Nghiên cứu thử nghiệm mô phỏng hình thế bão cho các mô hình thủy động lực dự báo sóng và nước dâng

Tóm tắt. Số liệu về các yếu tố khí tượng là những dữ liệu đầu vào quan trọng cho các mô hình

tính toán, dự báo sóng và nước dâng, đặc biệt trong trường hợp có bão, gió lớn và mực áp suất

thấp tại tâm sẽ là các yếu tố chủ đạo tác động đến sự hình thành và phát triển của sóng và nước

dâng. Do độ phân giải thấp của số liệu quan trắc cũng như khả năng đồng hoá số liệu chưa thể đáp

ứng được yêu cầu của các mô hình tính toán, dự báo sóng, nước dâng, nên các trường khí tượng

đầu vào thường được trích xuất từ trường số liệu của mô hình dự báo thời tiết toàn cầu hoặc các

mô hình vùng. Các mô hình thủy động lực sử dụng các trường đầu vào này thường có sai số lớn

trong trường hợp thời tiết có bão, do quy mô của cơn bão thường tương đương bước lưới 1

0x10

. Đểnâng cao độ chính xác kết quả tính toán, dự báo của các mô hình sóng và nước dâng, Chươngtrình

mô phỏng hình thế bão đã được xây dựng bằng ngôn ngữ lập trình MATLAB. Cơ sở của chương

trình này là sử dụng các công thức tính toán phân bố theo không gian của tốc độ gió và áp suất dựa

theo bán kính gió cực đại được xác định theo công thức của H.E. Willoughby and M.E.Rahn. Sử

dụng chương trình được xây dựng, có thể tính ra được trường áp và trường gió trong bão với độ

phân giải cao trong không gian và thay đổi theo thời gian trên lưới tính bất kỳ theo các thông tin

dự báo hoạt động của bão, tạo ra được các bộ số liệu đủ chi tiết làm đầu vào cho các mô hình thủy

động lực dự báo sóng, nước dâng.

