Thử nghiệm đồng hóa dữ liệu radar trong mô hình WRF để dự báo mưa lớn cho khu vực Thành phố Hồ Chí Minh

• Main Authors: Trần, Duy Thức, Công, Thanh
• Format: Article
• Language: Vietnamese
• Published: H. : ĐHQGHN 2019
• Subjects: WRF3Dvar; Radar
• Online Access: http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/64958; https://doi.org/10.25073/2588-1094/vnuees.4336
• Institution: Vietnam National University, Hanoi

Bài báo này sử dụng mô hình WRF độ phân giải cao mô phỏng một số đợt mưa lớn mùa hè tại khu vực TP. Hồ Chí Minh qua việc sử dụng số liệu Radar để đồng hóa trường ban đầu bằng phương pháp 3DVAR, các thử nghiệm WRF3Dvar được chạy mô phỏng với 2 chế độ là khởi động lạnh (cold start) và khởi động ấm (warm start) kết hợp với 3 phương án đồng hóa: chỉ độ phản hồi; độ phản hồi và gió xuyên tâm; độ phản hồi, gió xuyên tâm và dữ liệu GTS.Trường nền được sử dụng là CV7 được tạo ra từ các dự báo trong 6 tháng tại khu vực Nam Bộ. Số liệu Radar trước khi đưa vào mô hình được kiểm định chất lượng (quanlity control) và tỉa thưa (thinning data) nhằm loại bỏ nhiễu cũng như cung cấp trường quan trắc ban đầu tốt nhất. Số liệu mưa của 24 trạm quan trắc bề mặt tại Nam Bộ được sử dụng để đánh giá khả năng mô phỏng của mô hình WRF. Kết quả thu được cho thấy đồng hóa chỉ riêng độ phản hồi có tác động mạnh đối với các biến Qrain và Qgraup ở trường ban đầu trong khi đồng hóa gió xuyên tâm cải thiện thành phần gió tiếp tuyến. So sánh các phương án thử nghiệm cho thấy, đồng hóa warm start cho mô phỏng lượng mưa tốt hơn khá nhiều so với cold start. Đồng hóa đồng thời gió xuyên tâm và độ phản hồi và GTS cho kết quả tương đối khả quan so với các phương án khác