Giải mã các phương pháp dự báo thời tiết: Một góc nhìn toàn cầu

Dự báo thời tiết là một ngành khoa học tác động đến gần như mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta, từ nông nghiệp và giao thông vận tải đến chuẩn bị ứng phó thiên tai và quản lý năng lượng. Bài viết này đi sâu vào thế giới phức tạp của dự báo thời tiết, khám phá các phương pháp khác nhau được sử dụng để dự đoán các điều kiện khí quyển trên toàn cầu. Chúng ta sẽ xem xét sự phát triển của dự báo thời tiết, từ những quan sát cổ xưa đến các mô hình máy tính tiên tiến, và thảo luận về những thách thức cố hữu trong việc dự báo chính xác các hình thái thời tiết trong bầu khí quyển phức tạp và năng động của chúng ta.

Lịch sử của dự báo thời tiết

Rất lâu trước khi công nghệ hiện đại ra đời, con người đã dựa vào những quan sát về thế giới tự nhiên để dự đoán thời tiết. Những phương pháp ban đầu này thường dựa trên văn hóa dân gian, hành vi của động vật và các hình thái trên bầu trời.

Các phương pháp truyền thống và văn hóa dân gian

Trên khắp các nền văn hóa, một số quan niệm dân gian về thời tiết đã tồn tại hàng thế kỷ. Ví dụ:

• Trời đỏ về đêm, niềm vui của thủy thủ; trời đỏ buổi sáng, thủy thủ hãy cảnh giác. Quan sát này, liên quan đến bụi và các phân tử không khí tán xạ ánh sáng mặt trời, thường đúng ở các vùng vĩ độ trung bình nơi các hệ thống thời tiết thường di chuyển từ tây sang đông. Bầu trời đỏ lúc hoàng hôn cho thấy bầu trời quang đãng đang đến gần từ phía tây, trong khi bầu trời đỏ lúc bình minh cho thấy một hệ thống thời tiết đã đi qua và có thể mang đến thời tiết khắc nghiệt.
• Hành vi của động vật. Nhiều nền văn hóa tin rằng động vật có thể cảm nhận được những thay đổi của thời tiết. Ví dụ, một số người tin rằng bò nằm trên cánh đồng là dấu hiệu sắp có mưa. Mặc dù một số quan sát này có thể có cơ sở khoa học, nhiều quan sát chỉ đơn thuần là giai thoại.
• Hành vi của thực vật. Một số loại cây cụ thể phản ứng với sự thay đổi độ ẩm hoặc áp suất không khí trước khi con người có thể dễ dàng nhận thấy những thay đổi đó. Việc một số loài hoa khép lại trước khi mưa là một ví dụ kinh điển.

Mặc dù các phương pháp truyền thống này có thể cung cấp thông tin chi tiết, chúng thường không đáng tin cậy và thiếu sự chặt chẽ về mặt khoa học cần thiết cho việc dự báo chính xác.

Sự ra đời của Khí tượng học

Sự phát triển của các công cụ khoa học trong thế kỷ 17 và 18 đã đánh dấu một bước ngoặt trong dự báo thời tiết. Việc phát minh ra nhiệt kế, khí áp kế và ẩm kế cho phép đo lường định lượng các biến số khí quyển.

• Điện báo: Giữa thế kỷ 19 chứng kiến sự phát minh và triển khai nhanh chóng của điện báo. Điều này cho phép thu thập nhanh chóng các quan sát thời tiết từ các địa điểm khác nhau.
• Khí tượng học Synoptic: Khả năng thu thập dữ liệu thời tiết theo thời gian thực đã dẫn đến sự phát triển của khí tượng học synoptic, nơi các điều kiện thời tiết được phân tích trên một khu vực địa lý rộng lớn để xác định các hình thái và dự đoán thời tiết trong tương lai.

Các phương pháp dự báo thời tiết hiện đại

Ngày nay, dự báo thời tiết phụ thuộc rất nhiều vào công nghệ tiên tiến và các mô hình máy tính phức tạp. Những công cụ này cho phép các nhà khí tượng học phân tích lượng dữ liệu khổng lồ và tạo ra các dự báo ngày càng chính xác.

