Luận án Nghiên cứu ứng dụng mô hình mm5 vào dự báo thời tiết mùa mưa khu vực nam trung bộ

1 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN BÙI MINH SƠN NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MM5 VÀO DỰ BÁO THỜI TIẾT MÙA MƯA KHU VỰC NAM TRUNG BỘ LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC HÀ NỘI – 2008 2 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN BÙI MINH SƠN NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MM5 VÀO DỰ BÁO THỜI TIẾT MÙA MƯA KHU VỰC NAM TRUNG BỘ Chuyên ngành: Khí tượng và khí hậu học Mã số: 62.44.87 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Phan Văn Tân HÀ NỘI – 2008 3 MỤC LỤC Trang MỞ ĐẦU ……………………………………………………. 1 Chương 1. TỔNG QUAN CÁC MÔ HÌNH SỐ DỰ BÁO THỜI TIẾT Ở VIỆT NAM 3 1.1 Các mô hình số dự báo thời tiết ở Việt Nam …………. 3 1.1.1 Mô hình HRM………………………………… 3 1.1.2 Mô hình RAMS ………………………………….. 4 1.1.3 Mô hình ETA ……………………………………. 5 1.1.4 Mô hình WRF …………………………………… 6 1.2 Mô hình MM5 và ứng dụng trong dự báo thời tiết ở Việt Nam và trên Thế giới 7 1.2.1 Trên thế giới ………………….. 8 1.2.2 Ở Việt Nam ……………………… 10 Chương 2. MÔ HÌNH KHÍ TƯỢNG ĐỘNG LỰC QUY MÔ VỪA MM5… 13 2.1 Hệ các phương trình thủy nhiệt động lực học của mô hình MM5…… 13 2.2 Tham số hóa Vật lý ……………………………………… 17 2.2.1 Tham số hóa đối lưu ………………………………… 17 2.2.2 Tham số hóa vi vật lý mây……………………………… 19 2.2.3 Tham số hóa bức xạ …………………………………… 20 2.2.4 Tham số hóa lớp biên hành tinh (PBL) ……………………………… 20 2.2.5 Các sơ đồ (mô hình) đất …………………………………………… 21 2.3 Điều kiện biên và điều kiện ban đầu ………………………………… 22 2.4 Hệ tọa độ ngang và đứng ………………………………………………… 23 2.5 Cấu trúc của mô hình MM5………………………………………… 25 2.5.1 Mô đun TERRAIN ………………………………… 26 2.5.2 Mô đun REGRID ……………………………………… 26 4 2.2.3 Mô đun INTERPF……………… 28 2.2.4 Mô đun MM5 ……………………………………… 28 2.6. Các dạng sản phẩm của mô hình MM5 …………… 28 Chương 3. KẾT QUẢ TÍNH TOÁN VÀ PHÂN TÍCH…… 31 3.1 Thiết kế thí nghiệm …………………… 31 3.1.1 Lựa chọn miền tính và độ phân giải ………… 31 3.1.2 Lựa chọn các tham số Vật lý………… 32 3.1.3 Nguồn số liệu.............................. 33 3.1.4 Mô tả thí nghiệm ................................................ 33 3.2. Các phương pháp đánh giá ………………… 34 3.2.1. Đánh giá trực quan ............................. 34 3.2.2. Đánh giá thông qua các chỉ số thống kê ......... 35 3.3. Độ nhạy của các sơ đồ TSHĐL với các hình thế thời tiết gây mưa lớn 37 3.4. Khả năng dự báo mưa lớn ………………………………………………………….. 45 3.5. Khả năng dự báo nghiệp vụ ………… 64 3.5.1. Trường mưa ……………… 65 3.5.2. Trường Nhiệt độ (2m) …………… 68 3.5.3. Tốc độ gió (độ cao 10m) … 70 KẾT LUẬN ………………………… 72 TÀI LIỆU THAM KHẢO ………………………………. 