Hiện nay, dự báo dông và định lượng mưa trước vài giờ là một trong những bài toán khó không chỉ ở Việt Nam mà ngay cả những nước có nền khoa học và công nghệ hiện đại nhất trên thế giới. Do vị trí nằm trong khu vực nhiệt đới gió mùa, có sự giao tranh, tương tác giữa nhiều hệ thống quy mô khác nhau nên việc nhận định đưa ra cảnh báo dông cũng như dự báo định lượng mưa gặp nhiều khó khăn. Chính vì thế việc đề xuất nghiên cứu, xây dựng công cụ cảnh báo dông và định lượng mưa trên cơ sở sử dụng tổ hợp các nguồn số liệu ra đa, vệ tinh, định vị sét, mưa bề mặt đã và đang nhận được rất nhiều sự quan tâm của các nhà khoa học và các trung tâm, viện nghiên cứu khí tƣợng thủy văn không chỉ ở Việt Nam mà trên toàn thế giới. Trên thế giới, mô hình dự báo định lượng mưa và mưa lớn hạn cực ngắn đã phát triển rất mạnh, bên cạnh phân tích sản phẩm ra đa, vệ tinh, mô hình số trị cũng đã được đưa vào ứng dụng trong nghiệp vụ ở nhiều nước. Các sản phẩm dự báo cuối cùng là tổ hợp của nhiều thành phần khác nhau, cung cấp những thông tin dự báo định lượng mưa với hạn dự báo từ 1giờ đến vài ngày.

Ở Việt Nam, đến nay phương pháp số trị nói chung và các hệ thống mô hình số trị khu vực nói riêng đã được nghiên cứu phát triển và ứng dụng thành công. Phần lớn các mô hình có thể dự báo khá tốt các trường khí tượng và một vài mô hình có khả năng dự báo mưa lớn diện rộng, nhưng các hiện tượng dông quy mô vừa và nhỏ đôi khi còn bị lọt. Những hạn chế chính của việc áp dụng các mô hình khu vực trong dự báo mưa lớn là độ phân giải chưa được thử nghiệm và ứng dụng vào nghiệp vụ tại quy mô đối lưu (dưới 5 km) - quy mô bao gồm các hiện tượng liên quan trực tiếp đến mưa nói chung và mưa lớn nói riêng. Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của máy tính và thiết bị quan trắc, thu thập số liệu khí tượng bề mặt, cao không, vệ tinh và ra đa thời tiết, định vị sét... đã được triển khai ở nhiều quốc gia trên thế giới, đã góp phần nâng cao chất lượng định lượng mưa, từ đó có những nhận định, cảnh báo kịp thời đặc biệt trong những trường hợp thời tiết nguy hiểm: dông, bão, mưa lớn, lũ lụt... Ở nước ta, dự báo cực ngắn còn là một lĩnh vực còn mới mẻ, bước đầu được quan tâm. Tuy nhiên, do mạng lưới trạm quan trắc ở nước ta chưa đủ dày, lại tập trung chủ yếu trên các vùng đồng bằng, do đó, hạn chế đến việc đối chứng với các sản phẩm ra đa và vệ tinh, đây cũng là nguyên nhân gây nên sai số lớn khi tiến hành ứng dụng mô hình phân giải cao cho khu vực hạn chế vào nghiệp vụ dự báo cho từng khu vực cụ thể.

Hiện nay, Tổng cục Khí tượng Thủy văn đã lắp đặt thêm 2 trạm ra đa băng sóng S ở Phù Liễn và Vinh, cùng với đó là 1 loạt các trạm ra đa mới được lắp đặt ở Sơn La, Pleiku, Quy Nhơn và Nha Trang; các trạm Đông Hà, Tam Kỳ, Nhà Bè được nâng cấp mới nâng tổng số trạm ra đa trên mạng lưới lên 10 trạm; cùng với 18 đầu đo định vị sét trên toàn quốc; mạng lưới các trạm đo mưa hiện nay cũng được lắp đặt dầy hơn, ngoài 190 trạm Khí tượng bề mặt chúng ta còn có trên 363 trạm đo mưa tự động và 370 điểm đo mưa (chưa kể hơn 100 điểm đo mưa tự động của các trạm thuộc hệ thống trạm chuyên dùng).Việc khai thác thông tin ra đa, vệ tinh, định vị sét, số liệu đo mưa bề mặt, số liệu cao không còn chưa có quy trình, chưa đồng bộ, khép kín do đó chưa thật sự phát huy hết thế mạnh mà các công nghệ hiện đại này có thể cung cấp. Các phương pháp nghiên cứu, dự báo định lượng mưa và dông còn hạn chế.

