1 / 27

DỰ BÁO SỐ TRỊ VÀ DỰ BÁO TỔ HỢP TRONG DỰ BÁO BÃO, ATNĐ TẠI VIỆT NAM

Tập huấn nghiệp vụ dự báo bão, ATNĐ và các hiện tượng thời tiết nguy hiểm. DỰ BÁO SỐ TRỊ VÀ DỰ BÁO TỔ HỢP TRONG DỰ BÁO BÃO, ATNĐ TẠI VIỆT NAM. Võ Văn Hòa, 11 July 2012. NỘI DUNG. Khả năng ứng dụng sản phẩm NWP trong dự báo XTNĐ Các hướng nghiên cứu NWP trong dự báo XTNĐ

kay
Télécharger la présentation

DỰ BÁO SỐ TRỊ VÀ DỰ BÁO TỔ HỢP TRONG DỰ BÁO BÃO, ATNĐ TẠI VIỆT NAM

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Tập huấn nghiệp vụ dự báo bão, ATNĐ và các hiện tượng thời tiết nguy hiểm DỰ BÁO SỐ TRỊ VÀ DỰ BÁO TỔ HỢP TRONG DỰ BÁO BÃO, ATNĐ TẠI VIỆT NAM Võ Văn Hòa, 11 July 2012

  2. NỘI DUNG Khả năng ứng dụng sản phẩm NWP trong dự báo XTNĐ Các hướng nghiên cứu NWP trong dự báo XTNĐ Ứng dụng NWP trong dự báo XTNĐ tại Trung tâm Dự báo KTTV trung ương

  3. I. KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG SẢN PHẨM NWP TRONG DỰ BÁO XTNĐ

  4. I. KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG SẢN PHẨM NWP TRONG DỰ BÁO XTNĐ • KHÁI NIỆM & VAI TRÒ & PHÂN LOẠI • CÁC DẠNG SẢN PHẨM CÓ THỂ CUNG CẤP • Đồng hóa số liệu • Dự báo tất định • Dự báo tổ hợp

  5. 1. KHÁI NIỆM & VAI TRÒ & ... (tiếp) 1.1. Khái niệm cơ bản • Dự báo thời tiết số trị (numerical weather prediction) là phương pháp dự báo sử dụng điều kiện hiện tại của khí quyển để đưa vào mô hình toán học/dự báo để dự báo cho điều kiện khí quyển tương lai • Mô hình toán học/dự báo là một chương trình máy tính có nhiệm vụ giải các hệ phương trình nhiệt động lực khí quyển để dự báo các biến khí quyển trong tương lai • Hệ phương trình nhiệt động lực là hệ các phương trình vi phân mô tả chuyển động và vật lý của khí quyển

  6. 1. KHÁI NIỆM & VAI TRÒ & ... (tiếp) • Mô hình NWP là một ước lượng gần đúng của trạng thái khí quyển thực Real World Model World Model Grid Point Snow Snow Land Ocean Ocean

  7. 1. KHÁI NIỆM & VAI TRÒ & ... (tiếp) 1.2. Vai trò của NWP trong hệ thống dự báo ? => Có vai trò hết sức quan trọng và không thể thiếu

  8. 1. KHÁI NIỆM & VAI TRÒ & ... (tiếp) 1.3. Ưu nhược điểm chính (Pros & Cons) • Ưu điểm: • Cung cấp dự báo khách quan • Cung cấp sản phẩm dự báo định lượng • Dự báo chi tiết theo không gian và thời gian • Nhược điểm • Luôn luôn có sai số (hệ thống và ngẫu nhiên) • Không tính được nguồn bất định (uncertainty) • Không mô phỏng được hết các hiện tượng theo không gian và thời gian

  9. 1. KHÁI NIỆM & VAI TRÒ & ... (tiếp) 1.4. Phân loại • Theo miền dự báo: toàn cầu và khu vực/lãnh thổ hạn chế • Theo quy mô: hành tinh, quy mô vừa, quy mô nhỏ/địa phương) • Hệ phương trình nhiệt động lực học: thủy tĩnh (HRM) và phi thủy tĩnh (MM5) • Lưới sai phân: Đềcac (X,Y), kinh vĩ (Lat,Lon), lưới quay • Hệ tọa độ thẳng đứng: áp suất, sigma, lai (áp suất + sigma) • Biểu diễn dữ liệu: sai phân hữu hạn, phổ (biểu diễn sóng), phần tử hữu hạn