74 PHỤ LỤC ………………………………………… 76 5 MỞ ĐẦU Phương pháp dự báo thời tiết bằng mô hình số đã được sử dụng ở nhiều nước trên thế giới trong nhiều thập kỷ qua. Chất lượng dự báo của các mô hình số không ngừng được cải tiến và đã trở thành phương pháp dự báo chủ lực trong nghiệp vụ dự báo thời tiết ở các nước phát triển. Đặc biệt là dự báo định lượng về mưa, phương pháp dự báo bằng mô hình số cao hơn hẳn các phương pháp truyền thống khác như sy nốp hay thống kê… mặt khác, sản phẩm số của mô hình dự báo có thể đảm bảo các yêu cầu của các mô hình dự báo thuỷ văn đối với dự báo lũ lụt, lũ quét. Một trong những nhân tố quyết định gây nên sự hình thành và phát triển mưa lớn trong các hiện tượng thời tiết nguy hiểm như xoáy thuận nhiệt đới, dải hội tụ nhiệt đới,... là đối lưu mây tích. Các quá trình đối lưu này đóng vai trò quan trọng trong chu trình vận chuyển năng lượng của khí quyển và do đó phân bố lại sự đốt nóng không đồng đều trên bề mặt trái đất. Ngoài phụ thuộc vào độ hội tụ ẩm mực thấp, đối lưu mạnh còn phụ thuộc vào tính bất ổn định của khí quyển. Chính vì vậy, ưu tiên phát triển phương pháp dự báo số trị, mà trước hết là áp dụng các mô hình số ở nước ta là một hướng đi nhằm tăng cường chất lượng dự báo. Ở nước ta, việc nghiên cứu ứng dụng các mô hình khu vực vào dự báo thời tiết thực sự mới bắt đầu từ cuối năm 2000, sau khi mô hình HRM được tiếp nhận từ Cơ quan Khí tượng Đức (DWD), và được chạy theo chế độ nghiệp vụ ở Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHKHTN). Đến giữa năm 2002 thì HRM mới được đưa vào chạy thử nghiệm ứng dụng nghiệp vụ. Hiện nay HRM cũng là mô hình duy nhất được ứng dụng trong dự báo nghiệp vụ ở Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương. Kể từ sau năm 2000, một loạt các mô hình số khác cũng đã được nghiên cứu triển khai ứng dụng ở nhiều 6 cơ sở khác nhau, như ETA, WRF, RAMS (ĐHKHTN, Trung tâm Dự báo KTTV TW), MM5 (ĐHKHTN, Viện Khoa học KTTV và MT),… Mặc dù vậy, cho đến nay chưa có một công trình nào chỉ ra được mức độ chính xác của dự báo đối với các mô hình này, nhất là đối với khu vực Nam Trung Bộ. Trong bối cảnh đó, với mục đích tìm kiếm một mô hình thích hợp có khả năng áp dụng vào nghiệp vụ dự báo cho khu vực Nam Trung Bộ, nơi mà chúng tôi đang công tác, chúng tôi chọn đề tài luận văn tốt nghiệp của mình là “Nghiên cứu ứng dụng mô hình MM5 vào dự báo thời tiết mùa mưa khu vực Nam Trung Bộ”. Nội dung của luận văn được bố cục thành 3 chương: Chương 1: Tổng quan về các mô hình dự báo số trị dự báo thời tiết Chương 2: Sơ lược về mô hình MM5 Chương 3: Kết quả tính toán và phân tích. 7 Chương 1 TỔNG QUAN VỀ CÁC MÔ HÌNH SỐ DỰ BÁO THỜI TIẾT Ở VIỆT NAM 1.1. Các mô hình số dự báo thời tiết ở Việt Nam Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học kỹ thuật, nhất là trong lĩnh vực công nghệ thông tin và điện tử viễn thông, các mô hình số dự báo thời tiết cũng đã được xây dựng và ứng dụng vào nghiệp vụ dự báo thời tiết trong nhiều thập kỷ qua. Đến nay, các