Để góp phần khắc phục những hạn chế trên, ThS. Phùng Kiến Quốc cùng nhóm nghiên cứu tại Đài Khí tượng cao không thực hiện đề tài “Nghiên cứu xây dựng công cụ cảnh báo dông và định lượng mưa cho các khu vực ở Việt Nam trên cơ sở sử dụng số liệu ra đa thời tiết, định vị sét, ảnh mây vệ tinh Himawari và mưa bề mặt” với mục tiêu: Xây dựng được các bộ chỉ tiêu cảnh báo dông, hệ số hiệu chỉnh mưa ra đa trên cơ sở sử dụng số liệu ra đa thời tiết, số liệu định vị sét, vệ tinh Himawari và số liệu mưa bề mặt; Xây dựng được công cụ tích hợp và trình diễn các sản phẩm phân tích và cảnh báo định lượng mưa, dông thời hạn từ 0-3h trên cơ sở số liệu ra đa thời tiết, số liệu định vị sét, vệ tinh Himawari và số liệu mưa bề mặt.

Đề tài đã bám sát được mục tiêu và các nội dung thực hiện. Kết quả đạt được như sau:

Xây dựng phương pháp

Đề tài đã xây dựng và thực hiện thành công phương pháp giải mã chủng loại ra đa mới của JMA (Nhật Bản) và WRM 100, WRM 200 của Phần Lan, số liệu định vị sét. Tổ hợp được mạng lưới ra đa thời tiết gồm nhiều chủng loại mới;

Đề tài đã nghiên cứu được phương pháp ước lượng và hiệu chỉnh mưa bằng ra đa thời tiết, vệ tinh và mưa bề mặt;

Đề tài đã nghiên cứu được phương pháp xác định bộ chỉ tiêu dông, hệ số hiệu chỉnh mưa cho các khu vực ở Việt Nam

Đề tài đã nghiên cứu được phương pháp xác định dông, dự đoán đường đi, vị trí vùng mưa, dông thời hạn 0-3 giờ; dự báo mưa bằng phương pháp ngoại suy. Phương pháp ngoại suy mà đề tại lựa chọn chủ yếu dựa trên phương pháp TREC được phát triển bởi Rinehart và Garvey (1978). Phương pháp tính toán các vectơ chuyển động (vectơ TREC) của các trường phản hồi vô tuyến trong khoảng thời gian ngắn Δt và do đó nó yêu cầu ít nhất trường phản hồi vô tuyến tại 2 bước thời gian liên tục.

Ứng dụng phương pháp

Nghiên cứu đã thu thập đủ bộ số liệu 5 năm từ 2015-2019. Qua chọn lọc, nghiên cứu đã chọn ra được 180 ngày mưa dông điển hình từ tháng 11 năm 2018 đến tháng 12 năm 2019 của bộ số liệu ra đa thời tiết, vệ tinh Hiamwari, định vị sét, mƣa bề mặt, do trong giai đoạn trước mạng lưới ra đa chưa đồng bộ, số liệu không liên tục.

Nghiên cứu cũng thu thập 6 tháng số liệu (ra đa, vệ tinh, định vị sét, mưa bề mặt, quan trắc bề mặt) từ tháng 6 năm 2020 đến tháng 11 năm 2020 để kiểm nghiệm và đánh giá.

Đề tài tiến hành giải mã và trích xuất các sản phẩm ra đa cơ bản và tổ hợp cần thiết, phục vụ các bài toán sử dụng số liệu ra đa bao gồm các sản phẩm: CMAX, HMAX, CAPPI các độ cao khác nhau, ETOPS, BASE, PPI các góc nâng khác nhau…

Đề tài kế thừa phương pháp ước lượng mưa vệ tinh bằng ANN của các nghiên cứu trước.

Dữ liệu ước lượng mưa ra đa và mưa vệ tinh sau khi được hiệu chỉnh với dữ liệu mưa bề mặt sẽ được hợp nhất với nhau. Phương pháp hợp nhất này có tên gọi là SCM (Successive Correction Method) (Mahani SE và ccs, 2009).

Có thể tìm đọc toàn văn báo cáo kết quả nghiên cứu (mã số 20202/2021) tại Cục Thông tin khoa học và công nghệ quốc gia.

Đ.T.V (NASATI)