  10. 1. KHÁI NIỆM & VAI TRÒ & ... (tiếp) 1.5. Các thành phần của hệ thống NWP 1. Đồng hóa số liệu: số liệu + phân tích khách quan + ràng buộc động lực (mô hình NWP) => chuẩn bị số liệu đầu vào tốt nhất cho mô hình NWP 2. Mô hình NWP: hệ phương trình + tham số hóa vật lý (mây, bức xạ, ...) + phương pháp số => dự báo trạng thái khí quyển tương lai 3. Thống kê sau mô hình: sử phương pháp thống kê (MLR, ANN, KF, ...) để khử sai số hệ thống => cải thiết chất lượng dự báo DMO

  11. 1. KHÁI NIỆM & VAI TRÒ & ... (tiếp) 1.5. Các chú ý khi tham khảo sản phẩm NWP • Độ phân giải ngang: cho biết quy mô của hiện tượng mà mô hình có thể mô phỏng tốt (gấp 5 lần độ phân giải của lưới tích phân) • Hệ phương trình nhiệt động lực học: cho biết mô hình mô phỏng tốt cho những dạng chuyển động nào • Các sơ đồ tham số hóa vật lý: cho biết mô hình đó có mô phỏng được cho những hiện tượng vật lý nào • Khí hậu của mô hình • Chất lượng dự báo của mô hình

  12. 1. KHÁI NIỆM & VAI TRÒ & ... (tiếp) Tuân theo nguyên lý phễu dự báo • Hiểu về hình thế quy mô lớn trước khi xem các hình thế quy mô nhỏ • Khi có s/p phân giải cao, cần đánh giá độ tin cậy trong dự báo quy mô lớn trước khi xem dự báo quy mô nhỏ • Kiểm chứng “jumpiness”

  13. 2. CÁC DẠNG SẢN PHẨM CÓ THỂ CUNG CẤP TRONG DỰ BÁO XTNĐ (tiếp) 2.1. Đồng hóa số liệu => phân tích • Các trường phân tích bề mặt và trên cao (hình thế hiện tại • Mặt cắt theo không gian và thời gian • Vị trí, cường độ và cấu trúc của XTNĐ

  14. 2. CÁC DẠNG SẢN PHẨM CÓ THỂ CUNG CẤP TRONG DỰ BÁO XTNĐ (tiếp) 2.2. Các hệ thống dự báo số trị tất định • Các sản phẩm dự báo trường bề mặt và trên cao => dự báo xu thế và trường dòng dẫn • Mặt cắt theo không gian/thời gian => cấu trúc khí quyển hoặc XTNĐ • Dự báo quỹ đạo và cường độ XTNĐ => hướng di chuyển và biến đổi cường độ XTNĐ • Dự báo chi tiết cho từng điểm => ảnh hưởng của XTNĐ

  15. 2. CÁC DẠNG SẢN PHẨM CÓ THỂ CUNG CẤP TRONG DỰ BÁO XTNĐ (tiếp) 2.3. Các hệ thống dự báo số trị tổ hợp • Các sản phẩm dự báo trung bình tổ hợp cung cấp các sản phẩm tương tự như dự báo tất định • Dự báo kỹ năng dự báo • Dự báo xác suất => độ tin cậy • Các trường khí tượng • Dự báo quỹ đạo và cường độ • Dự báo chi tiết cho từng điểm (EPSgram)

  16. II. CÁC HƯỚNG NGHIÊN CỨU NWP TRONG DỰ BÁO XTNĐ

  17. II. CÁC HƯỚNG NGHIÊN CỨU NWP TRONG DỰ BÁO XTNĐ (tiếp) • Ban đầu hóa xoáy nhân tạo • Đồng hóa số liệu + Ban đầu hóa xoáy • Mô hình bão phân giải cao • Thống kê sau mô hình • Dự báo tổ hợp

