Đồng hóa số liệu biến phân bốn chiều (4D-Var) là kỹ thuật đồng hóa tiên tiến được ứng dụng ở nhiều nơi trên thế giới, nhờ ưu điểm tối ưu trường phân tích không những về mặt thống kê toán học mà còn phù hợp về mặt động lực. | Thử nghiệm đồng hóa số liệu bằng WRF 4D-Var trong dự báo mưa ở khu vực Nam Bộ BÀI BÁO KHOA HỌC DOI:(EME2).174-185 THỬ NGHIỆM ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU BẰNG WRF 4D-Var TRONG DỰ BÁO MƯA Ở KHU VỰC NAM BỘ Vũ Văn Thăng1, Trần Duy Thức1, Nguyễn Quang Trung1 Tóm tắt: Đồng hóa số liệu biến phân bốn chiều (4D-Var) là kỹ thuật đồng hóa tiên tiến được ứng dụng ở nhiều nơi trên thế giới, nhờ ưu điểm tối ưu trường phân tích không những về mặt thống kê toán học mà còn phù hợp về mặt động lực. Nghiên cứu này, lần đầu tiên, giới thiệu việc thử nghiệm áp dụng phương pháp 4D-Var thông qua mô hình WRF (Weather Research and Forecasting model) trong dự báo mưa ở Việt Nam, cụ thể là khu vực Nam Bộ. Các thí nghiệm đồng hóa số liệu mưa tự động và số liệu radar trong dự báo đợt mưa ngày 25 và 26/11/2018 được tiến hành. Bên cạnh đó, hai thí nghiệm về độ nhạy với quan trắc đơn cũng được thực hiện, với sự thay đổi lượng mưa đồng hóa tại một điểm trạm. Kết quả cho thấy phương pháp 4D-Var đã điều chỉnh các biến cơ bản của trường ban đầu (ví dụ như nhiệt độ, độ ẩm) dù chỉ có sự thay đổi nhỏ của lượng mưa được đồng hóa. Mô phỏng thực tế cho thấy, so với trường hợp không đồng hóa, phương pháp đồng hóa 4D-Var có tác động cải thiện dự báo ở cả hạn dự báo 12h và 24h. Các phương án đồng hóa nhìn chung cho sai số nhỏ hơn so với trường hợp không đồng hóa, ở các ngưỡng mưa nhỏ dưới 30 mm và mưa lớn trên 70mm. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng chỉ ra yêu cầu về mặt tài nguyên tính toán của phương pháp 4D-Var lớn hơn đáng kể so với phương pháp biến phân ba chiều. Từ khóa: WRFDA, 4DVar, Đồng hóa số liệu, Radar, Mưa lớn, Khu vực Nam Bộ. Ban Biên tập nhận bài: 11/12/2019 Ngày phản biện xong: 12/12/2019 Ngày đăng bài:20/12/2019 1. Mở đầu thống kê mà còn phù hợp về mặt động lực. Từ Đồng hóa số liệu biến phân bốn chiều (Four- đó, trường nền có thể thay đổi theo thời gian và Dimensional Variational hay 4D-Var) là phương phù hợp hơn với từng .
