Ảnh hưởng của bề mặt đến chu trình ngày nhiệt độ mô phỏng của mô hình WRF

Nghiên cứu Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 16 - năm 2017 57 ẢNH HƯỞNG CỦA BỀ MẶT ĐẾN CHU TRÌNH NGÀY NHIỆT ĐỘ MÔ PHỎNG CỦA MÔ HÌNH WRF Trần Đình Linh; Chu Thị Thu Hường Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội Tóm tắt Với mục tiêu xem xét ảnh hưởng của số liệu bề mặt đến chu trình ngày của nhiệt độ mô phỏng, nghiên cứu đã thiết lập chạy mô hình WRF cho khu vực thành phố Hồ Chí Minh và lân cận trong 09 đợt với cùng lựa chọn về các tham số vật lý và sơ đồ tham số hóa nhưng khác nhau về số liệu sử dụng đất. Kết quả cho thấy, sự thay đổi điều kiện bề mặt làm thay đổi kết quả mô phỏng của mô hình. Mức độ khác nhau của điều kiện bề mặt được phản ánh ở hai nguồn số liệu đất quyết định mức độ khác nhau của kết quả mô phỏng. Nghiên cứu cũng cho thấy, độ chính xác của kết quả mô phỏng phụ thuộc vào mức nhiệt độ thực tế trên khu vực nghiên cứu và thời gian trong ngày. Ngoài ra, sự biến đổi của cán cân bức xạ và thông nhiệt nhiệt từ bề mặt khi điều kiện sử dụng đất thay đổi là một trong những nguyên nhân dẫn đến sự thay đổi của kết quả mô hình. Từ khóa: Ảnh hưởng của bề mặt, chu trình ngày của nhiệt độ, mô hình WRF, WRF_USGS, WRF_MODIS Abstract Effect of Land-use Data on Daily Temperature Cycle Simulated from WRF Model To examine effects of land-use data on the daily temperature cycle simulated from numerical model, study has used the WRF model for Ho Chi Minh city and nearby areas. Total of 09 simulations with the same physical options and parametric functions using different land-use data have been run. The results show that the surface conditions have effects on the simulation results of model. Differences of surface conditions reflected on two surface resources data determine the differencesof simulation results. The study also shows that the accuracy of simulation results depends on the actual temperature in the study area and the day time. In addition, the variation of radiation balance and heat flux from surface is one of the reasons leading to the change of model results. Keywords: Effect of land-use, daily temperature cycle, WRF_USGS, WRF_MODIS. 1. Mở đầu Bề mặt Trái Đất là một thành phần có vai trò quan trọng trong sự hình thành thời tiết và khí hậu.Các loại bề mặt khác nhau có độ phản xạ, độ phát xạ khác nhau, từ đó cán cân bức xạ và cân bằng năng lượng tại bề mặt cũng khác nhau. Hơn nữa, mỗi loại bề mặt cũng có đặc trưng nhiệt, độ ghồ ghề riêng. Do đó, sự trao đổi nhiệt qua lại với khí quyển cũng như sự tương tác giữa địa hình với hoàn lưu khí quyển cũng thay đổi tùy thuộc vào loại bề mặt. Sự biến đổi của bề mặt đất, đặc biệt là độ ẩm đất và độ ghồ ghề của bề mặt có ảnh hưởng lớn đến điều kiện khí hậu của một khu vực nhất định [6]. Đối với mô phỏng hay dự báo thời tiết (khí hậu) bằng mô hình số trị, việc Nghiên cứu Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 16 - năm 2017 58 lựa chọn nguồn số liệu bề mặt cũng ảnh hưởng rất lớn đến kết quả của mô hình. Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng kết quả mô phỏng mô hình số phụ thuộc nhiều vào nguồn số liệu bề mặt được sử dụng. Kết quả mô phỏng mưa, kể cả cường độ và phân bố không gian của lượng mưa thay đổi đáng kể khi điều kiện bề mặt thay đổi [8]. Các khu vực nhiệt độ cao (hay thấp), lượng mưa lớn (hay nhỏ) theo kết quả của mô hình phụ thuộc vào điều kiện bề mặt trong mỗi nguồn số liệu đất, độ chính xác của kết quả mô phỏng phụ thuộc vào sự sai lệch của nguồn số liệu đất được sử dụng so với điều kiện thực tế [5]. Sự thay đổi của điều kiện bề mặt do quá trình đô thị hóa cũng làm thay đổi điều kiện thời tiết của các khu vực, đặc biệt là chế độ nhiệt. Các vùng lõi đô thị, do tập trung dân cư cao và tỉ lệ bề mặt bị bê tông hóa lớn thường có nhiệt độ cao hơn vùng ngoại ô, hình thành nên hiệu ứng đảo nhiệt đô thị. Sự dịch chuyển của các vùng nhiệt cao (thấp) giữa ngày và đêm phụ thuộc vào mức độ tập trung dân cư và loại bề mặt, mức độ phủ thực vật và khả năng trao đổi nhiệt giữa bề mặt và khí quyển [7]. Ở Việt Nam, những nghiên cứu về ảnh hưởng của bề mặt đến đặc điểm thời tiết, khí hậu nói chung và ảnh hưởng đến kết quả mô hình số nói riêng chủ yếu mới xem xét đến khía cạnh phân bố không gian của kết quả mô phỏng [1, 2, 3, 4]. Chính vì vậy, trong nghiên cứu này, tác giả sẽ tập trung xem xét sự thay đổi đặc điểm chu trình ngày của nhiệt độ mô phỏng từ mô hình trên các khu vực có điều kiện bề mặt khác nhau (hoặc giống nhau) từ hai nguồn số liệu đất USGS và MODIS. : Đất đô thị và xây dựng : Đất nông nghiệp khô cằn : Đất nông nghiệp : Đất nông nghiệp/thực vật tự nhiên : Cây bụi; : Xa van : Đồng cỏ; : Cây xanh : Rừng; : Bề mặt nước Hình 1: Bản đồ điều kiện sử dụng đất MODIS (trái) và USGS (phải) 2. Số liệu và phương pháp nghiên cứu 2.1. Số liệu Số liệu được sử dụng trong nghiên cứu gồm số liệu quan trắc, số tái phân tích NCEP-FNL và số liệu bề mặt đất. Số liệu quan trắc của ba trạm trong khu vực nghiên cứu gồm Tân Sơn Nhất, Vũng Tàu và Biên Hòa được sử dụng để xem xét, lựa chọn các đợt mô phỏng và đánh giá kết quả mô phỏng của mô hình. Số liệu NCEP-FNL được dùng làm điều kiện biên và điều kiện ban đầu cho Nghiên cứu Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 16 - năm 2017 59 việc thiết lập chạy mô hình. Số liệu đất được sử dụng là số liệu vệ tinh của cơ quan khảo sát địa chất Hoa Kỳ USGS (USGS - U.S. Geological Survey) và vệ tinh MODIS của hải quân Hoa Kỳ (MODIS - Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Cả hai nguồn số liệu này được cung cấp cho người dùng đi kèm mô hình WRF. Hai nguồn số liệu này có sự thể hiện khác nhau về điều kiện bề mặt trên khu vực nghiên cứu, trong đó số liệu đất MODIS phản ánh gần với thực tế hơn so với số liệu USGS (hình 1). 2.2. Phương pháp nghiên cứu Mô hình WRF phiên bản 3.6.1 được sử dụng và thiết lập chạy cho trên khu vực Tp. Hồ Chí Minh và lân cận. Mô hình được thiết lập chạy với 04 miền tính lồng nhau với độ phân giải lần lượt là 27km, 9km, 3km và 1km (hình 2). Có tất cả 09 đợt được chạy mô phỏng, trong đó có 03 đợt trên khu vực có mức nhiệt cao, 03 đợt có mức nhiệt trung bình và 03 đợt có mức nhiệt thấp. Với mỗi đợt, mô hình được chạy với hai tùy chọn số liệu đất khác nhau như đã nêu. Ảnh hưởng của bề mặt đến kết quả mô phỏng của mô hình được đánh giá bằng cách xem xét chu trình ngày nhiệt độ mô phỏng của miền tính trong cùng khi sử dụng nguồn số liệu đất khác nhau trên 04 khu vực, gồm: - Khu vực U-1: Khu vực đất đô thị theo số liệu MODIS; - Khu vực U-2: Khu vực đất đô thị theo số liệu USGS; - Khu vực W: Khu vực diện tích bề mặt nước theo số liệu MODIS; - Khu vực C: Khu vực đất trồng trọt theo cả hai nguồn số liệu đất. Nghiên cứu cũng tiến hành so sánh chu trình ngày của nhiệt độ mô phỏng với chu trình ngày tại 03 trạm trên khu vực nghiên cứu. Cả ba trạm này (Tân Sơn Nhất, Vũng Tàu và Biên Hòa) đều nằm trong khu vực có loại bề mặt khác nhau từ hai nguồn. Vùng đất đô thị - xây dựng theo số liệu MODIS và vùng đất nông nghiệp theo số liệu USGS. Hình 2: Miền tính mô hình 3. Kết quả và thảo luận 3.1. Chu trình ngày của nhiệt độ mô phỏng trung bình các khu vực Sự biến đổi theo thời gian của nhiệt độ mô phỏng trung bình trên các khu vực trong 03 đợt đại diện gồm đợt có mức nhiệt thấp (từ 26 đến 28/01/2010), đợt có mức nhiệt trung bình và đợt có mức nhiệt cao (01 đến 03/4/2010 và 17 đến 20/5/2010) được thể hiện ở hình 3. Nghiên cứu Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 16 - năm 2017 60 Hình 3: Biến đổi theo thời gian của nhiệt độ mô phỏng trung bình các khu vực (Urban (Nonurban): Đất đô thị (không đô thị); Cropland: Đất nông nghiệp; Mixedland: Đất hỗn hợp) Kết quả cho thấy sự thay đổi đáng kể trong tương quan nhiệt độ mô phỏng của mô hình khi loại bề mặt thay đổi. Ở khu vực mà hai nguồn số liệu sử dụng đất khác nhau thì kết quả mô phỏng khác nhau đáng kể, còn ở khu vực mà số liệu đất khá đồng nhất thì kết quả là khá tương đồng. Cụ thể, ở khu vực đô thị theo số liệu MODIS (khu vực U-1: hàng trên, bên trái) nhiệt độ mô phỏng của sản phẩm WRF_MODIS cao hơn so với của sản phẩm WRF_USGS. Cả những ngày có mức nhiệt thấp, những ngày có mức nhiệt vừa và những ngày mức nhiệt cao thì ở tất cả các bước đầu ra mô hình (01h, 07h, 13h và 19h) sản phẩm WRF_ MODIS đều cho thấy nhiệt độ cao hơn WRF_USGS. Chênh lệch giữa hai mô phỏng nhỏ vào ban ngày và chập tối (13h và 19h) và lớn hơn vào lúc giữa đêm hoặc sáng sớm (01h và 07h). Vào lúc 01h hoặc 07h thì chênh lệch giữa hai mô phỏng là gần 10C, có thời điểm có thể lên tới 2 đến 30C (ngày 27, 28, 29/01/2010). Khu vực U-2 (hàng trên, bên phải) thì có tương quan ngược lại, nhiệt độ mô phỏng của WRF_USGS lại cao hơn so với WRF_MODIS.Tuy nhiên chênh lệch giữa hai mô phỏng không lớn như ở khu vực U-1. Đến khu vực bề mặt nước trong theo số liệu MODIS(khu vực W: hàng dưới, bên trái) thì chênh lệch giữa hai mô phỏng là rất lớn. Đây là khu vực mà hai nguồn số liệu sử dụng đất thể hiện sự tương phản của bề mặt lớn, theo