pdf11 trang | Chia sẻ: lelinhqn | Lượt xem: 999 | Lượt tải: 0download
Nội dung tài liệu Nghiên cứu thử nghiệm mô phỏng hình thế bão cho các mô hình thủy động lực dự báo sóng và nước dâng, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 115-125 115 Nghiên cứu thử nghiệm mô phỏng hình thế bão cho các mô hình thủy động lực dự báo sóng và nước dâng Nguyễn Minh Huấn* Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN, 334 Nguyễn Trãi, Hà Nội, Việt Nam Nhận ngày 29 tháng 4 năm 2011 Tóm tắt. Số liệu về các yếu tố khí tượng là những dữ liệu đầu vào quan trọng cho các mô hình tính toán, dự báo sóng và nước dâng, đặc biệt trong trường hợp có bão, gió lớn và mực áp suất thấp tại tâm sẽ là các yếu tố chủ đạo tác động đến sự hình thành và phát triển của sóng và nước dâng. Do độ phân giải thấp của số liệu quan trắc cũng như khả năng đồng hoá số liệu chưa thể đáp ứng được yêu cầu của các mô hình tính toán, dự báo sóng, nước dâng, nên các trường khí tượng đầu vào thường được trích xuất từ trường số liệu của mô hình dự báo thời tiết toàn cầu hoặc các mô hình vùng. Các mô hình thủy động lực sử dụng các trường đầu vào này thường có sai số lớn trong trường hợp thời tiết có bão, do quy mô của cơn bão thường tương đương bước lưới 10x10. Để nâng cao độ chính xác kết quả tính toán, dự báo của các mô hình sóng và nước dâng, Chương trình mô phỏng hình thế bão đã được xây dựng bằng ngôn ngữ lập trình MATLAB. Cơ sở của chương trình này là sử dụng các công thức tính toán phân bố theo không gian của tốc độ gió và áp suất dựa theo bán kính gió cực đại được xác định theo công thức của H.E. Willoughby and M.E.Rahn. Sử dụng chương trình được xây dựng, có thể tính ra được trường áp và trường gió trong bão với độ phân giải cao trong không gian và thay đổi theo thời gian trên lưới tính bất kỳ theo các thông tin dự báo hoạt động của bão, tạo ra được các bộ số liệu đủ chi tiết làm đầu vào cho các mô hình thủy động lực dự báo sóng, nước dâng. Mở đầu Số liệu khí tượng là một trong những dữ liệu đầu vào rất quan trọng trong các mô hình tính toán sóng, nước dâng, đặc biệt trong trường hợp có bão, gió lớn và mực áp suất thấp tại tâm sẽ là các yếu tố chủ đạo tác động đến sự hình thành và phát triển của sóng và nước dâng. Do số liệu quan trắc cũng như số liệu đồng hoá chưa thể đáp ứng được yêu cầu của các mô hình sóng và nước dâng, nên trường khí tượng đầu vào thường được cung cấp từ trường số liệu của _______  ĐT: 84-4-35586898 E-mail: nmhuan61@gmail.com mô hình dự báo toàn cầu với bước lưới 10x10, sau đó được nội suy về lưới tính thích hợp cho khu vực tính toán. Điều này sẽ gây nên những sai số rất lớn trong trường hợp thời tiết có bão, bởi quy mô của cơn bão thường tương đương bước lưới 10x10. Chính vì vậy, việc mô phỏng hình thế bão cho các mô hình tính toán sóng, nước dâng là rất cần thiết và quan trọng. 1. Cơ sở lý thuyết Hình thế bão trong tự nhiên vô cùng phức tạp và không theo quy tắc, gió trong bão thường N.M. Huấn / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 115-125 116 rất mạnh, bất đồng nhất theo không gian, và biến đổi về hướng. Độ chênh lệch lớn của tốc độ gió và sự biến đổi nhanh của hướng gió trong xoáy bão có thể dẫn tới sự hình thành các trường sóng phức tạp trên biển và đại dương. Gió lớn sẽ đẩy khối nước về phía bờ, gây ra những cột sóng cao hơn mực nước thông thường. Ngoài ra, mực áp suất thấp tại tâm bão có thể có những tác động đến độ sâu của hình thế khối nước. Vì vậy, sự phân bố chính xác của trường gió, trường áp suất trong bão là những đầu vào hết sức quan trọng cho mô hình tính toán nước dâng [1]. Phương pháp tiếp cận của Schloemer (ref, 1945), được tiếp tục phát triển bởi Greg Holland của Cục Khí tượng Australia (Holland G.J., 1980) để mô phỏng hình thế bão qua một loạt các công thức tính toán trường gió, trường áp suất tại các bán kính cực đại và khoảng cách từ các điểm lưới tính tới tâm của cơn bão với các giả thiết ban đầu: cơn bão đi qua đại dương, mắt bão không thay đổi và trường gió bao quanh đi theo trục thẳng đứng của hệ trục tọa độ đối xứng 3 chiều [2]. Sự phân bố của tốc độ gió và áp suất được thể hiện theo các công thức sau [1,2]:   ax 2 2 ax exp 4 2 b mRb rm r env centre Rb r f r f V P P r              (1)   ax exp b r centre env centre m r P P P P R              (2) trong đó: Vr (m/s): tốc độ gió tại khoảng cách r (m) tính từ tâm bão ; Pcentre, Penv: áp suất tại tâm bão và áp suất trung bình tháng của khu vực (mb); Rmax: bán kính cực đại của cơn