Độ nhạy cảm của kích thước miền lưới tính đến mô hình hải dương khu vực khi nâng độ phân giải 1 chiều từ kết quả có độ phân giải thấp của mô hình hải dương toàn cầu

TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
Số 7 - Tháng 9/2018 
71
ĐỘ NHẠY CẢM CỦA KÍCH THƯỚC MIỀN LƯỚI TÍNH ĐẾN MÔ HÌNH 
HẢI DƯƠNG KHU VỰC KHI NÂNG ĐỘ PHÂN GIẢI 1 CHIỀU TỪ KẾT QUẢ 
CÓ ĐỘ PHÂN GIẢI THẤP CỦA MÔ HÌNH HẢI DƯƠNG TOÀN CẦU
 Phạm Văn Sỹ(1), Jin Hwan Hwang(2)
(1)Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu
(2)Trường Đại học Quốc gia Seoul, Hàn Quốc
Ngày nhận bài 15/8/2018; ngày chuyển phản biện 16/8/2018; ngày chấp nhận đăng 5/9/2018
Tóm tắt: Nghiên cứu này đánh giá tác động của kích thước miền lưới ơ nh tới kết quả của mô hình hải 
dương khu vực (ORCMs) khi nâng độ phân giải 1 chiều từ kết quả có độ phân giải thấp của mô hình hải 
dương toàn cầu (OGCMs). Trong nghiên cứu này, phương pháp “Big-Brother Experiment” được áp dụng để 
đánh giá ảnh hưởng của kích thước miền lưới ơ nh đến kết quả của ORCMs. Trong đó, dữ liệu giả định kết 
quả của mô hình hải dương toàn cầu được tạo ra từ mô hình hải dương khu vực chạy cho miền lưới ơ nh có 
kích thước đủ lớn với độ phân giải cao. Sóng có quy mô nhỏ từ kết quả đầu ra của miền lưới ơ nh lớn được 
loại bỏ, sau đó được sử dụng để cung cấp điều kiện biên và điều kiện ban đầu cho miền lưới ơ nh nhỏ hơn và 
nằm trong miền lưới ơ nh của dữ liệu giả định, với cùng độ phân giải và mô hình hải dương khu vực. Dữ liệu 
mô phỏng của miền lưới ơ nh nhỏ sau đó được so sánh với kết quả của miền lưới ơ nh lớn trong khoảng kích 
thước của miền lưới ơ nh nhỏ. Kết quảnhayj cho thấy mô hình hải dương khu vực khá nhạy với kích thước của 
miền lưới ơ nh. Chất lượng kết quả của mô hình hải dương khu vực tốt lên khi tăng kích thước của miền lưới 
ơ nh. Kích thước miền lưới ơ nh tối ưu của ORCMs bằng từ 1/10 tới 1/2 kích thước miền lưới ơ nh của OGCMs.
Từ khóa: Mô hình hải dương khu vực, phương pháp Big-Brother, kích thước miền lưới ơ nh, nhạy cảm
Liên hệ tác giả: Phạm Van Sy
Email: phamsymt@gmail.com 
1. Mở Đầu
Mô hình hải dương khu vực (ORCMs) là một 
công cụ hữu ích mô phỏng các trường hải dương 
ở quy mô khu vực nhỏ và ven biển thông qua 
việc nâng cao độ phân giải bằng phương pháp 
thủy động lực học từ kết quả có độ phân giải 
thấp của mô hình hải dương toàn cầu (OGCMs) 
[2, 7]. ORCMs sử dụng các trường thông Ɵ n có 
quy mô lớn, biến đổi theo thời gian từ kết quả 
của OGCMs như là trường vận tốc, độ cao mặt 
nước biển, nhiệt độ và độ muối cho điều kiện 
biên và ban đầu để ơ nh toán và mô phỏng các 
trường dòng chảy và vật chất trong khu vực 
nhỏ, nhưng chạy với miền lưới ơ nh có độ phân 
giải cao [9, 10]. Quy trình này được biết đến là 
phương pháp nâng cao độ phân giải 1 chiều. Quy 
trình nâng cao độ phân giải 1 chiều này sẽ làm 
nảy sinh nhân tố mới có thể tác động mạnh mẽ 
đến kết quả mô phỏng của ORCMs, đó là kích 
thước miền lưới ơ nh [15]. Kích thước miền lưới 
ơ nh tạo ra “vùng đệm” (buff er zone) để giảm 
nhiễu động do sai số sinh ra từ vùng biên truyền 
vào bên trong miền lưới ơ nh [4, 16]. Nội dung 