số liệu MODIS thì khu vực này là vùng diện tích bề mặt nước còn theo số liệu USGS thì đây là khu vực đất trồng trọt. Vào ban ngày (lúc 13h), mô phỏng WRF_USGS ở khu vực này cao hơn WRF_MODIS từ 3 đến 40C, có ngày đến 50C. Ngược lại, vào lúc nửa đêm và sáng sớm (01h và 07h) thì mô phỏng của WRF_MODIS lại cao hơn từ 1 đến 20C. Cuối cùng đến khu vực mà hai nguồn số liệu thể hiện gần giống nhau về số liệu đất (khu vực Nghiên cứu Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 16 - năm 2017 61 C: hàng dưới, bên phải) thì hai mô phỏng cho thấy kết quả gần tương đương nhau trong tất cả các bước thời gian. 3.2. So sánh nhiệt độ tại các trạm quan trắc Trong những ngày có mức nhiệt thấp (hình 4), tại trạm Biên Hòa và trạm Tân Sơn Nhất, vào lúc 13h thì cả hai mô phỏng thường cao hơn thực tế, và mô phỏng WRF_USGS là gần với quan trắc hơn. Vào các mốc thời gian khác (19h, 01h và 07h) thì mô phỏng lại thấp hơn thực tế quan trắc.Ở các mốc thời gian này, mô phỏng WRF_MODIS lại phù hợp với thực tế hơn.Tại trạm Vũng Tàu, trong cả bốn mốc thời gian, cả hai mô phỏng đều cho kết quả thấp hơn quan trắc khá lớn, trong đó mô phỏng WRF_MODIS có sai số nhỏ hơn so với WRF_USGS. Hình 4: So sánh nhiệt độ mô phỏng và quan trắc tại các trạm trong các ngày có mức nhiệt thấp Tương tự, trong những ngày có mức nhiệt vừa phải (hình 5), tại cả ba trạm đều có đặc điểm tương tự như trong những ngày có mức nhiệt thấp. Trong những ngày có nhiệt độ cao (hình 6), tại trạm Biên Hòa và trạm Tân Sơn Nhất, ta thấy cả hai mô phỏng đều thấp hơn quan trắc trong cả bốn obs quan trắc (sự thống nhất về thời gian quan sát trên toàn thế giới, hay chuyên ngành gọi là obs quan trắc), trong đó mô phỏng của WRF_MODIS gần với quan trắc hơn so với mô phỏng của WRF_USGS.Còn tại trạm Vũng Tàu thì cũng có quan hệ tương tự như trong hai trường hợp đã xét. Như vậy, tại trạm Biên Hòa và trạm Tân Sơn Nhất mô phỏng WRF_ MODIS tốt hơn so với WRF_USGS tại các mốc thời gian 19h, 01h và 07h đối với cả ba trường hợp. Còn tại thời điểm 13h, mô phỏng WRF_USGS gần với quan trắc hơn trong các ngày có nhiệt độ thấp và nhiệt độ vừa phải, ngược lại lệch với quan trắc nhiều hơn trong những ngày có nhiệt độ cao. Tại trạm Vũng Tàu, cả hai mô phỏng đều thấp hơn quan trắc, trong đó mô phỏng WRF_MODIS là tốt hơn. Nghiên cứu Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 16 - năm 2017 62 Hình 5: So sánh nhiệt độ mô phỏng và quan trắc tại các trạm trong các ngày có mức nhiệt vừa phải Hình 6: So sánh nhiệt độ mô phỏng và quan trắc tại các trạm trong các ngày có mức nhiệt cao Nghiên cứu Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 16 - năm 2017 63 3.3. Chu trình ngày của cán cân bức xạ các dòng thông lượng nhiệt từ bề mặt Để giải thích sự khác nhau trong kết quả mô phỏng WRF_MODIS và WRF_USGS, nghiên cứu xem xét sự biến đổi của cán cân bức xạ và các dòng thông lượng nhiệt từ bề mặt, những yếu tố có ảnh hưởng trực tiếp đến nhiệt độ. Trên khu vực đô thị U-1 được thể hiện trên hình 7, là khu vực mà