Trong những năm gần đây, dự báo khí hậu  đang là một trong những bài toán có tính ứng dụng rất lớn, có ý nghĩa rất quan trọng đối với nhiều ngành kinh tế, xã hội. Thông tin dự báo là căn cứ cho các nhà hoạch định chính sách, các nhà quản lý có thể đưa ra kế hoạch sản suất phù hợp cũng như chủ động ứng phó với các thiên tai, thảm họa. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu,dường như các hiện tượng thời tiết cực đoan ngày càng xảy ra với tần suất nhiều hơn, cường độ mạnh hơn, gây thiệt hại nặng nề, việc dự báo  dựa trên cơ sở các mô hình động lực trở nên ưu việt hơn so với phương pháp thống kê truyền thống.

Ngày nay, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ tính toán, các mô hình dự báo số trị ngày càng được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu khí hậu. Việc ứng dụng không chỉ trên quy mô toàn cầu mà còn được chi tiết hóa cho từng khu vực, tạo điều kiện thuận lợi cho những nghiên cứu sâu hơn, mang tính ứng dụng cao hơn. Ngoài ra, mục tiêu của bài toán dự báo không chỉ dừng lại đơn thuần ở dự báo xu thế các yếu tố khí tượng nữa mà việc dự báo được các hiện tượng thời tiết cực đoan ở qui mô cũng rất được quan tâm, chú ý.

Trong lĩnh vực tính toán và dự báo thủy văn, thủy lực, một vấn đề gặp phải đó là số liệu đầu vào thiếu hoặc không đầy đủ. Có rất nhiều phương pháp để kéo dài số liệu bằng các mô hình toán, tuy nhiên hiện nay một biện pháp hữu hiệu nhằm tăng nguồn dữ liệu đồng thời tăng khả năng dự kiến của bản tin dự báo là sử dụng số liệu vệ tinh, viễn thám. Ở Việt Nam, việc ứng dụng và thử nghiệm các mô hình khí hậu khu vực cho bài toán dự báo tuy không còn mới mẻ nhưng vẫn còn nhiều câu hỏi cần được trả lời: làm thế nào để khai thác được số liệu này? Với chức năng dự báo, cảnh báo nhằm quản lý và giảm thiểu tác hại do thời tiết gây ra đã xây dựng một công cụ khai thác, sử dụng các thông số thời tiết làm đầu vào cho mô hình thủy văn, thủy lực và ra các bản tin dự báo với thời gian dự kiến khác nhau trên toàn bộ lưu vực chính xác và kịp thời. Bài báo này giới thiệu một công cụ (phần mềm) khai thác các sản phẩm: CFS-NOAA, GFS-NOAA, ICON-DWD, GEM-CMC,GEOS-NASA.

Các thông tin cơ bản về mô hình dự báo toàn cầu

1. Nguồn số liệu CFS: CFS (Climate Forecast System Version) là hệ thống dự báo khí hậu được phát triển bởi Trung tâm Dự báo Môi trường Hoa Kỳ (NCEP - National Centers for Environmental Prediction) [21,26,27,30]. CFS là mô hình đầy đủ giữa các thành phần tương tác với nhau trên Trái đất gồm khí quyển, đất và đại dương. Tháng 8 năm 2004, CFS bắt đầu được đưa vào nghiệp vụ dự báo khí hậu ở Hoa Kỳ. Kể từ đó, CFS không ngừng được cải tiến và phát triển nhằm đưa ra kết quả dự báo phù hợp hơn.  Lần đầu tiên trong lịch sử dự báo hạn mùa của nước Mỹ, một mô hình động lực có thể so sánh với phương pháp thống kê được sử dụng bởi trung tâm dự báo khí hậu NCEP (CPC) trong dự báo nhiệt độ bề mặt, mưa và cung cấp những lợi thế quan trọng trong việc dự báo hạn mùa nghiệp vụ. Điều này thể hiện sự tiến bộ đáng kể so với các mô hình động lực đã được sử dụng ở NCEP. Hiện nay, CFS đã được phát triển đến phiên bản 2 (CFv2) với dự báo tổ hợp được đưa vào nghiệp vụ tại NCEP từ tháng 3 năm 2011 và được sử dụng chạy dự báo nghiệp vụ 4 lần/ngày (00, 06, 12, 18 giờ UTC), trong đó lần chạy tại 00UTC có hạn dự báo 9 tháng nhưng chỉ cung cấp miễn phí cho cộng đồng tới hạn dự báo 6 tháng. Toàn bộ số liệu dự báo của CFSv2 được tải về địa chỉ trang thông tin của NCEP

2. Nguồn số liệu GFS: Hệ thống dự báo phổ toàn cầu (Global Forecast System - GFS) là một mô hình dự báo thời tiết được cung cấp bởi Trung tâm dự báo môi trường quốc gia Mỹ (National Center for Environmental Prediction - NCEP).

3. Nguồn số liệu ICON: Mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao HRM (High resolution Regional Model) là mô hình thuỷ tĩnh, sử dụng hệ phương trình nguyên thuỷ, bao gồm đầy đủ các quá trình vật lý như: bức xạ, mô hình đất, các quá trình rối trong lớp biên, tạo mưa qui mô lưới, đối lưu nông và đối lưu sâu. Mô hình HRM được phát triển tại Tổng cục Thời tiết Cộng hòa liên bang Đức (DWD) và đang được chạy nghiệp vụ tại nhiều cơ quan khí tượng quốc gia như tại Philipin, Brazil, Tây Ban Nha, Đức, ...

