Kt trong dự báo thời tiết là gì

BÃO TỐ NHÂN TẠO

Có thể sử dụng kỹ thuật tương tự và lý thuyết đồng dạng để mô phỏng quá trình hình thành và phát triển của một cơn bão. Các nhà khoa học Nga ở Viện Vật lý ứng dụng thuộc Viện Hàn lâm khoa học Nga thành phố Nizhny Novgorot thông qua một chuỗi tổ hợp vật lý khí tượng đã tạo nên một cơn bão nhiệt đới trong điều kiện thí nghiệm. Người ta đã sử dụng một chiếc quạt gió công suất lớn thông qua một hệ thống lọc để dồn không khí vào bể nước, nơi lắp đặt thiết bị thí nghiệm. Bể chứa nước như một phần thu nhỏ của Nam Đại Tây Dương với tỷ lệ 1:100. Các sự kiện được ghi bằng máy quay video tốc độ cao 8000 hình/s. Kênh gió-sóng là một đường ống lớn dài 10m và những cánh quạt mô phỏng cơn bão với sức gió 40m/s [144 km/h]. Cơn bão mô phỏng trong phòng thí nghiệm giống cơn bão tự nhiên một cách hoàn hảo [hình 2]. Hệ thống lạnh và bơm nhiệt tạo ra bình diện nhiệt giống vùng biển Nam Đại Tây Dương. Với mô hình tương tự này các nhà khoa học hy vọng sẽ tạo lập thuật toán cho phép dự đoán chính xác bão được hình thành như thế nào, ở đâu với tốc độ bao nhiêu cũng như đường di chuyển của bão. Việc tạo ra bão nhân tạo là chìa khóa mở ra những bí ẩn của các hiện tượng thời tiết cực đoan như bão tố, lốc xoáy, sóng thần… qua đó có thể cảnh báo về chúng.
MÔ PHỎNG SỐ – BƯỚC PHÁT TRIỂN VƯỢT BẬC CỦA DỰ BÁO THỜI TIẾT Quy trình dự báo thời tiết hiện đại bao gồm: • Các bộ phận xử lý ảnh vệ tinh. • Thu phát dữ liệu thám sát của các bóng vô tuyến thám không. • Dữ liệu thu được từ các đài khí tượng mặt đất, v.v… Các dữ liệu nhận về được các trung tâm dự báo theo một mô hình số giải bằng máy tính hệ PES nêu ở trên bằng phương pháp số, gọi tắt là dự báo thời tiết số. Để xây dựng các mô hình dự báo số cần tiến hành các bước sau: • Xác định và mô tả các quá trình vật lý dẫn đến thay đổi thời tiết. • Chọn hệ phương trình vi phân mô tả các quá trình vật lý đã chọn. • Thay môi trường khí quyển liên tục, phức tạp thành môi trường đơn giản trong không gian gồm các điểm hữu hạn. • Tích phân số các phương trình PES để tìm các yếu tố khí tượng ở các điểm cố định trong không gian và ở các thời điểm. Trong dự báo thời tiết số người ta chia khí quyển liên tục thành một khí quyển rời rạc được mô tả bởi một mạng các điểm nút theo các phương ngang và thẳng đứng với một độ phân giải cho trước [hình 1]. Hệ PES khi đó được chuyển thành một hệ các phương trình cho các điểm nút, khi đó sẽ mô phỏng khí quyển rời rạc trên các siêu máy tính. Các kết quả thu được từ các mô phỏng số sẽ được xem như là trạng thái khí quyển trong tương lai và từ đó đưa ra các bản tin dự báo. Đây chính là bài toán tích phân số hệ phương trình đạo hàm riêng phi tuyến từ một điều kiện đầu và điều kiện biên cho trước.

Hệ phương trình PES phụ thuộc nhiều vào điều kiện đầu và điều kiện biên, do đó các mô hình dự báo thời tiết được xây dựng dựa trên hệ PES phải có được điều kiện biên và điều kiện đầu chính xác nhất có thể. Các nghiên cứu của Lorenz từ đầu nhưng năm 1960 đã chỉ ra rằng một sự thay đổi nhỏ của điều kiện đầu có thể dẫn đến một sự thay đổi rất lớn của trạng thái tích phân theo thời gian. Sự phụ thuộc mạnh của dự báo thời tiết vào điều kiện đầu đôi khi dẫn đến các kết quả hoàn toàn sai lệch so với trạng thái thực của khí quyển chỉ do một vài sai số quan trắc nào đó. Đây chính là hạn chế lớn nhất của bài toán dự báo thời tiết số vì rất khó có thể được một hệ thống thám sát toàn cầu đủ chính xác với một độ phân giải tuỳ ý, do đó giới hạn trên cho thời hạn dự báo của các mô hình số là khoảng 2 tuần, và là điểm tới hạn của bài toán dự báo thời tiết.