nhiệt độ mô phỏng của WRF_MODIS luôn cao hơn WRF_USGS ở các mốc thời gian. Kết quả về sự biến đổi ở trên hình 3.19 cũng cho thấy cán cân bức xạ và thông lượng hiển nhiệt (SH) lúc 13h theo mô phỏng WRF_MODIS cũng luôn cao hơn so với WRF_USGS. Về thông lượng ẩn nhiệt (LH), mô phỏng WRF_ USGS cho thấy LH lớn hơn nhiều so với WRF_MODIS. Chênh lệch giữa SH và LH của WRF_MODIS lớn, giá trị này ở mốc thời gian 13h thường từ 300 W/m2 trở lên, có ngày đạt gần 400 W/m2. Còn đối với mô phỏng WRF_ USGS, giá trị chênh lệch này không đến 100 W/m2, có ngày hai giá trị gần tương đương nhau, thậm chí LH còn lớn hơn.Ở khu vực đô thị U-2 (hình 8), mối tương quan ngược lại. Hình 9 cho thấy cán cân bức xạ trên khu vực bề mặt nước của mô phỏng WRF_MODIS cao hơn so với WRF_ USGS. Với SH thì mô phỏng WRF_ USGS lại cao hơn hẳn, còn với LH thì mô phỏng WRF_MODIS lại cho thấy giá trị cao hơn nhưng lại có sự biến đổi rất phức tạp. Trên khu vực đất trồng trọt (hình 10) cho thấy cả cán cân bức xạ, SH và LH đều có giá trị gần tương đương nhau giữa hai mô phỏng ở tất cả các mốc thời gian. Chỉ ở mốc thời gian 13h, với cán cân bức xạ và SH thì mô phỏng WRF_MODIS có nhỉnh hơn một ít. Kết quả này góp phần giải thích tại sao nhiệt độ mô phỏng của hai sản phẩm ở khu vực này cũng bằng hoặc xấp xỉ nhau. Hình 7: Sự biến đổi theo thời gian của cán cân bức xạ (Net Radiation) và thông lượng nhiệt (Heat Flux) từ bề mặt trung bình ở khu vực đô thị U-1 Nghiên cứu Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 16 - năm 2017 64 Hình 8: Tương tự hình 7 nhưng ở khu vực đô thị U-2 Hình 9: Tương tự hình 7 nhưng ở khu vực bề mặt nước W Nghiên cứu Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 16 - năm 2017 65 Như vậy, sự biến đổi theo thời gian của cán cân bức xạ và các dòng thông lượng nhiệt, đặc biệt đối với cán cân bức xạ và SH có sự phù hợp với sự biến đổi của nhiệt độ, chênh lệch của cán cân bức xạ và SH giữa hai mô phỏng trên các khu vực cũng rất phù hợp với chênh lệch nhiệt độ. Từ đây chúng ta có thể kết luận rằng chính sự thay đổi của cán cân bức xạ và SH là nguyên nhân chính dẫn đến sự thay đổi của nhiệt độ mô phỏng. Cụ thể, trên những khu vực có cán cân bức xạ và SH của mô phỏng WRF_MODIS lớn hơn so với WRF_USGS thì ở khu vực đó nhiệt độ mô phỏng của WRF_ MODIS là lớn hơn. Và ngược lại, khu vực có cán cân bức xạ và SH của mô phỏng WRF_MODIS nhỏ hơn thì ở khu vực đó nhiệt độ mô phỏng của WRF_ MODIS là nhỏ hơn. Còn ở những khu vực mà hai mô phỏng cho kết quả tương đương nhau về cán cân bức xạ và SH thì nhiệt độ mô phỏng cũng gần tương đương nhau. Nguyên nhân sâu xa chính là sự khác nhau về đặc điểm bề mặt và độ ẩm đất, dẫn đến sự khác nhau của độ phản chiếu, của độ phát xạ, rồi của cán cân bức xạ, SH và LH. 4. Kết luận Nghiên cứu đã thiết lập chạy mô hình WRF mô phỏng nhiệt độ trên khu vực thành phố Hồ Chí Minh trong 09 đợt với cùng điều kiện về các tùy chọn vật lý và sơ đồ tham số hóa nhưng khác nhau về số liệu sử dụng đất. Với mỗi trường hợp, mô hình được chạy