Thử nghiệm dự báo dông sử dụng chỉ số khí quyển từ mô hình WRF tại khu vực Đông Nam Tỉnh Vĩnh Long

Tóm tắt

Nghiên cứu này nhằm đánh giá khả năng nhận diện và dự báo dông tại khu vực Đông Nam tỉnh Vĩnh Long dựa trên các chỉ số bất ổn định đối lưu được tính từ trường khí tượng của mô hình WRF (Weather Research and Forecasting). Các chỉ số bao gồm năng lượng tiềm năng đối lưu sẵn có (CAPE), ức chế đối lưu (CIN), chỉ số K (KI), chỉ số Boyden và chỉ số Total Totals (Totalx). Dữ liệu được xây dựng từ sáu đợt mưa trong giai đoạn 2021-2023, kết hợp với quan trắc sét từ mạng ENTLN, trong đó cả sét trong mây và sét đánh xuống đất đều được sử dụng để phân loại thời điểm có dông và không dông. Nghiên cứu tiến hành xác định ngưỡng phù hợp cho từng chỉ số thông qua phân tích thống kê và thử nghiệm 100 giá trị ngưỡng cho mỗi chỉ số. Các chỉ tiêu đánh giá bao gồm xác suất phát hiện (POD), tỷ lệ báo động giả (FAR), chỉ số CSI, điểm kỹ năng Heidke (HSS) và đặc biệt là chỉ số TSS được dùng làm tiêu chí lựa chọn ngưỡng tối ưu. Sau đó, các ngưỡng được kiểm chứng bằng tập dữ liệu độc lập để đánh giá tính ổn định và khả năng tổng quát hóa. Kết quả cho thấy CAPE là chỉ số hiệu quả và ổn định nhất, đặc biệt tại các vùng Đông Bắc và Tây Bắc. Chỉ số Boyden thể hiện vai trò hỗ trợ, trong khi KI và Totalx kém hiệu quả hơn do tỷ lệ báo động giả cao. Khi kiểm chứng với dữ liệu độc lập, hầu hết các chỉ số giảm kỹ năng dự báo, phản ánh hạn chế của phương pháp sử dụng ngưỡng cố định. Nghiên cứu khẳng định cần kết hợp đa chỉ số và bổ sung các phương pháp hiện đại như hồi quy logistic hoặc mô hình học máy nhằm nâng cao tính ổn định và hiệu quả của hệ thống cảnh báo dông phục vụ dự báo nghiệp vụ.