31: Lượng mưa trung bình tháng của 6 năm số liệu phụ thuộc của (a)
    Quan trắc, (b) Reg+GAB, (c) Reg+Tổ hợp và (d) Reg+ANN. Đơn vị
    mm/ngày. .136
    Hình 4.32: Tương tự Hình 4.31 nhưng của 4 năm số liệu độc lập
    (1991,1995,1996,1998). 136
    Hình 4.33: (a) HSTQ và (b) RMSE của lượng mưa trung bình tháng của 3
    tháng trong 4 năm số liệu độc lập (1991, 1995, 1996,1998) giữa mô
    hình và quan trắc, đánh giá cho từng khu vực trên Việt Nam. Đơn vị
    RMSE là mm/ngày .137
    Danh mục các bảng
    Bảng 2.1: Bảng ngẫu nhiên .68
    Bảng 2.2: Bảng các chỉ số đánh giá dự báo phân đôi 68
    Bảng 2.3: Bảng ngẫu nhiên đối với dự báo đa nhóm 69
    Bảng 2.4: Bảng các chỉ số đánh giá dự báo đa nhóm 69
    Bảng 2.5: Bảng các chỉ số đánh giá dự báo biến liên tục .70
    Bảng 3.1: Các kỳ El Nino và La Nina trong thế kỷ XX .78
    Bảng 3.2: Các đợt ENSO trong thập kỷ của cuối thế kỷ XX [Nguyễn Đức Ngữ,
    2007; Trenberth, 1997] 78
    Bảng 3.3: Cấu hình động lực trong RegCM3. 79
    Bảng 3.4: Các sơ đồ vật lý biểu diễn trong RegCM3. 85
    Bảng 3.5: Ký hiệu các phiên bản mô hình RegCM3 với các tùy chọn sơ đồ
    tham số hóa đối lưu .86

    14

    Bảng 3.6: Các phiên bản của RegCM3 với các tùy chọn sơ đồ thông lượng đại
    dương – khí quyển. 96
    Bảng 3.7: Các chỉ số đánh giá nhiệt độ mô phỏng của Reg+GAB so với CRU
    tính trên toàn khu vực ĐNA. Đơn vị độ C .101
    Bảng 3.8: Các chỉ số đánh giá lượng mưa trung bình tháng của Reg+GAB so
    với CRU tính trên toàn khu vực ĐNA. Đơn vị mm/ngày .105
    Bảng 4.1: Các chỉ số đánh giá nhiệt độ trung bình tháng của Reg+TieB so
    với CRU tính trên toàn khu vực ĐNA. Đơn vị độ C 112
    Bảng 4.2: Bảng các chỉ số đánh giá biến liên tục đối với nhiệt độ trung bình
    tháng của Việt Nam giữa quan trắc và các phiên bản Reg+GAB,
    Reg+TieB, Reg+TieZ. Đơn vị độ C .119
    Bảng 4.3: Tương tự như Bảng 4.2 nhưng của các khu vực trên Việt Nam 119
    Bảng 4.4: Tương tự như Bảng 4.2 nhưng là lượng mưa trung bình tháng và
    thêm phiên bản Reg+Tổ hợp. Đơn vị mm/ngày. .124
    Bảng 4.5 : Tương tự như Bảng 4.4 nhưng của các khu vực trên Việt Nam 124
    Bảng 4.6: Bảng các chỉ số đánh giá biến liên tục đối với nhiệt độ trung bình
    tháng của Việt Nam giữa quan trắc và các phiên bản Reg+GAB,
    Reg+TieB, Reg+TieZ, 4 năm (98, 96, 91, 95). Đơn vị độ C .133
    Bảng 4.7 : Tương tự như Bảng 4.6 nhưng của các khu vực trên Việt Nam .134
    Bảng 4.8 : Bảng các chỉ số đánh giá biến liên tục đối với lượng mưa trung
    bình tháng, từng trạm của Việt Nam giữa quan trắc và các phiên
    bản Reg+GAB, Reg+TieB, Reg+TieZ, 4 năm (98, 96, 91, 95). Đơn
    vị mm/ngày .138
    Bảng 4.9 : Tương tự như Bảng 4.8 nhưng của các khu vực trên Việt Nam 138




    15

    Mở đầu
    Các điều kiện khí hậu vào tháng sau, mùa sau hay năm sau luôn được quan
    tâm khi con người đề ra những kế hoạch dài hạn trong sản xuất nông, lâm, ngư
    nghiệp, trong kinh tế, xây dựng, du lịch, Mức độ thành công của những hoạt động
    xã hội này phụ thuộc rất nhiều vào việc mùa sau sẽ nóng hay lạnh hơn, mưa nhiều
    hay ít hơn, hạn hán hay lũ lụt có thể xảy ra do những sản phẩm sản xuất ra có thích
    hợp với khí hậu khi đó hay không. Như ta đã biết, đây chính là mục đích của bài
    toán dự báo khí hậu hạn mùa.
    Đối với khu vực Châu Á, do đặc điểm về địa lý tự nhiên phức tạp, chịu tác
    động mạnh của gió mùa nên thường xuyên bị ảnh hưởng bởi các hiện tượng thời tiết
    và khí hậu bất thường. Theo Tổ chức Khí tượng thế giới (WMO), 43% thảm hoạ tự
    nhiên trên thế giới xảy ra từ năm 1991 đến năm 2000 là ở Châu Á, trong đó có 2035
    thảm hoạ về thời tiết làm thiệt hại khoảng 40,35 tỷ đô la. Đặc biệt là vào mùa hè, hệ
    thống gió mùa tây nam thống trị ở đây mang đến lượng mưa chính, quyết định tình
    trạng khí hậu hạn hán, lũ lụt hay ổn định cho khu vực. Chính vì vậy, đối với khu
    vực Châu Á nói chung, Đông Nam Á và Việt Nam nói riêng, dự báo khí hậu hạn
    mùa nói chung và mùa hè nói riêng càng đặc biệt quan trọng.
    Các phương pháp thường được sử dụng trong dự báo khí hậu là phương pháp
    thống kê và phương pháp số trị. Cùng với sự phát triển mạnh mẽ và nhanh chóng
    của công nghệ máy tính trong một vài thập kỷ gần đây, chúng ta đã có thể xây dựng
    và phát triển những mô hình số trong dự báo khí hậu. Ưu điểm của các mô hình số
    so với phương pháp thống kê là nó được xây dựng dựa trên mối quan hệ vật lý thực
    của các quá trình trong khí quyển.
    ã Tính cấp thiết của đề tài
    Mô hình số dự báo khí hậu hạn mùa là vấn đề “nóng” hiện nay. Tuy nhiên,
    mô hình toàn cầu không thể dự báo chi tiết cho khu vực Châu Á do hạn chế về độ
    phân giải. Vì vậy, xây dựng mô hình khí hậu khu vực phù hợp là mối quan tâm của
    hầu hết các quốc gia trên châu lục này, trong đó có Việt Nam. Nhưng trước khi đưa
    một mô hình số vào dự báo khí hậu, cần kiểm tra kỹ năng của mô hình đó thông qua
    mô phỏng trên số liệu nhiều năm và đánh giá bằng các chỉ số thống kê. Đứng trước
    yêu cầu cấp thiết đó, chúng tôi đã chọn và thực hiện đề tài: “Nghiên cứu khả năng
    mô phỏng mùa các yếu tố khí tượng trên lãnh thổ Việt Nam bằng phương pháp