chính của nghiên cứu nhằm làm sáng tỏ một số 
vấn đề sau:
1. Kích thước của miền lưới ơ nh tác động 
đến kết của mô hình ORCMs như thế nào?
2. Kích thước miền lưới ơ nh như thế nào 
là tối ưu cho mô hình ORCMS khi nâng cao độ 
phân giải bằng phương pháp thủy động lực học 
1 chiều từ kết quả của mô hình OGCMs có độ 
phân giải thưa?
2. Phương pháp
2.1 Cấu trúc (Big-Brother Experiment) và 
phương pháp đánh giá
Nghiên cứu áp dụng phương pháp 
Big-Brother Experiment (BBE) [4] để đánh giá độ 
72 TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
Số 7 - Tháng 9/2018
nhạy cảm của kích thước miền lưới ơ nh tới kết 
quả của mô hình hải dương khu vực. Cấu trúc 
của phương pháp BBE được miêu tả trong Hình 
1. Trước Ɵ ên, BBE sử dụng mô hình hải dương 
khu vực để mô phỏng cho miền lưới ơ nh rộng 
lớn, với độ phân giải cao, được gọi là “miền 
anh” (MA). Tiếp đến, tất cả sóng có quy mô nhỏ 
(small scales) của MA được loại bỏ hoàn toàn 
thông qua bộ lọc (low-pass fi lter). Sau khi loại 
bỏ sóng có quy mô nhỏ, độ phân giải của MA 
trở nên thấp hơn, và được sử dụng để cung cấp 
điều kiện biên và ban đầu cho cùng loại mô hình 
hải dương khu vực có cùng độ phân giải cao 
như MA trước khi loại bỏ quy mô nhỏ, nhưng 
kích thước miền lưới ơ nh nhỏ hơn và nằm trong 
miền lưới ơ nh lớn của MA, được gọi là “miền 
em” (ME). Chú ý rằng ME sử dụng kết quả của 
MA sau khi loại bỏ sóng có quy mô nhỏ cho điều 
kiện biên và điều kiện ban đầu, tựa như sử dụng 
kết quả của mô hình hải dương toàn cầu với độ 
phân giải thấp.
Phương pháp này có nhiều ưu điểm trong 
việc loại bỏ sai số từ chính bản thân mô hình 
hải dương khu vực, cũng như hạn chế của dữ 
liệu quan trắc trong việc hiệu chỉnh và kiểm 
nghiệm kết quả mô hình. Ngoài ra, các trường 
mô phỏng của ME có thể dễ dàng đối chiếu 
và so sánh với MA ban đầu (trước khi loại bỏ 
sóng quy mô nhỏ) bởi chúng có cùng độ phân 
giải lưới tính. Chính vì thế sự khác nhau của 
kết quả mô hình giữa ME và MA là chỉ do các 
yếu tố liên quan đến quy trình nâng cao độ 
phân giải gây ra, chứ không phải do sai số từ 
mô hình hay từ kết quả quan trắc.
Tác động của kích thước miền lưới tính 
được đánh giá dựa trên biểu đồ “Taylor dia-
gram” thông qua 3 chỉ số thống kê bao gồm 
độ lệch chuẩn (Standard Deviation-SDS) (độ 
giống nhau của kết quả mô phỏng của ME 
và MA), hệ số tương quan (correlation coef-
ficient-COR), và độ lệch sai số toàn phương 
trung bình trung tâm (Center Root Mean 
Squared Different-CRMSD) (độ lớn của sai 
số) [14]. Biểu đồ “Taylor diagram” có thể dễ 
dàng thể hiện các chỉ số thống kê trên đồ thị 
2 chiều. Sự kết hợp thông tin của các chỉ số 
thống kê có thể dễ dàng đánh giá sự tương 
quan, khác nhau của độ lệch chuẩn và sai số 
khác nhau giữa ME và MA.
Các biến kết quả của mô hình 4 chiều ϕ = ϕ 
(i, j, k, t) theo không gian (i, j, k) và thời gian (t) 
bao gồm nhiệt độ, độ muối và xoáy theo chiều 
thẳng đứng. Trung bình theo không gian của 
biến ϕ được ơ nh toán như sau:
 (1)
Trong đó N là tổng số điểm lưới của miền 
lưới ơ nh ME. SDSs trong mỗi miền lưới ơ nh 
được ơ nh như công thức dưới đây:
 2, ,
1
DS 1S
T
t E
t
E t ET
 
