ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG DỰ BÁO MƯA LỚN Ở KHU VỰC TRUNG TRUNG BỘ BẰNG MÔ HÌNH CRESS

  • Trương Bá Kiên
  • Phạm Quang Nam
  • Nguyễn Đức Nam
  • Trần Duy Thức
  • Lã Thị Tuyết
  • Phùng Thị Mỹ Linh
  • Lê Văn Tuân
Từ khóa: Mô hình phân giải mây, mưa lớn, Trung Trung Bộ.

Tóm tắt

Bài báo trình bày kết quả đánh giá khả năng dự báo của mô hình phân giải mây (Cress) đối với các đợt mưa lớn ở khu vực Trung Trung Bộ trong thời kỳ 2021-2022. Điều kiện biên sử dụng là nguồn dữ liệu GFS 0,5, mô phỏng đánh giá với số liệu mưa radar thông qua các chỉ số thống kê cho các hạn dự báo từ 24 h đến 48 h với các ngưỡng mưa khác nhau. Kết quả cho thấy mô hình CRESS có khả năng dự báo khá ổn định ở các hạn từ 24-48 giờ, với độ tương đồng cao. Tuy nhiên, khi ngưỡng mưa tăng, chỉ số phát hiện (POD) giảm mạnh, trong khi tỷ lệ cảnh báo sai (FAR) tăng, làm giảm khả năng phát hiện mưa lớn, đặc biệt với ngưỡng mưa từ 50-100 mm. Đánh giá định lượng kỹ năng dự báo cho thấy lượng mưa dự báo thường cao hơn thực tế, không có sự khác nhau quá lớn giữa các hạn dự báo. Đối với tổng số 13 đợt mưa trong hai năm 2021-2022, lượng mưa dự báo cao hơn thực tế và điểm sô số thành công CSI của CRESS đối với ngưỡng có mưa khoảng hơn 40% hạn 24-48 h. Đối với ngưỡng mưa vừa 20-25 mm/ngày dao động khoảng 10-28%, đối với các hạn 24, 36, 48 và không có sự sai khác nhau giữa các hạn quá nhiều. Đối với ngưỡng 50-100 mm/ngày CRES dự báo này báo được 3-8%. Điều này khá tương đồng với kĩ năng hiện nay tại Trung tâm Khí tượng Thủy văn Quốc gia. Kết quả cho thấy, trong đợt mưa điển hình do bão, mô hình CRESS dự báo cường độ mưa cao hơn thực tế, đặc biệt khi bão tiến gần bờ và suy yếu. Diện mưa được dự báo sát hơn vào giai đoạn cuối của đợt mưa, khi hoàn lưu bão suy yếu. Sai lệch về cường độ và diện mưa một phần do mô hình mô phỏng sự di chuyển của bão chậm hơn thực tế.

điểm /   đánh giá
Phát hành ngày
2024-12-26