Quan trắc bề mặt

Quan trắc thời tiết bề mặt là nền tảng của dự báo thời tiết. Các trạm thời tiết trên khắp thế giới liên tục theo dõi và ghi lại các thông số khí quyển khác nhau, bao gồm:

• Nhiệt độ
• Độ ẩm
• Tốc độ và hướng gió
• Lượng mưa
• Áp suất khí quyển
• Độ che phủ mây

Những quan sát này được truyền đến các trung tâm thời tiết, nơi chúng được sử dụng để khởi tạo các mô hình thời tiết và cung cấp một bức tranh tổng thể theo thời gian thực về các điều kiện khí quyển. Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO) điều phối các quan sát toàn cầu này, đảm bảo các tiêu chuẩn nhất quán và chia sẻ dữ liệu giữa các quốc gia.

Quan trắc trên cao

Để hiểu cấu trúc ba chiều của khí quyển, các nhà khí tượng học dựa vào các quan trắc trên cao. Những quan sát này thường được thu thập bằng cách sử dụng bóng thám không, mang theo các thiết bị gọi là radiosonde để đo nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió và hướng gió khi chúng bay lên qua khí quyển.

Dữ liệu từ radiosonde cung cấp thông tin quý giá về:

• Phân bố nhiệt độ theo chiều thẳng đứng
• Độ đứt gió (wind shear)
• Độ cao của tầng đối lưu
• Độ ổn định của khí quyển

Thông tin này rất quan trọng để hiểu sự phát triển và di chuyển của các hệ thống thời tiết.

Khí tượng học vệ tinh

Vệ tinh thời tiết cung cấp một cái nhìn tổng quan quan trọng về các điều kiện khí quyển, đặc biệt là trên các khu vực xa xôi như đại dương và sa mạc nơi các quan trắc trên mặt đất bị hạn chế. Có hai loại vệ tinh thời tiết chính:

• Vệ tinh địa tĩnh: Những vệ tinh này quay quanh Trái đất với tốc độ bằng tốc độ quay của Trái đất, cho phép chúng liên tục theo dõi cùng một khu vực. Chúng cung cấp hình ảnh có độ phân giải cao về độ che phủ mây, lượng mưa và các hiện tượng thời tiết khác. Ví dụ như Vệ tinh Môi trường Hoạt động Địa tĩnh (GOES) được sử dụng bởi Cục Quản lý Khí quyển và Đại dương Quốc gia (NOAA) ở Hoa Kỳ, và loạt vệ tinh Meteosat được vận hành bởi Tổ chức Khai thác Vệ tinh Khí tượng Châu Âu (EUMETSAT).
• Vệ tinh quỹ đạo cực: Những vệ tinh này quay quanh Trái đất từ cực này sang cực khác, cung cấp phạm vi bao phủ toàn cầu hoàn chỉnh hai lần một ngày. Chúng mang theo các thiết bị đo nhiệt độ khí quyển, độ ẩm và nồng độ ôzôn. Ví dụ bao gồm Suomi National Polar-orbiting Partnership (Suomi NPP) và Joint Polar Satellite System (JPSS).

Dữ liệu vệ tinh được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, bao gồm:

• Theo dõi bão và các hệ thống thời tiết khắc nghiệt khác
• Theo dõi nhiệt độ bề mặt biển
• Đánh giá sức khỏe của thảm thực vật
• Đo lường các chất ô nhiễm trong khí quyển

Công nghệ Radar

Radar thời tiết là một công cụ thiết yếu để phát hiện và theo dõi lượng mưa. Hệ thống radar phát ra sóng vô tuyến bị phản xạ bởi các hạt mưa, bông tuyết và hạt mưa đá. Bằng cách phân tích cường độ và thời gian của các tín hiệu phản xạ, các nhà khí tượng học có thể xác định cường độ và vị trí của lượng mưa.

Radar Doppler cũng có thể đo tốc độ và hướng của các hạt mưa, cung cấp thông tin về các hình thái gió trong các cơn bão. Thông tin này rất quan trọng để phát hiện lốc xoáy, gió giật mạnh (microburst) và các hiện tượng thời tiết nguy hiểm khác.

Dự báo thời tiết bằng số (NWP)

Dự báo thời tiết bằng số (NWP) tạo thành xương sống của dự báo thời tiết hiện đại. Các mô hình NWP là các chương trình máy tính phức tạp mô phỏng hành vi của khí quyển bằng cách sử dụng các phương trình toán học dựa trên các định luật vật lý cơ bản, chẳng hạn như bảo toàn khối lượng, động lượng và năng lượng. Các phương trình này mô tả mối quan hệ giữa các biến số khí quyển khác nhau, bao gồm nhiệt độ, áp suất, gió và độ ẩm.