mô hình số dự báo thời tiết đã thực sự trở thành công cụ chủ yếu ở các nước phát triển như Mỹ, Nhật, một số nước Châu Âu, Australia,v.v. Sau đây là một số mô hình dự báo thời tiết tiêu biểu hiện đang được nghiên cứu khai thác ứng dụng ở Việt Nam. 1.1.1. Mô hình HRM HRM (High Resolution Regional Model) là một mô hình số thủy tĩnh dự báo thời tiết khu vực hạn chế quy mô vừa. HRM dùng toạ độ lai theo phương thẳng đứng, hệ toạ độ ngang quay (’, ’). Không gian trong HRM hiện nay có thể biến thiên từ 20 đến 40 mực thẳng đứng với độ phân giải ngang từ 0,25 độ kinh vĩ (tương đương với 28 km) đến 0.0625 độ kinh vĩ (khoảng 7 km). Hệ phương trình nguyên thuỷ của mô hình bao gồm 7 phương trình dự báo với 7 biến ứng là khí áp bề mặt (pS), các thành phần gió ngang (u, v), nhiệt độ (T), hơi nước (qV), nước mây (qC) và băng mây (qi). Ngoài ra còn có một số biến nhiệt độ và độ ẩm đất. HRM được tiếp nhận từ Cơ quan Khí tượng Đức (DWD) từ năm 2000 thông qua đề tài Khoa học Công nghệ độc lập cấp Nhà nước DBB-2000/02 do PGS. TSKH Kiều Thị Xin làm chủ nhiệm và chạy ở chế độ nghiệp vụ tại Bộ 8 môn Khí tượng từ đó đến nay. Bắt đầu từ giữa năm 2002, HRM được đưa vào chạy thử nghiệm và sau đó là chạy dự báo nghiệp vụ tại Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương. Ở Việt Nam, trong quá trình nghiên cứu ứng dụng, HRM đã được cải tiến, phát triển trên một số khía cạnh. Chẳng hạn, Bùi Hoàng Hải [8], đã nghiên cứu phát triển HRM thành phiên bản mới (HRM_TC) vừa có chức năng dự báo bão vừa có chức năng dự báo thời tiết nói chung [8]. Vũ Thanh Hằng [4], đưa thêm ba sơ đồ tham số hóa đối lưu mới vào mô hình HRM và ứng dụng dự báo mưa ở Việt Nam đạt kết quả tốt hơn so với phiên bản HRM nguyên gốc sử dụng sơ đồ Teidtke. Ngoài ra, mô hình HRM còn được nhiều học giả, chuyên gia trong và nước tiến hành các nghiên cứu nhằm cải tiến kỹ năng dự báo của mô hình chẳng hạn như đồng hóa số liệu, cập nhật số liệu quan trắc địa phương cho phù hợp với điều kiện thời tiết ở Việt Nam. 1.1.2. Mô hình RAMS RAMS là một mô hình khu vực hạn chế được xây dựng và phát triển tại trường Đại học tổng hợp Colorado – Mỹ. Mô hình RAMS có khả năng ứng dụng rộng rãi cho các mục đích khác nhau. Mô hình được thiết kế chạy được nhiều lưới lồng với nhiều miền tính khác nhau mà độ phân giải có thể biến thiên từ vài chục km tới vài trăm mét. Vì vậy, nó có thể mô phỏng chi tiết được các hệ thống khí quyển quy mô nhỏ như là dòng chuyển động trên các địa hình phức tạp, các hoàn lưu nhiệt bề mặt,... Lưới thô hơn bên ngoài sử dụng để mô phỏng các quá trình quy mô lớn và cung cấp điều kiện biên phụ thuộc thời gian cho các lưới tính bên trong. 