bão, tại đó tốc độ gió đạt cực đại (m); ρ : mật độ của không khí (kg/m3); f : thông số Coriolis, f = 2ωsinφ, ω = 0.0000729 rad/s vận tốc góc quay của trái đất, φ – vĩ độ địa lý. b : thông số thay đổi hình dạng của profile bán kính cơn bão, theo Harrper và Holland b được tính theo công thức: 900 2 160 centrePb   Công thức (1) và (2) cho thấy, trường áp và trường gió đều phụ thuộc vào bán kính gió cực đại Rmax, nhưng việc tính toán chính xác giá trị Rmax là khó khăn và phức tạp. Đã có rất nhiều nhà khoa học trên thế giới đưa ra những công thức thực nghiệm với những ưu, nhược điểm nhất định như:  S.A. Hsu (2005) đã đưa ra những công thức thực nghiệm tính toán Rmax dựa trên số liệu vệ tinh [3]: 1 ax ax (3) x r m m V R r V        trong đó: x: hệ số = 0.7; r: bán kính có giá trị lớn hơn Rmax, là số liệu thực đo nằm trong vùng ảnh hưởng của cơn bão tại đó gió có vận tốc Vr. Công thức thực nghiệm của A.S.Hsu sẽ gặp nhiều bất lợi trong trường hợp không có số liệu đo trong vùng ảnh hưởng của cơn bão.  Banton et al. (2002) tính toán Rmax thông qua áp suất tại tâm cơn bão từ công thức thực nghiệm [4]: Rmax = 3.10 -6 exp (0.017 Pcentre) (4)  H.E. Willoughby and M.E.Rahn (2004) đã xây dựng công thức thực nghiệm tính toán Rmax thông qua vận tốc gió cực đại và vĩ độ [5]. Rmax = 46.29 exp (-0.0153 Vmax + 0.0166 φ) (5) N.M. Huấn / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 115-125 117 Công thức H.E. Willoughby and M.E.Rahn (2004) được chúng tôi thử nghiệm để xác định bán kính gió cực đại trong nghiên cứu này. 2. Mô phỏng bão trong khu vực Biển Đông Trong nghiên cứu này, cơn bão DAMREY trong khu vực Biển Đông được lựa chọn để mô phỏng lại hình thế bão. Cơn bão DAMREY, cơn bão số 7 trong năm 2005 có sức gió mạnh nhất vùng gần tâm bão mạnh cấp 9, giật trên cấp 9 khi bắt đầu đi vào Biển Đông và khi đổ bộ vào bờ biển nước ta có sức gió mạnh cấp 12 đã làm cho ít nhất 2 người chết tại Nam Định, 2 người chết tại Thanh Hoá và 1 người chết tại Quảng Ninh. Về cơ sở hạ tầng, bão đã làm sạt lở và vỡ nhiều tuyến đê biển của Hải Phòng, Nam Định, Thanh Hoá, Thái Bình, Ninh Bình, Nghệ An. Ngoài ra, bão số 7 cũng làm ngập hơn 4.500ha đầm nuôi tôm, làm đổ, ngập 60.394ha lúa, hoa màu. Các thông tin về cơn bão DAMREY xuất hiện từ 21-27/9/2005 trên biển Đông (Hình 1) Hình 1. Ảnh mây vệ tinh của cơn bão DAMREY tại 0540 UTC ngày 25/9/2005. [Nguồn ] Các thông tin bao gồm: vị trí của tâm bão, thời gian xuất hiện, áp suất và vận tốc cực đại tại tâm cơn bão (Bảng 1) được cung cấp từ [6,7]. N.M. Huấn / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 115-125 118 Hình 2. Quỹ đạo của cơn bão DAMREY trên Biển Đông. [Nguồn http:/weather.unisys.com] Hình 3. Biểu đồ áp suất theo thời gian của cơn bão DAMREY. N.M. Huấn / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 115-125 119 Bảng 1. Các thông tin của cơn bão DAMREY bắt đầu từ ngày 20 đến 27/9/2005 [Nguồn http:/weather.unisys.com] STT Vĩ độ Kinh độ Thời gian Vận tốc gió cực đại [m/s] Áp suất tại tâm bão [mb] 1 15.1 125 09/20/06Z 25 1002 2 16.2 124.5 09/20/12Z 30 1000 3 17.3 123.9 09/20/18Z 35 997 4 18.3 123.1 09/21/00Z 35 997 5 18.7 122.3 09/21/06Z 40 994 6 19.1 121.6 09/21/12Z 50 987 7 19.2 121 09/21/18Z 50 987 8 19.7 120.8 09/22/00Z 55 984 9 20.1 120.4 09/22/06Z 55 984 10 20 119.7 09/22/12Z 55 984 11 19.9 118.9 09/22/18Z 55 984 12 20.1 118 09/23/00Z 50 987 13 20.2 117.1 09/23/06Z 50 987 14 20.1 116.6 09/23/12Z 50 987 15 19.9 116.1 09/23/18Z 45 991 16 19.7 115.5 09/24/00Z 50 987 17 19.5 114.7 09/24/06Z 55 984 18 19.3 113.9 09/24/12Z 60 980 19 18.8 113.4 09/24/18Z 65 976 20 18.9 112.8 09/25/00Z 80 963 21 19 112.3 09/25/06Z 90 954 22 19 111.6 09/25/12Z 85 958 23 19 110.9 09/25/18Z 80 963 24 18.6 110 09/26/00Z 70 972 25 18.8 109.1 09/26/06Z 65 976 26 19.2 108.2 09/26/12Z 60 980 27 19.4 107.3 09/26/18Z 55 984 28 19.5 106.2 09/27/00Z 50 987 29 19.7 104.9 09/27/06Z 45 991 30 19.7 103.7 09/27/12Z 35 997 31 19.4 102.6 09/27/18Z 30 1000 N.M. Huấn / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 115-125 120 Trường khí tượng ban đầu được cung cấp từ dự án “Dự báo Hoàn lưu và Khí tượng Đại dương (ECCO)”, do NASA, NOAA và NSF (National Science Foundation), ONR (Office of Naval Research) cùng hợp tác [8]. Trường khí tượng là sự kết hợp giữa số liệu đo đạc và mô hình hoàn lưu toàn cầu, bước lưới 1o x 1o, được nội suy về lưới cong tuyến tính không đều (số điểm lưới dầy ở khu vực gần bờ và thưa ở khu vực ngoài khơi) cho khu vực Biển Đông bao gồm: 130 ô theo