4. Nguồn số liệu GEM-CMC: GEM (The Global Environment Multiscale Model): Một hệ thống dự báo và đồng hóa dữ liệu tích hợp được phát triển với mục đích đáp ứng tất cả các nhu cầu dự báo thời tiết của Canada trong tương lai.

5. Nguồn số liệu GEOS5-NASA: GEOS-5: A High Resolutuion Global Atmospheric Model. Mô hình GEOS-5 thường chạy ở độ phân giải khoảng 28 km mỗi pixel để nghiên cứu các kết nối giữa thời tiết và khí hậu. Nó có thể chạy trên toàn cầu ở 3,5 km, khiến nó trở thành một trong những mô hình khí quyển toàn cầu chi tiết nhất trên thế giới. Mô hình chạy ở đây có độ phân giải 5 km. Mô hình khí hậu điển hình mô phỏng các đám mây ở khoảng 100 km mỗi pixel. Một bản đồ phẳng của quả địa cầu được tạo ra bởi mô hình khí hậu dài 28 km chứa 777.000 ô lưới (pixel). Bản đồ GEOS dài 5 km, giống như bản đồ được hiển thị ở đây, chứa 24 triệu ô lưới. Điều này có nghĩa là các nhà khoa học có thể nhận được thông tin chi tiết hơn từ mô hình.

Công cụ khai thác dữ liệu

Công cụ khai thác có nhiệm vụ tự động chuyển đổi các yếu tố khí tượng từ dạng raster sang dạng điểm (point) để phục vụ việc khai thác. Công việc chuyển đổi dữ liệu từ dạng raster sang dạng điểm được thực hiện bằng công cụ lập trình toán học Matlab, với số lượng file chuyển đổi lớn thì việc chuyển đổi bằng công cụ lập trình sẽ không mất thời gian và không bị nhầm lẫn. Ngoài ra cũng sử dụng các phần mềm thời tiết CDO để phân tích các dữ liệu thời tiết với các định dạng tập tin lớn và các chương trình tạo cơ sở dữ liệu phục vụ tạo trang website.

Việc chuyển đổi và tạo ra các loại định dạng như text, excel và hình ảnh động, rất quan trọng trong dự báo tác nghiệp bởi tính chính xác và kịp thời.

Hình 1. Sơ đồ các phần mềm và kết quả áu khi khai thác

Các yếu tố khai thác: Các yếu tố khí tượng khai thác của các sản phẩm mô hình dự báo toàn cầu bao gồm: Mưa lũy tích 3 giờ (mm); Nhiệt độ độ cao 2m  (^oC); Gió ( vận tốc gió, hướng gió) độ cao 10m (m/s); Gió giật (m/s); Lượng mây tổng (%); Áp suất tương ứng mực nước biển trung bình (hPa); Độ ẩm không khí 2m; Số giờ nắng

Phạm vi nghiên cứu: Tổng số vị trí được khai thác là 1326 vị trí trên toàn lãnh thổ Việt Nam và vùng phụ cận bao gồm: 755 trạm đo mưa, 354 trạm thủy văn,  194 trạm khí tượng và  23 trạm hải văn. Tên các trạm và tọa độ các trạm được lấy theo quyết định số 90/QĐ-TTg

Kết quả nghiên cứu:

1. Thể hiện dưới dạng hình ảnh

Kết quả được thể hiện dưới dạng hình ảnh động các yếu tố khí hậu, các hình ảnh biến đổi được thay đổi tương ứng với từng thời đoạn phù hợp.

Kết quả được thể hiện dưới dạng file excel, chúng có thể chuyển định dạng sang text, ascii để phục vụ việc thiết lập file đầu vào cho chạy mô hình thủy văn, thủy lực.

3. Thể hiện dưới dạng trang web

Kết quả và thảo luận

Trong việc thực hiện nhiệm vụ dự báo lũ và điều hành hồ chứa chống lũ trên các hệ thống sông cũng như dự báo dòng chảy phục vụ cấp nước đông xuân, yếu tố mưa dự báo đóng một vai trò vô cùng nhưng chưa được đầu tư nghiên cứu thỏa đáng dẫn đến kết quả dự báo còn nhiều hạn chế. Qua nghiên cứu này xây dựng viết phần mềm khai thác số liệu dự báo phục vụ công tác dự báo, cảnh báo lũ lụt và dự báo nguồn nước đến nay bộ công cụ đã hoàn thành. Nhiều cơ quan, ban ngành, tổ chức, cá nhân thường xuyên tham khảo đặc biệt kết quả dự báo lũ và nguồn nước phục vụ sản xuất nông nghiệp từ mưa dự báo đã cho kết quả tốt.

Tham khảo kết quả cụ thể tại link http://iwarp.org.vn/dubao/du-bao-10-ngay-gfs-(noaa)-(buoc-thoi-gian-3h)-778.html; https://iwarp.hts.vn/