9 Mô hình RAMS được tiếp thu về Việt Nam thông qua đề tài KHCN KC09- 04 do GS.TS Trần Tân Tiến làm chủ nhiệm [10], và đã từng chạy theo chế độ nghiệp vụ tại Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học trong giai đoạn đề tài đang triển khai. Theo các tác giả đề tài, RAMS đã chứng tỏ khả năng dự báo tốt trong nhiều trường hợp mưa lớn, bão, và các hiện tượng thời tiết nguy hiểm như dông. 1.1.3. Mô hình ETA ETA là mô hình dự báo khu vực do trường Đại học Belgrade và Viện Khí tượng Thuỷ văn Federal – Belgrade cùng với Trung tâm Khí tượng Quốc tế Mỹ xây dựng. Điểm đặc biệt của mô hình này là sử dụng hệ toạ độ thẳng đứng “eta” (), có khả năng mô tả tốt hoàn lưu và các yếu tố khác trên khu vực địa hình phức tạp. Mô hình ETA đang được sử dụng vào nghiệp vụ ở Mỹ, Nam Tư, Hy Lạp, Rumani, Nam Phi, Ấn Độ, Italy, Brazil,... Bên cạnh ứng dụng trong dự báo thời tiết hạn ngắn, mô hình còn được sử dụng trong các bài toán về môi trường, hàng không và nông nghiệp. Mô hình ETA sử dụng hệ phương trình nguyên thủy bất thủy tĩnh viết trên hệ tọa độ cầu với đầy đủ các tham số hóa vật lý như đối lưu, lớp biên, vi vật lý mây, bức xạ và mô hình đất. Theo không gian, mô hình ETA sử dụng lưới sai phân xen kẽ Arakawa-E trong đó các biến vô hướng được xen kẽ và lệch đi nửa bước lưới so với các biến có hướng. Ở nước ta, mô hình ETA phiên bản 2001 đã được nghiên cứu từ năm 2002 và được đưa vào chạy thử nghiệm nghiệp vụ tại Trung tâm dự báo KTTV TW từ tháng 5-2003. Đến năm 2004, Trần Tân Tiến [10] đã tiến hành nghiên cứu và áp dụng mô hình ETA vào xây dựng mô hình dự báo các trường Khí tượng Thủy 10 văn trên biển Đông. Theo tác giả, sai số dự báo của mô hình ETA tương đương với các mô hình dự báo số của nước ngoài. Đỗ Ngọc Thắng [11], nghiên cứu thử nghiệm 2 sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ và Kain Fristch trong mô hình ETA. Tác giả kết luận sơ đồ Kain Fritsch có ưu thế hơn sơ đồ BMJ và cho kết quả dự báo tốt hơn so với sơ đồ Kain Fritsch nguyên bản. 1.1.4. Mô hình WRF WRF (the Weather Research and Forcast) là mô hình khí quyển quy mô vừa được thiết kế linh động, có độ tùy biến cao và có thể sử dụng trong nghiên cứu và dự báo nghiệp vụ. WRF là kết quả của sự hợp tác, phát triển của nhiều trường đại học, trung tâm nghiên cứu và dự báo khí tượng ở Hoa Kỳ. Hệ phương trình cơ bản của WRF là hệ phương trình đầy đủ phi thủy tĩnh viết cho chất lỏng nén được, có khả năng mô phỏng được các quá trình khí quyển trên nhiều quy mô khác nhau. WRF sử dụng hệ tọa độ áp suất cho phương thẳng đứng và lưới ngang xen kẽ Arakawa-C với sơ đồ tích phân thời gian Runge – Kutta bậc ba. Mô hình có thể sử dụng số liệu thực hoặc mô phỏng lý tưởng với điều kiện biên xung quanh là biên tuần hoàn, mở, đối xứng, biên cấu hình với điều kiện biên trên là lớp hấp thụ sóng dài của trái đất (suy giảm hoặc tán xạ Rayleigh) và điều kiện biên dưới là biên cứng hoặc bề mặt trượt tự do. Về cơ bản các sơ đồ tham số hóa vật lý của WRF đều dựa trên các mô hình