trục x, 150 ô theo trục y, bước lưới trung bình khoảng 6km . Chương trình mô phỏng hình thế bão đã được xây dựng bằng ngôn ngữ lập trình MATLAB (ngôn ngữ có công cụ hỗ trợ rất mạnh trong việc xử lý các file số liệu có dung lượng lớn và cho phép trích xuất đồ hoạ…) sử dụng các công thức (1) và (2) tính toán phân bố theo không gian, thời gian của tốc độ gió và áp suất với bán kính gió cực đại được xác định theo công thức (5) của H.E. Willoughby and M.E.Rahn. Kết quả mô phỏng hình thế cơn bão DAMREY được thể hiện trên các hình vẽ 4, 5. Phân bố không gian của trường áp suất khí quyển, phân bố của trường gió đã mô phỏng tốt trường áp và trường gió của cơn bão xảy ra trên thực tế, quá trình biến đổi theo thời gian của cơn bão cũng được thể hiện tốt trên lưới của mô hình thủy động lực với độ phân giải đáp ứng được yêu cầu của các mô hình này. 6h/23/9/2005. N.M. Huấn / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 115-125 121 6h/24/9/2005. 6h/25/9/2005. N.M. Huấn / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 115-125 122 12h/26/9/2005 Hình 4. Phân bố trường gió trên Biển Đông trong cơn bão DAMREY theo kết quả mô phỏng. 6h/23/9/2005. N.M. Huấn / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 115-125 123 6h/24/9/2005. 6h/25/9/2005. N.M. Huấn / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 115-125 124 12h/26/9/2005. Hình 5. Phân bố trường áp suất khí quyển trên Biển Đông trong cơn bão DAMREY theo kết quả mô phỏng. 3. Kết luận Mô phỏng lại hình thế bão là bài toán tương đối phức tạp bởi các cơn bão trong tự nhiên thường không có quy tắc, biến đổi mạnh về hướng và bất đồng nhất theo không gian. Tuy chưa xét đến được sự biến đổi theo chiều thẳng đứng của các yếu tố và sự thay đổi của mắt bão khi đi qua những khu vực có địa hình phức tạp, nhưng kết quả nghiên cứu đã xây dựng được bức tranh tổng thể về hình thế bão. Sử dụng chương trình được xây dựng, có thể mô phỏng được trường áp và trường gió trong bão với độ phân giải cao trong không gian và thay đổi theo thời gian trên lưới tính bất kỳ theo các thông tin dự báo quỹ đạo hoạt động và các đặc điểm của bão, tạo ra được các bộ số liệu tin cậy làm đầu vào cho các mô hình thủy động lực dự báo sóng, nước dâng. Tài liệu tham khảo [1] Tsung-Lin Lee, “Prediction of Storm Surge and Deviation Using a Neural Network”, Department of Construction Technology of China, 2008. [2] Pascal Peduzzi, “Cyclone Database Manager”, United National Environment Program Global Resource Information Database – Geneva, 2004. [3] S.A. Hsu, “ Estimating the Radious of Maximum Winds Via Satellite During Hurricane Lili (2002) over the gulf of Mexico”, Coastal Studies Institute Louisiana, State University, Baton Rouge, Louisiana 70803, 2005. [4] Nghiêm Tiến Lam, “Tính toán nước dâng do bão”, Khoa học Kỹ thuật biển, Đại học Thủy Lợi, 2008. [5] H.E. Willoughby, “The Climatology of Hurricane Wind Profiles” Florida International University, Miami Florida. 2005. [6] [7] [8] N.M. Huấn / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 115-125 125 Estimating the Hurricane Winds and Atmosphere Pressure for input to waves and storm surge forecast models Nguyen Minh Huan Faculty of Hydro-Meteorology & Oceanography, Hanoi University of Science, VNU, 334 Nguyen Trai, Hanoi, Vietnam Meteorological data are important input one for the waves, storm surge calculations and forecasts, due to the low resolution of monitoring data as well as the ability of assimilate data cannot meet the requirements of the waves and storm surge models, why meteorological input fields are usually extracted from the data of the global or regional weather models. The hydrodynamics model uses the meteorological input fields often have large errors in the storm weather, because the size of the storm often equivalent to 1 0 x 1 0 grid step. To improve the accuracy of the waves and storm surge forecast models, a program for the simulation of the storm has been built with MATLAB programming language using the formula to calculate the spatial distribution of wind speed and pressure with the wind maximum radius is determined by the formula of HE E. Rahn and M.Willoughby. Using this program to simulate the pressure and wind fields during storms with high space resolution of any grid meshed we created reliable data sets for input to hydrodynamics models for waves and storm surges forecast.

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfnghien_cuu_thuy_van_64__3483.pdf