  18. III. ỨNG DỤNG NWP TRONG DỰ BÁO XTNĐ TẠI NCHMF

  19. III. ỨNG DỤNG NWP TRONG DỰ BÁO XTNĐ TẠI NCHMF (tiếp) • Các mô hình toàn cầu • Hệ thống mô hình dự báo tất định và tổ hợp • Mô hình tất định • Hạn vừa 5-10 ngày (NAEFS) • Hạn trước vừa 3-5 ngày (LEPS) • Hạn ngắn 1-3 ngày (SREPS) • Dự báo cực ngắn • Thống kê và tổ hợp đa trung tâm

  20. 1.Các mô hình toàn cầu (tiếp) Các nguồn số liệu toàn cầu (xem dự báo trường) • GSM của JMA (0.5 x 0.5, 4 lần/ngày, dự báo tới 72h) • GFS của NCEP (0.5 x 0.5, 4 lần/ngày, dự báo tới 96h) • NOGAPS của US Navy (0.5 x 0.5, 4 lần/ngày, dự báo tới 72h) • GME của DWD (0.3 x 0.3, 4 lần ngày, dự báo tới 72h) • GEM của CMC (0.6 x 0.6, 2 lần/ngày, dự báo tới 72h) • UM của KMA (0.5 x 0.5, 2 lần/ngày, dự báo tới 72h) • IFS của ECMWF (0.125 x 0.125, 2 lần/ngày, dự báo tới 240h) • UM của UK Met (0.25 x 0.25, 4 lần/ngày, dự báo tới 72h, dự kiến từ 2013)

  21. 2.Hệ thống mô hình dự báo tất định và tổ hợp (tiếp) 2.1. Các mô hình NWP khu vực tất định • Mô hình HRM: 14km, 4 lần/ngày; IC & BC từ mô hình toàn cầu GME của DWD • Mô hình ETA: 23km, 2 lần/ngày; IC & BC from mô hình toàn cầu GFS of NCEP

  22. 2.Hệ thống mô hình dự báo tất định và tổ hợp (tiếp) • Hệ thống dự báo hạn vừa - NAEFS (North American EPS): • Kết hợp giữa 2 hệ thống dự báo tổ hợp toàn cầu GEFS của NCEP và CEFS của CMC • GEFS: 21 thành phần từ mô hình GFS bằng cách sử dụng kỹ thuật nhiễu động khai triển tổ hợp (Ensemble Transform perturbation technique) • CEFS: 21 thành phần từ mô hình GEM dựa trên kỹ thuật EnKF • Độ phân giải: 10 x 10 (tuần thứ 1), 2.50 x 2.50 (tuần thứ 2) • Hạn dự báo: 2 weeks • 2 lần/ngày (00UTC & 12UTC)

  23. 2.Hệ thống mô hình dự báo tất định và tổ hợp (tiếp) • Hệ thống dự báo hạn trước vừa LEPS (Limited-area EPS): • Bao gồm 21 dự báo thành phần bằng cách chạy mô hình HRM với 21 đầu vào từ hệ thống dự báo tổ hợp toàn cầu GEPS của NCEP (hạ quy mô động lực) • Độ phân giải: 0.20 x 0.20 • Hạn dự báo: 1-5 ngày • 2 lần/ngày (00 & 12Z)

  24. 2.Hệ thống mô hình dự báo tất định và tổ hợp (tiếp) • Hệ thống dự báo tổ hợp hạn ngắn SREPS (Short range EPS): • Đa mô hình đa phân tích: chạy HRM, BoLAM, WRF-ARW, WRF-NMM với IC & BC từ 5 mô hình toàn cầu GEM, GFS, GME, GSM, NOGAPS • Độ phân giải: 0.15 x 0.15 • Hạn dự báo: 3 ngày • 4 lần/ngày • (00, 06, 12 & 18Z)

  25. Dự báo cực ngắn (Sử dụng phương pháp VET và mô hình bán Largrang

  26. 3.Thống kê và tổ hợp đa trung tâm (tiếp) • Hồi quy tuyến tính cho CLIPER • ANN để dự báo cường độ bão • Lọc kalman để hiệu chỉnh dự báo quỹ đạo và cường độ bão • Tổ hợp đa trung tâm dự báo • Trung bình tổ hợp từ hệ thống SREPS

  27. TRUNG TÂM KTTV QUỐC GIA XIN CHÂN THÀNH CẢM ƠN Q&A

More Related