MM5, ETA, và một số mô hình khác. Các sơ đồ tham số hóa vật lý trong WRF được chia thành năm loại: Các quá trình vi vật lý, các sơ đồ tham số hóa mây đối lưu, các quá trình bề mặt đất, lớp biên khí quyển và tham số hóa bức xạ. Ở Việt Nam mô hình WRF chưa được sử dụng vào nghiệp vụ dự báo thời tiết song các nghiên cứu về mô hình này nhìn chung rất đa dạng và phong phú 11 với nhiều hướng tiếp cận khác nhau, chẳng hạn, trong nghiên cứu của mình, các tác giả Bùi Hoàng Hải, Phan Văn Tân, Nguyễn Minh Trường [5] cho thấy WRF là một mô hình cho phép thực hiện những mô phỏng lý tưởng XTNĐ khá thuận lợi. Bằng công cụ này có thể mô phỏng được nhiều quá trình xảy ra trong XTNĐ, đồng thời mở ra những hướng nghiên cứu lý tưởng sâu hơn về XTNĐ cũng như áp dụng vào bài toán ban đầu hóa xoáy cho mô hình dự báo bão. Nguyễn Lê Dũng, Phan Văn Tân [3], đã thử nghiệm ứng dụng hệ thống WRF-VAR kết hợp ban đầu hóa xoáy dự báo quỹ đạo bão trên khu vực biển Đông, các tác giả cho biết việc sử dụng nguồn số liệu “giả” đã cải thiện đáng kể chất lượng dự báo quĩ đạo bão. Hiện nay mô hình WRF đang được nghiên cứu và áp dụng thử nghiệm dự báo ở Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN, Viện Khoa học KTTV và Môi Trường, Trung tâm Dự báo KTTV TW. 1.2. Mô hình MM5 và ứng dụng trong dự báo thời tiết ở Việt Nam và trên Thế giới Mô hình MM5 được xây dựng và phát triển với sự phối hợp của Trung tâm Quốc gia nghiên cứu khí quyển (NCAR) và Trường Đại học tổng hợp Pennsylvania (PSU), Mỹ. Phiên bản đầu tiên của mô hình này được Athes phát triển từ những năm 1970. Qua quá trình thử nghiệm, mô hình đã được điều chỉnh và cải tiến nhiều lần nhằm mô phỏng tốt hơn các quá trình vật lý qui mô khu vực. Phiên bản cuối cùng của MM5 là MM5 V3.7. So với các phiên bản trước, MM5 V3.7 đã được thay đổi một cách đáng kể, chủ yếu là các sơ đồ tham số hóa 12 vật lý, kỹ thuật lồng nhiều lưới, cập nhật số liệu địa phương, đồng hóa số liệu,… chi tiết hơn về mô hình này sẽ được trình bày trong chương 2. 1.2.1. Trên thế giới Là một trong những mô hình số khu vực được phát triển đầu tiên và được phát hành miễn phí rộng rãi trên thế giới nên MM5 được cộng đồng các nhà khí tượng hết sức quan tâm. Ngay từ những phiên bản đầu tiên MM5 đã nhận được sự hưởng ứng của nhiều cơ quan dự báo thời tiết từ các quốc gia khác nhau. Chẳng bao lâu sau đó nó đã được ứng dụng trong dự báo nghiệp vụ ở Mỹ, Hồng Kông, Hàn Quốc, Đài Loan, Thái Lan và nhiều nước khác. Hình 1.1: Sản phẩm dự báo mưa của mô hình MM5 (a)- Dự báo của cơ quan Khí tượng Thái Lan; (b)- Dự báo của NCAR Ngoài việc ứng dụng trong dự báo nghiệp vụ tại các cơ quan dự báo thời tiết, MM5 còn được nghiên cứu theo nhiều hướng khác rất đa dạng. Chẳng hạn, V. Kontroni và K. Lagouvardos [14], đã sử dụng mô hình MM5 với 2 lưới lồng có độ phân giải tương ứng là 8km và 