Nâng chất lượng dự báo mưa lớn

Trung tâm Khí tượng Thủy văn quốc gia đã xây dựng hệ thống xác định khách quan các hình thể gây mưa lớn. Ảnh: Hoàng Minh

Trong các giai đoạn trước, hầu hết các nghiên cứu về các hình thế mưa lớn ở Việt Nam, đều được tiến hành dựa trên quá trình thống kê và phân tích các bản đồ hình thế synốp (một loại bản đồ sử dụng làm công cụ dự báo) bề mặt và trên cao. Do đó, các kết quả nhận định thường mang tính chủ quan của người nghiên cứu khi phân loại hình thế thời tiết và khó khả thi để ứng dụng vào dự báo nghiệp vụ mưa lớn cho khu vực Việt Nam. Mặt khác, do tập số liệu quan trắc toàn cầu có phân bố thưa thớt, đặc biệt, trên biển, vùng núi cao… nên ảnh hưởng nhiều đến chất lượng các bản đồ synốp.

Để tiến tới hoàn thiện công tác dự báo mưa lớn cho từng khu vực, các nhà nghiên cứu đã chọn các giải pháp công nghệ theo hướng kế thừa các nghiên cứu gần đây của thế giới trong bài toán nhận dạng hình thế mưa lớn cũng như một số kết quả nghiên cứu khả quan trong nước. Cụ thể, đề tài này tiếp tục theo hướng nghiên cứu trên quy mô synốp với các hình thế thuận lợi cho mưa lớn trên khu vực Việt Nam nhưng theo một hướng nghiên cứu mới dựa trên phương pháp SOM (một dạng bản đồ tự tổ chức dựa trên những thông số được nạp) và sử dụng tập số liệu tái phân tích thay vì hướng nghiên cứu truyền thống tại Việt Nam. Bên cạnh kết quả xác định được các hình thế gây mưa lớn cho khu vực Việt Nam một cách khác quan và định lượng, hệ thống xác định khách quan các hình thế dựa trên phương pháp SOM có thể được triển khai ứng dụng vào dự báo nghiệp vụ kết hợp với các sản phẩm dự báo thời tiết số trị (NWP) toàn cầu sẵn có tại Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương (TTDBTƯ).

Với mục tiêu xây dựng được một hệ thống xác định khách quan các hình thế synốp gây mưa lớn, điển hình cho khu vực Việt Nam và triển khai thử nghiệm dự báo nghiệp vụ dựa trên sản phẩm NWP tại Trung tâm DBKTTVTƯ, nghiên cứu đạt được một số kết quả khoa học quan trọng đó là: tìm được 3 nhóm hình thế thời tiết gây mưa lớn ở Tây Bắc Bộ, 5 nhóm hình thế thời tiết gây mưa lớn ở các khu vực Đông Bắc Bộ, Bắc Trung Bộ, Trung Trung Bộ và Nam Trung Bộ, 4 nhóm hình thế thời tiết gây mưa lớn ở Tây Nguyên và Nam Bộ. Mặc dù, số lượng các nhóm hình thế thời tiết này là ít hơn so với số lượng các nhóm hình thế thời tiết được phân loại chủ quan bởi Dự báo viên dựa trên chuỗi số liệu 1971 - 2012, nhưng hầu hết các hình thế thời tiết trong các nhóm đã được SOM nhận dạng.

Đồng thời, các nhà khoa học đã lựa chọn được ngưỡng xác định khả năng xảy ra mưa lớn phù hợp cho hầu hết các khu vực nghiên cứu dựa trên tỷ số . Cụ thể, nếu hình thế thời tiết đưa ra có < 3.3, sẽ dự báo có mưa lớn xảy ra, ngược lại nếu  3.3,  sẽ báo không xảy ra. Từ những số liệu và hình thể thời tiết quan trọng đã được tìm thấy, các nhà khoa học đã xây dựng được hệ thống dự báo khả năng xảy ra mưa lớn dựa trên phương pháp SOM và sản phẩm dự báo từ các mô hình GFS, GSM và IFS theo cách tiếp cận dự báo hoàn hảo. Hệ thống đã được thử nghiệm dự báo cho các năm 2013 - 2014 và cho thấy, kết quả dự báo khả quan, kết quả chính xác cao. Quy trình dự bao có khả năng xảy ra mưa lớn còn được thử nghiệm trong điều kiện nghiệp vụ năm 2015 và cho kết quả tốt.

Ngoài ra, đã tích hợp các sản phẩm dự báo khả năng xảy ra mưa lớn dựa trên phương pháp SOM và sản phẩm dự báo từ các mô hình NWP toàn cầu vào hệ thống phần mềm hỗ trợ dự báo MHDARS của TTDBTƯ để các dự báo viên ở TTDBTƯ và các Đài KTTV khu vực truy cập và khai thác trong nghiệp vụ. Tuy vậy, trong quá trình hoạt động thử nghiệm, các nhà khoa họ cũng phát hiện vẫn còn một số hạn chế trong các kết quả nghiên cứu như hệ thống SOM vì chúng chưa thể nhận dạng được tất cả các hình thế thời tiết gây mưa lớn, nhất là các hình thế có tần suất xảy ra ít. Các kết quả thử nghiệm trong dự báo nghiệp vụ mới áp dụng cho các ngày xảy ra mưa lớn, chưa áp dụng cho các ngày không có mưa, nên chưa kiểm chứng được khả năng dự báo khống. Để khắc phục những hạn chế nói trên, nhóm thực hiện  đã đề xuất Bộ TN&MT cần tiếp tục đầu tư cho hướng nghiên cứu ứng dụng phương pháp SOM để nhận dạng các hình thế thời tiết gây ra các thiên tai khác như: rét đậm, rét hại, nắng nóng, hạn hán… Nhất là nghiên cứu khắc phục vấn đề dự báo khống khi áp dụng cho các sản phẩm NWP. Đối với bài toán hiện tại, tiếp tục nghiên cứu cải tiến phương pháp SOM để tăng khả năng phân loại được các hình thế thời tiết có tần suất xảy ra không nhiều.

Mặt khác, cần xây dựng nguồn số liệu tái phân tích phân giải cao cho khu vực Việt Nam để tăng cường khả năng nắm bắt được các hình thế thời tiết quy mô nhỏ và vừa, qua đó, sẽ nâng cao được khả năng nhận dạng của phương pháp SOM cũng như các phương pháp phân lớp khác. Đồng thời cho phép triển khai hệ thống dự báo khả năng xảy ra mưa lớn dựa trên phương pháp SOM và sản phẩm dự báo từ các mô hình NWP toàn cầu theo cách tiếp cận dự báo hoàn hảo vào dự báo nghiệp vụ tại TTDBTƯ.

Phan Phương