Cách hoạt động của các mô hình NWP

Các mô hình NWP hoạt động bằng cách chia khí quyển thành một lưới ba chiều. Khoảng cách giữa các điểm lưới xác định độ phân giải của mô hình; các mô hình có độ phân giải cao hơn có khoảng cách lưới nhỏ hơn và có thể phân giải các đặc điểm quy mô nhỏ hơn. Tại mỗi điểm lưới, mô hình giải các phương trình chi phối để dự đoán các giá trị tương lai của các biến số khí quyển.

Quá trình này bao gồm nhiều bước:

• Đồng hóa dữ liệu: Các mô hình NWP yêu cầu một trạng thái ban đầu của khí quyển, được thu thập bằng cách kết hợp các quan sát từ nhiều nguồn khác nhau (trạm bề mặt, bóng thám không, vệ tinh, radar) thành một bộ dữ liệu nhất quán và đầy đủ. Quá trình này, được gọi là đồng hóa dữ liệu, sử dụng các kỹ thuật thống kê để kết hợp các quan sát với một dự báo mô hình trước đó để tạo ra ước tính tốt nhất có thể về trạng thái khí quyển hiện tại.
• Tích hợp mô hình: Khi trạng thái ban đầu được xác định, mô hình sẽ tích hợp các phương trình chi phối theo thời gian, tính toán các giá trị của các biến số khí quyển tại mỗi điểm lưới cho mỗi bước thời gian. Bước thời gian thường theo thứ tự phút hoặc giây.
• Xử lý hậu kỳ: Sau khi quá trình tích hợp mô hình hoàn tất, đầu ra của mô hình được xử lý hậu kỳ để tạo ra các dự báo thời tiết ở định dạng thân thiện với người dùng. Điều này có thể bao gồm việc tạo ra các bản đồ, biểu đồ và bảng hiển thị nhiệt độ, lượng mưa, gió và các biến số thời tiết khác được dự đoán.

Ví dụ về các mô hình NWP

Một số mô hình NWP được các dịch vụ thời tiết trên khắp thế giới sử dụng. Một số mô hình nổi bật nhất bao gồm:

• Hệ thống Dự báo Toàn cầu (GFS): Được phát triển bởi NOAA ở Hoa Kỳ, GFS là một mô hình toàn cầu cung cấp các dự báo lên đến 16 ngày.
• Mô hình của Trung tâm Dự báo Thời tiết Tầm trung Châu Âu (ECMWF): Được công nhận rộng rãi là một trong những mô hình toàn cầu chính xác nhất, mô hình ECMWF được điều hành bởi Trung tâm Dự báo Thời tiết Tầm trung Châu Âu.
• Mô hình Môi trường Đa quy mô Toàn cầu của Trung tâm Khí tượng Canada (CMC GEM): Mô hình dự báo thời tiết toàn cầu chính được sử dụng bởi Bộ Môi trường và Biến đổi Khí hậu Canada.
• Mô hình Nghiên cứu và Dự báo Thời tiết (WRF): Mô hình WRF là một mô hình quy mô trung bình, nghĩa là nó được thiết kế để mô phỏng thời tiết ở quy mô khu vực hoặc địa phương. Nó được sử dụng rộng rãi cho nghiên cứu và dự báo tác nghiệp.

Dự báo tổ hợp

Do bản chất hỗn loạn của khí quyển, ngay cả những mô hình NWP tốt nhất cũng có sự không chắc chắn. Những sai sót nhỏ trong trạng thái ban đầu hoặc những điểm chưa hoàn hảo trong mô hình có thể phát triển nhanh chóng, dẫn đến những khác biệt đáng kể trong dự báo. Để giải quyết sự không chắc chắn này, các nhà khí tượng học sử dụng dự báo tổ hợp.

Dự báo tổ hợp bao gồm việc chạy nhiều phiên bản của một mô hình NWP với các điều kiện ban đầu hoặc các tham số mô hình hơi khác nhau. Tập hợp các dự báo kết quả, được gọi là một tổ hợp, cung cấp một loạt các kết quả có thể xảy ra. Bằng cách phân tích sự phân tán của tổ hợp, các nhà khí tượng học có thể đánh giá sự không chắc chắn trong dự báo và ước tính xác suất của các sự kiện thời tiết khác nhau.

Những thách thức của dự báo thời tiết

Mặc dù có những tiến bộ đáng kể trong công nghệ dự báo thời tiết, việc dự báo vẫn là một nhiệm vụ đầy thách thức. Một số yếu tố góp phần vào sự không chắc chắn cố hữu trong các dự báo thời tiết.