2km để dự báo trường nhiệt độ (2m) và 13 trường gió (10m) cho thành phố Athen - Hylạp. Các tác giả đánh giá rằng, khi tăng độ phân giải mô hình từ 8km lên 2km thì kỹ năng dự báo nhiệt độ và tốc độ gió của mô hình được cải thiện một cách đáng kể. Wei Wang và Nelson L.Seaman [16], khảo sát độ nhạy của 4 sơ đồ TSHĐL là KuO, BM, Grell, Kain- Fritsch bằng việc thử nghiệm dự báo 6 trường hợp mưa trong mùa lạnh và mùa nóng trên lục địa nước Mỹ. Theo các tác giả, kỹ năng dự báo của mô hình MM5 trong mùa lạnh tốt hơn mùa nóng và sơ đồ Kain- Fritsch có kỹ năng dự báo tốt nhất trong 4 sơ đồ đã lựa chọn thử nghiệm. Brian A.Colle, Clifford F.Mass và Kenneth J.Westrick [12] đã tiến hành chạy mô hình MM5 cho khu vực Tây bắc Thái Bình Dương trong các năm 1997- 1999 khi sử dụng kỹ thuật lưới lồng với 3 miền tính lồng nhau có độ phân giải tương ứng là 36km, 12km và 4 km để đánh giá khả năng dự báo mưa của mô hình này. Theo các tác giả, khi tăng độ phân giải từ 36km lên 12km thì kỹ năng dự báo của mô hình tăng lên rõ rệt, sai số dự báo giảm đi một cách đáng kể; song khi tăng độ phân giải từ 12km lên 4km thì hầu như kỹ năng dự báo của mô hình không được cải thiện, đặc biệt đối với các trường hợp mưa lớn (>50,8mm/24h). Trong một nghiên cứu khác, các tác giả Brian A.Colle, Clifford F.Mass và Kenneth J.Westrick [13] đã tiến hành thử nghiệm dự báo song song 2 mô hình ETA (độ phân giải 10km) và mô hình MM5 (2 lưới lồng 36km và 12km) để dự báo mưa khu vực tây bắc Thái Bình Dương từ 9/12/1996- 30/4/1997. Cả 2 mô hình cho kỹ năng dự báo tương đối giống nhau, đều dự báo thiên nhỏ ở sườn khuất núi nhưng lại dự báo thiên lớn ở sườn đón gió. Để dự báo mưa đối lưu do Front Mei-yu gây ra ở Đài Loan, các tác giả Fang-Ching-Chien, Ying-Hwa KuO, Mịng-Jen-Yang [15] đã sử dụng mô hình MM5 dự báo cho mùa mưa năm 1998 và thời kỳ đầu 3 mùa mưa các năm 14 2000-2002, sai số dự báo của mô hình so với quan trắc thực tế rất thấp, đặc biệt là trường hợp sử dụng tổ hợp dự báo 6 thành phần. 1.2.2. Ở Việt Nam Thực tế, mô hình MM5 (version 1.0) được du nhập vào Việt Nam từ đầu năm 1996. Tuy nhiên, do điều kiện khó khăn về máy tính, cho mãi đến cuối năm 2000, MM5 mới được chạy thử nghiệm lần đầu tiên trên máy tính SUN Ultra Workstation ở Bộ môn Khí tượng, trường Đại học KHTN-ĐHQGHN. Đến năm 2003, Tiến sỹ Hoàng Đức Cường và các cộng sự của Viện Khoa học KTTV và Môi trường, trong khuôn khổ đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ:“Nghiên cứu thử nghiệm áp dụng mô hình khí tượng động lực quy mô vừa MM5 trong dự báo hạn ngắn ở Việt Nam” [1], đã khảo sát khả năng ứng dụng của MM5 trong dự báo thời tiết ở Việt Nam. Sau đó mô hình MM5 đã được chạy dự báo thử nghiệm theo chế độ nghiệp vụ tại Trung tâm Khí tượng Khí hậu - Viện Khoa học KTTV và Môi trường. Mặc dù chưa phải là mô hình chạy dự báo nghiệp