    16

    thủy động và thống kê”. Trong khuôn khổ luận án, chúng tôi thực hiện mô phỏng
    hoàn lưu, nhiệt độ, độ ẩm và lượng mưa trung bình tháng thời hạn 3 tháng trong
    mùa hè trên khu vực Đông Nam Á bằng mô hình khí hậu khu vực RegCM phiên
    bản 3, sau đó đánh giá và hiệu chỉnh kết quả mô phỏng bằng phương pháp thống kê.
    ã Mục đích của luận án
    Luận án đặt ra nhằm đạt được các mục đích sau:
    - Đánh giá được khả năng mô phỏng khí hậu hạn mùa cho khu vực Đông Nam Á và
    Việt Nam của mô hình khí hậu khu vực RegCM3.
    - Cải tiến mô hình RegCM3 bằng cách đưa thêm vào một sơ đồ tham số hóa đối
    lưu mới nhằm nâng cao chất lượng mô phỏng của mô hình.
    - Xây dựng được phương pháp hiệu chỉnh sản phẩm đầu ra của mô hình bằng công
    cụ thống kê nhằm chính xác hóa kết quả mô phỏng.
    ã Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
    Nghiên cứu mô phỏng và dự báo khí hậu khu vực bằng mô hình số là một bài
    toán lớn liên quan đến nhiều khía cạnh khác nhau. Việc thực hiện đầy đủ bài toán
    này nằm ngoài khuôn khổ luận án này, do đó luận án chỉ giới hạn:
    - Đối tượng nghiên cứu: Nhiệt độ không khí bề mặt và lượng mưa trung bình tháng
    trong mùa hè.
    - Phạm vi nghiên cứu: Đông Nam Á và các vùng biển lân cận, đặc biệt chú trọng
    đến Việt Nam.
    ã Những đóng góp mới của luận án
    Trên cơ sở ứng dụng mô hình RegCM3 để mô phỏng hạn mùa các trường khí
    hậu bề mặt khu vực Việt Nam và Đông Nam Á trong thời kỳ gió mùa mùa hè, tác
    giả luận án đã nghiên cứu phát triển mô hình này và xây dựng được phương pháp
    hiệu chỉnh các sản phẩm đầu ra của mô hình. Những đóng góp mới chủ yếu là:
    - Đã đưa được sơ đồ tham số hoá đối lưu Tiedtke (1989) vào mô hình RegCM3
    thành một tùy chọn mới và do đó đã làm tăng chất lượng mô phỏng của mô hình đối
    với trường nhiệt độ bề mặt.
    - Đã nghiên cứu và xây dựng được phương pháp hiệu chỉnh các trường nhiệt độ và
    lượng mưa của mô hình RegCM3 bằng phương pháp mạng thần kinh nhân tạo
    (ANN). ã Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
    + Ý nghĩa khoa học:
    - Tổng quan được vấn đề dự báo và mô phỏng khí hậu hiện nay và đề ra phương
    án nghiên cứu mô phỏng khí hậu khu vực Việt Nam bằng mô hình RegCM3 và
    thống kê.
    - Đã khảo sát và thử nghiệm các sơ đồ tham số hóa đối lưu Kuo, BMJ, Grell_AS,
    Grell_FC, Tiedtke, thử nghiệm các sơ đồ tính toán thông lượng đại dương BATS và
    Zeng và chọn được sơ đồ đối lưu Tiedtke, sơ đồ thông lượng đại dương BATS là tốt
    nhất để mô phỏng khí hậu khu vực Việt Nam.
    - Kết hợp kết quả động lực và phương pháp thống kê (mạng thần kinh nhân tạo) để
    đưa ra kết quả mô phỏng trường nhiệt độ 2m và lượng mưa mùa hè trên lãnh thổ
    Việt Nam phù hợp với thực tiễn hơn.
    + Ý nghĩa thực tiễn: Kết quả nghiên cứu của luận án có thể sử dụng trong nghiên
    cứu và tìm ra một số đặc điểm khí hậu (lượng mưa, nhiệt độ) mùa hè của Việt Nam.
    ã Cấu trúc luận án
    Ngoài các mục mở đầu, tài liệu tham khảo, phụ lục, v.v. nội dung chính của luận án
    bao gồm:
    Chương 1 – Trình bày những nghiên cứu trong nước và ngoài nước về dự báo và
    mô phỏng khí hậu khu vực hạn mùa bằng phương pháp số;
    Chương 2 – Phương pháp động lực-thống kê bao gồm (1) mô hình hóa khí hậu khu
    vực và (2) thống kê hiệu chỉnh sản phẩm mô hình số, và các phương pháp đánh giá;
    Chương 3 – Các thử nghiệm độ nhạy và kết quả mô phỏng nhiều năm các đặc điểm
    hoàn lưu, nhiệt độ và mưa trong mùa gió mùa mùa hè trên khu vực ĐNA bằng mô
    hình RegCM3;
    Chương 4 – Cải thiện kết quả mô phỏng nhiệt độ bề mặt nhờ cài đặt sơ đồ tham số
    hóa đối lưu mới và hiệu chỉnh nhiệt độ và lượng mưa của mô hình RegCM3 về gần
    với thực tế bằng phương pháp ANN và đánh giá kết quả.
    Kết luận và kiến nghị : Trình bày tóm tắt các kết quả chủ yếu của luận án, những
    điểm mới đã đạt được; nêu những tồn tại và kiến nghị việc sử dụng kết quả luận án
    cũng như các vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu.

    Xem Thêm: Nghiên cứu khả năng mô phỏng mùa các yếu tố khí tượng trên lãnh thổ Việt Nam bằng phương pháp thuỷ động và thống kê HDC
    Nội dung trên chỉ thể hiện một phần hoặc nhiều phần trích dẫn. Để có thể xem đầy đủ, chi tiết và đúng định dạng tài liệu, bạn vui lòng tải tài liệu. Hy vọng tài liệu Nghiên cứu khả năng mô phỏng mùa các yếu tố khí tượng trên lãnh thổ Việt Nam bằng phương pháp thuỷ động và thống kê HDC sẽ giúp ích cho bạn.
    #1
  7. Đang tải dữ liệu...

    Chia sẻ link hay nhận ngay tiền thưởng
    Vui lòng Tải xuống để xem tài liệu đầy đủ.

    Gửi bình luận

    ♥ Tải tài liệu

social Thư Viện Tài Liệu
Tài liệu mới

Từ khóa được tìm kiếm

Nobody landed on this page from a search engine, yet!

Quyền viết bài

  • Bạn Không thể gửi Chủ đề mới
  • Bạn Không thể Gửi trả lời
  • Bạn Không thể Gửi file đính kèm
  • Bạn Không thể Sửa bài viết của mình
  •  
DMCA.com Protection Status