Lý thuyết hỗn loạn và Hiệu ứng cánh bướm

Khí quyển là một hệ thống hỗn loạn, có nghĩa là những thay đổi nhỏ trong điều kiện ban đầu có thể dẫn đến những thay đổi lớn và không thể đoán trước trong tương lai. Khái niệm này thường được gọi là hiệu ứng cánh bướm, nơi cái đập cánh của một con bướm ở Brazil về mặt lý thuyết có thể gây ra một cơn lốc xoáy ở Texas.

Vì hiệu ứng cánh bướm, không thể biết chính xác trạng thái ban đầu của khí quyển. Ngay cả những quan sát chính xác nhất cũng có một mức độ sai số nhất định. Những sai số này có thể tăng lên nhanh chóng theo thời gian, hạn chế khả năng dự báo của các dự báo thời tiết.

Hạn chế của mô hình

Các mô hình NWP dựa trên các biểu diễn đơn giản hóa của khí quyển. Chúng không thể nắm bắt hoàn hảo tất cả các quá trình vật lý phức tạp xảy ra trong thế giới thực. Ví dụ, các mô hình thường gặp khó khăn trong việc thể hiện chính xác sự hình thành mây, sự hỗn loạn và sự tương tác giữa khí quyển và bề mặt đất.

Độ phân giải của mô hình là một hạn chế khác. Các mô hình có độ phân giải cao hơn có thể phân giải các đặc điểm quy mô nhỏ hơn, nhưng chúng cũng đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn. Sự đánh đổi giữa độ phân giải và chi phí tính toán có nghĩa là các mô hình phải có sự thỏa hiệp về mức độ chi tiết mà chúng có thể thể hiện.

Thiếu hụt dữ liệu và sai lệch quan trắc

Chất lượng của dự báo thời tiết phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu đầu vào. Sự thiếu hụt dữ liệu ở một số khu vực trên thế giới, đặc biệt là trên các đại dương và các nước đang phát triển, có thể hạn chế độ chính xác của dự báo. Các sai lệch quan trắc, chẳng hạn như lỗi trong hiệu chuẩn thiết bị hoặc sự không nhất quán trong các phương pháp đo lường, cũng có thể gây ra sai số trong dự báo.

Tác động của Biến đổi Khí hậu

Biến đổi khí hậu đang làm thay đổi các hình thái thời tiết trên toàn thế giới. Nhiệt độ tăng, thay đổi hình thái mưa và tần suất gia tăng của các hiện tượng thời tiết cực đoan đang làm cho việc dự đoán các điều kiện thời tiết trong tương lai trở nên khó khăn hơn. Biến đổi khí hậu cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của các mô hình NWP, vì chúng có thể không mô phỏng chính xác các tác động của một khí hậu đang thay đổi đối với khí quyển.

Ví dụ, tần suất và cường độ gia tăng của các đợt nắng nóng ở châu Âu đặt ra một thách thức đáng kể cho các nhà dự báo thời tiết. Dự báo chính xác thời điểm bắt đầu, thời gian và cường độ của các đợt nắng nóng là rất quan trọng để bảo vệ sức khỏe cộng đồng và quản lý tài nguyên. Tương tự, những thay đổi trong hình thái mưa ở châu Phi có thể có tác động đáng kể đến nông nghiệp và tài nguyên nước. Các dự báo thời tiết chính xác là cần thiết để giúp nông dân và các nhà quản lý nước thích ứng với những thay đổi này.

Cải thiện dự báo thời tiết

Bất chấp những thách thức, dự báo thời tiết vẫn tiếp tục được cải thiện. Nghiên cứu liên tục và những tiến bộ công nghệ đang dẫn đến các dự báo chính xác và đáng tin cậy hơn.

Kỹ thuật đồng hóa dữ liệu tiên tiến

Các nhà nghiên cứu đang phát triển các kỹ thuật đồng hóa dữ liệu mới để kết hợp tốt hơn các quan sát vào các mô hình NWP. Các kỹ thuật này sử dụng các phương pháp thống kê phức tạp để ước tính sự không chắc chắn trong các quan sát và để kết hợp các quan sát với các dự báo mô hình một cách tối ưu. Việc cải thiện đồng hóa dữ liệu có thể dẫn đến các điều kiện ban đầu chính xác hơn cho các mô hình NWP và do đó, các dự báo chính xác hơn.

Mô hình hóa độ phân giải cao

Khi sức mạnh tính toán tiếp tục tăng lên, việc chạy các mô hình NWP ở độ phân giải cao hơn đang trở nên khả thi. Các mô hình có độ phân giải cao có thể phân giải các đặc điểm quy mô nhỏ hơn, chẳng hạn như giông bão và lốc xoáy, điều này có thể dẫn đến các dự báo chính xác hơn về các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt. Ví dụ, mô hình High-Resolution Rapid Refresh (HRRR), do NOAA ở Hoa Kỳ điều hành, cung cấp các dự báo hàng giờ với độ phân giải 3 km.

Cải thiện vật lý mô hình

Các nhà nghiên cứu cũng đang làm việc để cải thiện các tham số hóa vật lý trong các mô hình NWP. Các tham số hóa này đại diện cho các quá trình vật lý quá nhỏ hoặc quá phức tạp để được mô hình giải quyết một cách rõ ràng. Việc cải thiện các tham số hóa này có thể dẫn đến các mô phỏng chính xác hơn về sự hình thành mây, sự hỗn loạn và các quá trình khí quyển quan trọng khác.

Trí tuệ nhân tạo và Học máy

Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đang nổi lên như những công cụ mạnh mẽ cho dự báo thời tiết. Các thuật toán AI/ML có thể được huấn luyện để nhận dạng các hình thái trong dữ liệu thời tiết và đưa ra dự đoán dựa trên những hình thái đó. AI/ML có thể được sử dụng để cải thiện việc đồng hóa dữ liệu, phát triển các tham số hóa mô hình chính xác hơn và xử lý hậu kỳ đầu ra của mô hình để tạo ra các dự báo có kỹ năng hơn.

Ví dụ, các nhà nghiên cứu đang sử dụng AI/ML để phát triển các dự báo chính xác hơn về lượng mưa, nhiệt độ và gió. AI/ML cũng có thể được sử dụng để xác định và dự đoán các hiện tượng thời tiết cực đoan, chẳng hạn như sóng nhiệt, hạn hán và lũ lụt. Những công cụ này đang được tích hợp vào các quy trình dự báo thời tiết trên toàn cầu.

Tương lai của dự báo thời tiết

Tương lai của dự báo thời tiết có thể sẽ được đặc trưng bởi công nghệ tinh vi hơn nữa và sự nhấn mạnh nhiều hơn vào dự báo xác suất. Khi sức mạnh tính toán tiếp tục tăng, các mô hình NWP sẽ trở nên phức tạp hơn và chính xác hơn. AI/ML sẽ đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong dự báo thời tiết, giúp các nhà khí tượng học tận dụng tốt hơn lượng dữ liệu khổng lồ có sẵn.

Dự báo xác suất, cung cấp một loạt các kết quả có thể xảy ra và xác suất liên quan của chúng, sẽ trở nên phổ biến hơn. Điều này sẽ giúp người dùng đưa ra các quyết định sáng suốt hơn về cách chuẩn bị và ứng phó với các sự kiện thời tiết. Các công cụ truyền thông và trực quan hóa được cải thiện cũng sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc phổ biến thông tin thời tiết đến công chúng.

Nhìn về phía trước, việc tích hợp thông tin biến đổi khí hậu vào dự báo thời tiết sẽ rất quan trọng. Khi khí hậu tiếp tục thay đổi, các hình thái thời tiết sẽ trở nên khó lường hơn. Các dự báo thời tiết chính xác sẽ là cần thiết để giúp các cộng đồng trên toàn thế giới thích ứng với các tác động của biến đổi khí hậu.

Kết luận

Dự báo thời tiết là một khoa học phức tạp và đầy thách thức, dựa trên sự kết hợp của các quan sát, mô hình máy tính và chuyên môn khoa học. Mặc dù các dự báo hoàn hảo vẫn còn khó nắm bắt, nghiên cứu liên tục và những tiến bộ công nghệ đang không ngừng cải thiện khả năng dự đoán thời tiết của chúng ta. Từ các quan sát truyền thống đến các mô hình máy tính tiên tiến, việc giải mã các phương pháp dự báo thời tiết cung cấp một cái nhìn sâu sắc hấp dẫn vào khoa học tác động đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta và giúp chúng ta chuẩn bị cho những thách thức của một khí hậu đang thay đổi. Bằng cách hiểu các phương pháp và hạn chế của dự báo thời tiết, chúng ta có thể đánh giá cao hơn giá trị của dịch vụ thiết yếu này và đưa ra các quyết định sáng suốt hơn về cách ứng phó với các sự kiện thời tiết.