CƠ SỞ DỮ LIỆU KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ TỈNH NGHỆ AN

http://csdlkhcn.ngheandost.gov.vn

Nghiên cứu xây dựng hệ thống nghiệp vụ dự báo khí hậu hạn mùa cho Việt Nam bằng các mô hình động lực

Ở Việt Nam, vì nhiều lí do khác nhau, cho đến nay dự...
Ở Việt Nam, vì nhiều lí do khác nhau, cho đến nay dự báo khí hậu hạn mùa trong nghiệp vụ vẫn dựa chủ yếu vào phương pháp thống kê, đồng thời nội dung thông tin dự báo khí hậu cũng còn hạn chế do thiếu sản phẩm mô hình động lực. Trong khi đó, yêu cầu của các ngành đối với thống tin dự báo khí hậu ngày càng cao đặc biệt là trong lĩnh vực phòng tránh thiên tai, sản xuất nông nghiệp, công tác quản lý tài nguyên nước. Các công trình nghiên cứu trước đây ở Việt Nam đã chứng minh khả năng ứng dụng các mô hình động lực trong dự báo khí hậu hạn mùa ở Việt Nam. Tuy nhiên, để thực sự triển khai vào công tác dự báo nghiệp vụ đòi hỏi có những nghiên cứu sâu và toàn diện hơn. Chính vì vậy, bài toán xác định, phát hiện và dự báo các hiện tượng cực đoan cũng cần phải được đặt ra trong bối cảnh biến đổi khí hậu ở Việt Nam.
Từ những đánh giá trên, đề tài "Nghiên cứu xây dựng hệ thống nghiệp vụ dự báo khí hậu hạn mùa cho Việt Nam bằng các mô hình động lực" do TS. Mai Văn Khiêm tại Viện khoa học Khí tượng thủy văn và Biến đổi khí hậu thực hiện từ năm 2016 đến năm 2019 nhằm nâng cao năng lực dự báo khí hậu hạn mùa và đưa các mô hình động lực vào dự báo nghiệp vụ, đáp ứng nhu cầu sử dụng thông tin dự báo khí hậu ngày càng cao của các ngành, địa phương trong phát triển kinh tế xã hội, phòng tránh thiên tai.
Sau ba năm thực hiện các nội dung nghiên cứu của Đề tài, một số kết quả khoa học chính mà đề tài đã đạt được như sau: Đã thiết lập được hệ thống nghiệp vụ dự báo khí hậu hạn mùa, ứng dụng ba mô hình khí hậu khu vực RSM, RegCM, clWRF, sử dụng điều kiện biên và điều kiện ban đầu từ mô hình toàn cầu CFSv2. Đã xây dựng được trường khí hậu mô hình (hay sản phẩm dự báo lại) cho giai đoạn 1983-2010 với hạn dự báo 05 tháng cho cả 3 mô hình RSM, RegCM, clWRF. Đây là một điểm mới của Đề tài, so với những nghiên cứu trước đây tại Việt Nam. Đã nghiên cứu và lựa chọn được phương pháp hiệu chỉnh xác suất kết hợp Bayesian (BJP) để hiệu chỉnh các sản phẩm dự báo
Bên cạnh những kết quả chính trên, đề tài cũng đã thu thập và chuẩn hóa bộ số liệu phục vụ việc xây dựng hệ thống dự báo khí hậu hạn mùa. Số liệu bao gồm: (1) số liệu quan trắc khí áp, nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm, gió của 140 trạm thời kỳ 1981-2015, (2) Số liệu tái phân tích CFSR, (3) Số liệu dự báo lại CFS và số liệu dự báo CFS từ 2012- nay, (4) Số liệu toàn cầu GloSea5 và (5) Số liệu toàn cầu JMA / MRI-CGCM2.
Việc ứng dụng và phát triển các mô hình khí hậu động lực (cả GCMs và RCMs) không phải để chứng minh các mô hình tốt, tái tạo và dự báo được trường quan trắc, mà để hiểu hơn về cơ chế vật lý của các hiện tượng tự nhiên. Kết quả nghiên cứu của đề tài đóng góp vào sự hiểu biết chung về các hiện tượng khí tượng, khí hậu của Việt Nam, ở quy mô tháng và mùa./.
 
Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây