Nghiên cứu ứng dụng mô hình toàn cầu trong dự báo khí hậu hạn mùa cho Việt Nam

ách từ điểm mô hình tới 
điểm quan trắc trên giản đồ. Giản đồ Taylor 
của dự báo nhiệt độ T2m và lượng mưa tháng 
của hai trường hợp CCAM, với các hạn dự báo 
từ 1 đến 6 tháng, cho tất cả các tháng, so với 
quan trắc tại trạm trên toàn Việt Nam được 
thể hiện trên Hình 11. Kết quả cho thấy, với 
nhiệt độ thì kỹ năng dự báo của mô hình trong 
các hạn là không có sự khác nhau nhiều, tuy 
nhiên vẫn có thể chỉ ra rằng ở các hạn đầu 
và cuối cho kỹ năng kém hơn các hạn ở giữa, 
và CCAM_IRI cho kỹ năng nhỉnh hơn chút ít. 
Với lượng mưa thì nhận ra ngay là kỹ năng 
dự báo ở các hạn gần tốt hơn và kỹ năng của 
CCAM_CFS tốt hơn đáng kể.
Kết luận
Nhằm hướng tới ứng dụng mô hình toàn 
cầu trong dự báo khí hậu hạn mùa ở Việt 
Nam, nghiên cứu này đã thử nghiệm chạy mô 
hình CCAM toàn cầu với 2 nguồn số liệu SST 
dự báo khác nhau là CFS và IRI để dự báo toàn 
cầu các trường hoàn lưu khí quyển mực 850 
mb và dự báo về nhiệt độ trung bình tháng 
và lượng mưa tháng cho khu vực Việt Nam 
với hạn dự báo đến 6 tháng, giai đoạn 2012-
2014. Mục đích, chỉ ra khả năng ứng dụng 
của mô hình CCAM toàn cầu, xem xét sự ảnh 
hưởng của SST đối với kết quả dự báo mùa 
như thế nào và kỹ năng dự báo của mô hình 
theo các hạn dự báo.
42 Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu
Số 4 - 2017
Hình 9. Đồ thị tụ điểm nhiệt độ T2m (oC) dự báo của CCAM_CFS (trên cùng) và CCAM_IRI 
(dưới cùng) với quan trắc tại trạm theo các hạn dự báo 1, 3 và 6 tháng (thứ tự từ trái qua phải), 
giai đoạn 2012-2014 trên toàn Việt Nam
Hình 10. Tương tự như Hình 9 nhưng cho dự báo lượng mưa (mm/tháng)
Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu
Số 4 - 2017
43
Một số nhận xét rút ra được từ kết quả 
nghiên cứu, như sau:
1) Nhìn chung dự báo của CCAM toàn cầu 
trong cả hai trường hợp đều đã cho kết quả dự 
báo khá tốt các trường hoàn lưu khí quyển là độ 
cao địa thế vị và gió mực 850 mb khi so với CFS 
và CFSnl, dự báo độ cao địa thế vị cho cao hơn ở 
khu vực nhiệt đới và cận nhiệt đới.
2) Với nhiệt độ, dự báo có xu hướng thấp 
hơn quan trắc trong hầu hết các tháng, sai số 
trong các tháng mùa đông lớn hơn các tháng 
mùa hè, sai số ở phía Bắc lớn hơn phía Nam, 
sai số trung bình ở hạn 3 tháng trong cả hai 
trường hợp khoảng 2,5oC, sai số khá ổn định và 
có tính hệ thống. Lượng mưa dự báo thì biến 
động nhiều hơn, lượng mưa có xu hướng thấp 
Hình 11. Giản đồ Taylor của dự báo CCAM_CFS và CCAM_IRI so với quan trắc của nhiệt độ T2m (oC, 
bên trái) và lượng mưa (mm/tháng, bên phải), theo 6 hạn dự báo, giai đoạn 2012-2014
hơn quan trắc trong các tháng mùa mưa. Sai 
số tương đối trong các tháng mùa mưa khoảng 
35-70% trên các vùng khí hậu phía Bắc, các vùng 
phía Nam sai số nhỏ hơn.
3) Về kỹ năng dự báo, CCAM_IRI cho kỹ năng 
dự báo nhiệt độ tốt hơn CCAM_CFS và kỹ năng ở 
các hạn giữa tốt hơn các hạn đầu và cuối. Ngược 
lại, kỹ năng dự báo mưa ở các hạn gần tốt hơn 
và kỹ năng của CCAM_CFS tốt hơn đáng kể.
4) Mặc dù vẫn còn nhiều vấn đề cần phải xem 
xét nghiên cứu thêm như lựa chọn các sơ đồ 
tham số hóa thích hợp cho khu vực Việt Nam, 
hiệu chỉnh sai số hệ thống của đầu vào (SST dự 
báo) và đầu ra mô hình, nhưng việc ứng dụng 
một mô hình toàn cầu như CCAM trong nghiệp 
vụ dự báo là hướng đi tương tai gần.
Tài liệu tham khảo
1. Stockdale, T. N. (2000), An overview of techniques for seasonal forecasting. Stochastic Environmental 
Research and Risk Assessment, 14, 305-318.
2. Shukla, J., Marx, L., Paolino, D., Straus, D., Anderson, J., Ploshay, J., Baumhefner, D., Tribbia, J., 
Brankovic, C., Palmer, T. and Chang, Y. (2000), Dynamical seasonal prediction. Bulletin of the American 
Meteorological Society, 81, 2593-2606.
3. Kim, H. M., Webster, P. J., and Curry, J. A., (2012), Seasonal prediction skill of ECMWF System 4 and 
NCEP CFSv2 retrospective forecast for the Northern Hemisphere Winter. Climate Dynamics, 39, 
2957-2973.
4. Saha, S., Moorthi, S., Wu, X., Wang, J., Nadiga, S., Tripp, P., Behringer, D., Hou, Y.T., Chuang, H.Y., 
Iredell, M. and Ek, M., (2014), The NCEP climate forecast system version 2. Journal of Climate, 27, 
2185-2208.
44 Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu
Số 4 - 2017
5. Schmidt, F (1977), Variable fine mesh in spectral global model. Beitrage Physical Atmosphere, 50, 
211-217.
6. Sadourny, R., (1972), Conservative finite-difference approximations of the primitive equations on 
quasi-uniform spherical grids. Monthly Weather Review, 100, 136-144.
7. McGregor, J. L., (1993), Economical determination of departure points for semi-Lagrangian 
models. Monthly Weather Review, 121, 221-230.
8. Rančić, M., Purser, R. J., and Mesinger, F., (1996), A global shallow-water model using an 
expanded spherical cube: Gnomonic versus conformal coordinates. Quarterly Journal of the Royal 
Meteorological Society, 122, 959-982.
9. McGregor, J. L., (1996), Semi-Lagrangian advection on conformal-cubic grids. Monthly Weather 
Review, 124, 1311-1322.
10. McGregor, J. L., (2005a), C-CAM: Geometric aspects and dynamical formulation [electronic publication]. 
CSIRO Atmospheric Research Tech Paper 70, 43 pp.
11. McGregor, J. L., (2005b), Geostrophic adjustment for reversibly staggered grids. Monthly Weather 
Review, 133, 1119-1128.
12. Mcgregor, J. L. and M. R. Dix (2001), The CSIRO Conformal-Cubic Atmospheric GCM. IUTAM 
Symposium on advances in mathematical modelling of atmosphere and ocean dynamics, Kluwer, 
Dordrecht, 197-202.
13. McGregor, J. L. and M. R. Dix (2008), An Updated Description of the Conformal-Cubic Atmospheric 
Model. High resolution simulation of the atmosphere and ocean, Springer New York, 51-75.
14. Taylor, K. E., (2001), Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram. 
Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 106, 7183-7192.
15. Phan Văn Tân, Hồ Thị Minh Hà, Lương Mạnh Thắng, Trần Quang Đức (2009), “Về khả năng ứng 
dụng mô hình RegCM vào dự báo hạn mùa các trường khí hậu bề mặt ở Việt Nam”, Tạp chí Khoa 
học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, 25, 241-251.