Song song với bài toán tạo trường ban đầu tốt nhất, lớp bài toán rất quan trọng trong các mô hình dự báo số là các thuật toán sai phân hóa hệ PES. Đây là nguyên nhân của các sai số nội tại của mô hình mà trong suốt các thập kỷ vừa qua hàng loạt các thuật toán sai phân hữu hạn hay tích phân phổ đã được liên tục phát triển và thử nghiệm nhằm giảm thiểu các nghiệm phi vật lý của thuật toán. Cùng với yêu cầu độ phân giải ngày càng cao của các mô hình để có thể chi tiết hóa các quá trình vật lý thì khả năng tính toán cũng phải tăng lên rất nhanh. Ngoài ra, sự hiểu biết không đầy đủ về các quá trình vật lý khí quyển cũng ngăn cản chúng ta có được những biểu diễn chính xác của các quá trình vật lý trong mô hình. Tất cả nhưng khó khăn về mặt lý thuyết cũng như khả năng quan trắc đã và đang hạn chế năng lực dự báo thời tiết của con người. Bài toán dự báo thời tiết vẫn đang là một bài toán chưa có lời giải chính xác. Một ví dụ minh hoạ của Lorenz cho sự phụ thuộc vào điều kiện ban đầu này là hiệu ứng “con bướm” mà một sự vỗ cánh nhỏ của nó tại Brazil có thể tạo ra các cơn lốc xoáy ở Texas, Bắc Mỹ. Mô hình số dự báo thời tiết được diễn tả trên hình 3.

Ngày nay, các nước đều sử dụng mô phỏng số để dự báo thời tiết. Các trung tâm khí tượng lớn trên thế giới đều đang sử dụng các mô hình dự báo toàn cầu với bước lưới khoảng 100 km và đưa kết quả lên Internet. Các trung tâm khí tượng, các cơ quan nghiên cứu dự báo khí tượng và các cá nhân quan tâm đều có thể thu nhận các kết quả dự báo này. Các kết quả dự báo toàn cầu được sử dụng làm điều kiện biên và điều kiện đầu cho các mô hình dự báo quy mô vừa của các nước. Trong quá trình dự báo theo các mô hình quy mô vừa, có thể cập nhật điều kiện địa phương để tăng độ chính xác của dự báo. Các quá trình xảy ra trong khí quyển có thể chia thành ba dạng chính: Các quá trình quy mô lớn [macro], quy mô vừa [meso] và quy mô nhỏ [micro]. Các quá trình quy mô lớn có kích thước ngang hàng ngàn km [1-10 ngàn km]. Chu kỳ của quá trình này khoảng vài ngày [từ 1-10 ngày]. Các quá trình có quy mô vừa có kích thước ngang khoảng vài chục đến vài trăm km, chu kỳ khoảng vài giờ. Gần đây do sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, công nghệ vũ trụ, dự báo thời tiết đạt được độ chính xác ngày càng cao. Từ khi có vệ tinh Vinasat 1 và 2, Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Việt Nam chủ động có hình ảnh mây vệ tinh online trên bàu trời Viêt Nam giúp nâng cao độ chính xác quá trình dự báo thời tiết. Có thể kể đến một số mô hình như MM5, WRF, ETA là một trong những mô hình thuộc thế hệ mới nhất được phát triển từ năm 1970. Đây là mô hình khí tượng động lực quy mô vừa thế hệ thứ 5 của Trung tâm Quốc gia nghiên cứu khí quyển Hoa Kỳ có sử dụng hệ thống lưới lồng trong việc mô phỏng các quá trình vật lý khí quyển. Ban đầu MM5 được xây dựng với chức năng dự báo thời tiết và mưa lớn, sau này đã được nghiên cứu áp dụng cho mục đích dự báo bão. Thử nghiệm cho thấy kết quả dự báo phụ thuộc khá nhiều và sự lựa chọn các sơ đồ tham số hóa đối lưu, tham số hóa hành tinh, độ tinh của lưới, nhất là đối với các kết quả dự báo cường độ và đường đi của bão. Nỗ lực dự báo của con người chủ yếu dựa trên cơ sở về sự thay đổi của áp suất khí quyển, điều kiện hiện tại của thời tiết, và điều kiện bầu trời, các mô hình dự báo được sử dụng để dự báo trong tương lai. Những dữ liệu đầu vào của con người vẫn đòi hỏi phải thực hiện việc lựa chọn mô hình dự báo tốt nhất có thể để làm căn cứ cho việc dự báo, kiến thức về hoạt động của mô hình và kiến thức về khuynh hướng của mô hình. Do bản chất hỗn loạn của khí quyển nên cần phải có những siêu máy tính có tốc độ tính rất nhanh và tập dữ liệu lớn để giải các phương trình mô tả bầu khí quyển.