vụ ở cơ quan dự báo Quốc gia, nhưng các sản phẩm dự báo của mô hình là một kênh thông tin quan trọng giúp cho các nhà dự báo tham khảo rất hữu ích. Hoàng Đức Cường (2008), trong phạm vi đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ:“Nghiên cứu thử nghiệm dự báo mưa lớn ở Việt Nam bằng mô hình MM5” [2], đã sử dụng tổ hợp sản phẩm dự báo của mô hình MM5 để dự báo mưa lớn Việt Nam. Kết quả cho thấy với tổ hợp 9 phương án dự báo có trọng số thì sai số của mô hình nhỏ hơn so với các phương án dự báo riêng rẽ. Hơn nữa, theo tác giả, trong số các tùy chọn sơ đồ tham số hóa đối lưu hiện có của MM5 thì 3 sơ đồ KuO, Grell và Betts-Miller cho kết quả dự báo mưa lớn ở Việt Nam tốt nhất. Phan Văn Tân, Bùi Hoàng Hải có phương pháp tiếp cận khác đối với mô 15 hình MM5 thông qua thử nghiệm “Ban đầu hóa xoáy ba chiều cho mô hình MM5 và ứng dụng trong dự báo quĩ đạo bão” [9]. Bên cạnh sơ đồ ban đầu hóa xoáy mặc định của MM5, các tác giả đã đưa thêm một tùy chọn ban đầu hóa xoáy mới dựa trên sơ đồ phân tích xoáy của mô hình TC-LAPS. Kết quả cho thấy, việc ban đầu hóa xoáy bằng các sơ đồ phân tích và xây dựng xoáy nhân tạo đã làm tăng độ chính xác của quĩ đạo bão dự báo của mô hình. Cùng hướng tiếp cận đó Đặng Hồng Nga (2006) đã nghiên cứu áp dụng sơ đồ ban đầu hóa TC-LAPS vào mô hình MM5 và đạt được những kết quả khả quan trong nâng cao chất lượng dự báo bão bằng mô hình số. Như vậy, cho đến nay mô hình MM5 đã được nghiên cứu và thử nghiệm ứng dụng với nhiều hướng khác nhau, kết quả thu được thông qua các đề tài nghiên cứu ứng dụng hay các chuyên đề nghiên cứu thử nghiệm đều nhằm tạo ra các sản phẩm dự báo ngày một thêm phong phú. Tuy nhiên, cho đến nay chưa có một công trình nào nghiên cứu đánh giá khả năng dự báo của mô hình MM5 theo hướng đánh giá dự báo nghiệp vụ. Nam Trung Bộ là một trong những khu vực thường chịu ảnh hưởng của các đợt mưa lớn. Địa hình khu vực Nam Trung Bộ khá phức tạp, phía Tây là dãy Trường Sơn có độ cao từ 1000 đến 1500m, phía đông nằm kề sát biển Đông, với một dải đồng bằng duyên hải nhỏ, hẹp, thỉnh thoảng xen giữa là các dãy núi chắn ngang ra biển tạo nên sự phân hóa sâu sắc trong chế độ thời tiết, khí hậu. Sự xuất hiện mưa, nhất là mưa lớn, ở đây thường gây ra những hậu quả nghiêm trọng như lũ lụt, trượt lở đất,… ảnh hưởng xấu đến đời sống và các hoạt động kinh tế - xã hội. Do đó, việc dự báo mưa định lượng là một trong những bài toán hết sức quan trọng cần được quan tâm giải quyết nhằm góp phần giảm nhẹ và phòng tránh thiên tai cũng như phục vụ sự nghiệp phát triển kinh tế - xã hội, bảo đảm 16 an ninh - quốc phòng. Điều đó gợi mở cho chúng tôi hướng tiếp cận ứng dụng mô hình số vào dự báo thời tiết các tháng mùa mưa cho khu vực Nam Trung Bộ. Qua tìm hiểu và tham khảo các công trình nghiên cứu như đã nêu trên đây, chúng tôi nhận thấ