với hai lựa chọn số liệu đất khác nhau là số liệu đất USGS và số liệu đất MODIS. Kết quả cho thấy, sự thay đổi điều kiện bề mặt làm thay đổi kết quả mô hình. Qua phân tích các kết quả thu được, nghiên cứu đi đến một số kết luận sau: - Kết quả mô phỏng của mô hình phụ thuộc vào điều kiện bề mặt được phản ảnh trong mỗi nguồn số liệu đất được sử dụng. Mức độ khác nhau của điều kiện bề mặt giữa hai nguồn số Hình 10: Tương tự hình 7 nhưng ở khu vực đất trồng trọt C Nghiên cứu Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 16 - năm 2017 66 liệu quyết định mức độ khác nhau giữa hai mô phỏng WRF_USGS và WRF_ MODIS. - Độ chính xác của kết quả mô phỏng phụ thuộc vào mức nhiệt độ thực tế trên khu vực nghiên cứu. Trong những ngày có nhiệt độ cao, mô phỏng WRF_MODIS tốt hơn mô phỏng của WRF_USGS ở cả bốn obs quan trắc trong ngày. Trong khi những ngày có mức nhiệt độ vừa phải và thấp, mô phỏng WRF_USGS cho thấy kết quả tốt hơn ở obs 13h. - Sự biến đổi của cán cân bức xạ và thông lượng nhiệt từ bề mặt là một trong những nguyên nhân dẫn đến sự khác giữa hai mô phỏng WRF_USGS và WRF_MODIS. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Phan Văn Tân, Dư Đức Tiến (2005). “Ảnh hưởng của tính bất đồng nhất bề mặt đệm đến các trường nhiệt độ và lượng mưa mô phỏng bằng mô hình RegCM trên khu vực Đông Dương và Việt Nam”, Tạp chí khoa học, Đại học Quốc gia Hà Nội, T.XXI, số 4, tr. 57-68. [2]. Phan Văn Tân (2005). “Đánh giá vai trò của địa hình và điều kiện mặt đệm trong mô hình số mô phỏng và dự báo khí hậu khu vực Việt Nam - Đông Dương”, Báo cáo tổng kết dề tài NCKH Đặc biệt cấp ĐHQG Hà Nội, mã số QG.04.13. [3]. Lương Văn Việt (2008). “Một số kết quả bước đầu về ứng dụng mô hình MM5 trong nghiên cứu hiệu ứng đảo nhiệt đô thị tại thành phố Hồ Chí Minh”, Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ, 11 (04- 2008), tr. 79-92. [4]. Lương Văn Việt (2010). “Mô phỏng sự thay đổi nhiệt độ thành phố Hồ Chí Minh theo qui hoạch đô thị đến năm 2020”, Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ, 13 (M1- 2010), tr. 5-13. [5]. Fang-Yi Cheng, Yu-Ching Hsu, and Pay-Liam Lin (2012). “Investigation of the effects of different land use and land cover patterms on mesoscale meteorological simulations in the Taiwan area”, Journal of applied Meteorology and Climatology, 52, pp. 570-587. [6]. Katherine Klink, Cort J. Willmott (1994). “Influence of soil moisture and surface roughness heterogeneity on modeled climate”, Climate Research, (1994) Vol. 4: 105-118. [7]. Steve Kardinal Jusuf, Nyuk Hien Wong, Emlyn Hagen, Roni Anggoro, and Yan Hong (2007). “The influence of land use on the urban heat island in Singapore”, Habitat International, 32(2), pp. 232-242. [8]. W. Moufouma-Okia, and D. P. Rowell (2009). “Impact of soil moisture initialisation and lateral boundary conditions on regional climate model simulations of the West African Monsoon”, Climate Dynamic,DOI 10.1007/s00382- 009-0638-0. BBT nhận bài: Ngày 2/5/2017; Phản biện xong: Ngày 25/5/2017