Tất cả các quá trình trong khí quyển đều mang tính chất sóng. Việc tính toán các sóng trong mô hình số là vấn đề rất quan trọng cần được chú ý khi xây dựng mô hình dự báo số. Có ba dạng sóng chính trong khí quyển là sóng quán tính, sóng trọng trường và sóng âm. Sóng quán tính có bước sóng hàng ngàn km, chu kỳ khoảng vài ngày. Biên độ dao động trong trường áp suất đạt hàng chục milibar, trong trường hợp gió đạt hàng chục m/s. Sóng trọng trường chủ yếu tạo ra các quá trình quy mô vừa. Biên độ của sóng này trong trường gió khoảng vài m/s. Sóng âm thuộc loại các quá trình quy mô nhỏ. Sóng này không ảnh hưởng đến các quá trình khí tượng nên trong các mô hình cần lọc sóng âm để đảm bảo độ ổn định tính toán trong quá trình tích phân. Các mô hình dự báo thời tiết hạn ngắn [1-3 ngày] hạn vừa [3-10 ngày], ảnh hưởng của các quá trình quy mô lớn, quy mô vừa và quy mô nhỏ khác nhau. Biến đổi thời tiết trên diện rộng chủ yếu do các quá trình và các sóng quy mô lớn. Các quá trình quy mô nhỏ ít ảnh hưởng đến thời tiết. Thời tiết ở khu vực nhỏ và ở thời gian xác định trong ngày là do các quá trình quy mô vừa, phát triển trên nền thời tiết quy mô lớn tạo ra. Không có phân biệt rõ ràng giữa mô hình khu vực và mô hình qui mô vừa. Người ta xem mô hình khu vực có độ phân giải từ 50 – 150 km, còn mô hình qui mô vừa là từ 1 – 50 km.

MỘT SỐ MÔ HÌNH DỰ BÁO THỜI TIẾT
ETA là mô hình quy mô vừa do Đại học Tổng hợp Belgrade, Viện Khí tượng Thuỷ văn Sécbi, phối hợp với Cơ quan Thời tiết Mỹ phát triển, là một trong các mô hình số dự báo ngắn hạn. ETA được ứng dụng cho khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương, Hồng Kông, Đài Loan…
MM5 là mô hình quy mô vừa được phát triển từ năm 1970. Đây là mô hình khí tượng động lực quy mô vừa thế hệ thứ 5 của Trung tâm quốc gia nghiên cứu khí quyển Hoa Kỳ có sử dụng hệ thống lưới lồng trong việc mô phỏng các quá trình vật lý khí quyển. Ban đầu MM5 được xây dựng với chức năng dự báo thời tiết và mưa lớn, sau này đã được nghiên cứu dự báo bão. MM5 được sử dụng ở Mỹ, Hồng Kông, Việt Nam…
RAMS do Đại học Tổng hợp bang Colorado phối hợp với ASTER phát triển, áp dụng cho các bài toán dự báo toàn cầu, cho phép nhiều lưới lồng tương tác hai chiều, nhằm nâng cao độ chính xác của các bài toán mô phỏng/dự báo ở Mỹ, Hy Lạp…
ROMS là mô hình khí tượng ba chiều do đại hoc tổng hợp RUGER phát triển, có thể áp dụng để dự báo hạn ngắn cấu trúc trường dòng chảy, nhiệt độ, độ muối trong không gian ba chiều.
WXSIM là mô hình dự báo thời tiết toàn cầu, phát triển từ 25 năm trước được công nhận và sử dụng rộng rãi với khoảng 900 cơ quan khí tượng sử dụng trên toàn thế giới.

PGS. Lê Văn Doanh, PGS. Phạm Văn Bình [Trường Cao đẳng nghề Bách khoa Hà Nội]

Số 155+156 [1+2/2014]♦Tạp chí tự động hóa ngày nay