16. Phan Van, T., Van Nguyen, H., Trinh Tuan, L., Nguyen Quang, T., Ngo-Duc, T., Laux, P. and Nguyen 
Xuan, T., (2014), Seasonal prediction of surface air temperature across Vietnam using the Regional 
Climate Model version 4.2 (RegCM4. 2). Advances in Meteorology, 2014.
17. Vũ Thanh Hằng, Nguyễn Thị Hạnh (2014), “Thử nghiệm dự báo hạn mùa nhiệt độ trung bình tháng 
và lượng mưa tháng cho Việt Nam sử dụng mô hình clWRF”, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa 
học Trái đất và Môi trường, 30, 31-40.
18. Nguyễn Thị Hạnh, Vũ Thanh Hằng, Phan Văn Tân (2016), “Dự báo mưa hạn mùa bằng mô hình 
clWRF: Độ nhạy của các sơ đồ tham số hoá đối lưu”, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái 
đất và Môi trường, 32, 25-33.
19. Reynolds R. W. (1988), A real-time global sea surface temperature analysis. Journal of Climate, 1, 75-87.
20. Reynolds, R.W., N.A. Rayner, T.M. Smith, D.C. Stokes, and W. Wang (2002), An improved in situ and 
satellite SST analysis for climate. Journal of Climate, 15, 1609-1625.
21. Schwarzkopf, M. D., and V. Ramaswamy (1999), Radiative effects of CH4, N2O, halocarbons and 
the foreign-broadened H2O continuum: A GCM experiment. Journal of Geophysical Research, 104, 
9467-9488.
22. Freidenreich, S. M., and V. Ramaswamy (1999), A new multiple-band solar radiative parameterization for 
general circulation models. Journal of Geophysical Research, 104, 31389-31409.
23. Kowalczyk, E. A., Y. P. Wang, R. M. Law, H. L. Davies, J. L. McGregor, and G. Abramowitz (2006), The 
CSIRO Atmosphere Biosphere Land Exchange (CABLE) model for use in climate models and as an 
offline model. CSIRO Marine and Atmospheric Research Paper 13, 37 pp.
24. Holtslag, A. A. M., and Boville, B. A. (1993:), Local versus nonlocal boundary-layer diffusion in a 
global climate model. Journal of Climate, 6, 1825-1842.
25. Gordon, H. B., L. D. Rotstayn, J. L. McGregor, M. R. Dix, E. A. Kowalczyk, S. P. O’Farrell, L. J. Waterman, 
Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu
Số 4 - 2017
45
A. C. Hirst, S. G. Wilson, M. A. Collier, I. G. Watterson, and T. I. Elliott (2002), The CSIRO Mk3 climate 
system model. Technical Report 60, CSIRO Atmospheric Research, 130 pp.
STUDY THE APPLICABILITY OF GLOBAL MODEL IN SEASONAL 
FORECASTING FOR VIET NAM
Mai Van Khiem, Pham Quang Nam, Ha Truong Minh, Vu Van Thang
Viet Nam Institute of Meteorology, Hydrology and Climate Change
Abstracts: This article presents some experimental results of application of Conformal-Cubic Atmospheric 
Model (CCAM) in seasonal forecasting for the global and regional Viet Nam. The results of forecast in period 
2012-2014 with different boundary conditions (sea surface temperature - SST) were analyzed and assessed, 
source SST forecast from global climate model CFS of the National Centers for Environmental Prediction 
(CCAM_CFS), and SST from the International Research Institute for Climate and Society (CCAM_IRI). The 
results show that model has well predicted large-scale circulation all over the global compared to CFS 
analysis data and CFS forecast for both cases. Over Viet Nam, the forecast of temperature tends to be lower 
than observed for most of the months, the error in winter months is greater than in summer months, the 
error in the north is greater than in the south. The average error of lead time 3 months of both cases is about 
2.5oC, the error is quite stable and systematic. For rainfall, the forecast is more variability and tends to be 
lower in the rainy season. Relative error in the rainy season is about 35-70% in the northern climatic regions, 
the southern part is smaller. The predictive skill of temperature of CCAM_IRI gives better CCAM_CFS and at 
medium lead times are better than short and long. But with rainfall, the skill in short lead times are better 
than others and skill of CCAM_CFS is significantly better.
Keywords: CCAM, global model, SST forecasts, seasonal forecasting, Viet Nam region.