  
 (2a)
 2, ,
1
DS 1S
T
t A
t
A t AT
 
 
 (2b)
T là tổng số bước thời gian mô phỏng, các chỉ 
số dưới E và A lần lượt miêu tả ME- và MA. Hệ 
số tương quan là: , , , ,
1
1COR SDS SDS
T t A t A t E t E
t A ET
   
 
CRMSD được định nghĩa như sau:
2 2CRMSD E E (4) 
Trong đó RMSD (E) giữa ME và MA là: 
 2, ,
1
1 T
t A t E
t
E
T
 
 
 Quan hệ giữa các yếu tố trên được chỉ ra như 
sau: 
CRMSD2=SDS2
A
 + SDS2
E
 -2SDS
A
 x SDS
E
 x COD (6)
2.2. Thiết lập mô hình
Mô hình hải dương khu vực được áp dụng 
trong nghiên cứu là ROMS (Regional Ocean 
Modeling System). ROMS giải phương trình 
Reynolds-averaged Navier-Stokes equaƟ ons với 
điều kiện xấp xỉ Boussinesq và cân bằng thủy 
ƥ nh theo phương thẳng đứng [3]. Chi Ɵ ết về 
miêu tả đặc điểm và các hệ phương trình của 
ROMS có thể tham khảo trong [6, 9, 12].
Cấu trúc biên mở được sử dụng là loại biên 
“radiaƟ on”, có thể xử lý tốt trong trường hợp 
, ,
, ,
i j k
i j k
N

 

TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
Số 7 - Tháng 9/2018 
73
dòng chảy vào và ra khỏi miền lưới tính ở mọi 
góc độ. Biên “radiation” được đánh giá cao và 
sử dụng nhiều trong các mô hình hải dương 
khu vực [9, 13]. Mô hình rối cho tính toán nhớt 
rối và khuếch tán rối được áp dụng là K-profile 
parameterization [8]). Điều kiện ban đầu 
được cung cấp cho toàn miền lưới tính chỉ tại 
thời điểm đầu tiên của quá trình mô phỏng, 
còn điều kiện biên được cập nhật tại mỗi 
bước thời gian. 
Thời gian mô phỏng trong nghiên cứu khoảng 
30 ngày trong năm 2011 (từ 28/1 ~ 28/2/2011), 
cho khu vực biển phía Đông của Hàn Quốc. MA 
sử dụng các biến hải dương bao gồm nhiệt độ, 
độ muối, vận tốc dòng chảy và độ cao của mặt 
nước biển của đầu ra mô hình hải dương toàn 
HYCOM, là số liệu sẵn có trên trang web của 
the Center for Ocean-Atmospheric PredicƟ on 
Studies (COAPS, hƩ p://hycom.coaps.fsu.edu/
thredds/catalog.html). Các biến hải dương này 
có độ phân giải 1/12o x 1/12o(~9 km), với 33 lớp 
độ sâu (0 - 5,5 km) trong tọa độ z, với thời gian 
cập nhập 24 Ɵ ếng (chi Ɵ ết dữ liệu được miêu tả 
trong COAPS and Metzger et al. (2008).
Dữ liệu khí tượng được cung cấp từ mô hình 
WRF, nâng cao độ phân giải từ dữ liệu phân ơ ch 
toàn cầu có độ phân giải 1o x 1o, cập nhật với 
thời gian 6 Ɵ ếng. Độ phân giải của lưới ơ nh WRF 
giống với độ phân giải của mô hình hải dương 
để tránh lỗi phát sinh trong quá trình nội suy. 
Các biến khí quyển bao gồm: Tốc độ gió tại 
10 m, áp suất khi quyển, nhiệt độ không khí, mưa, 
độ ẩm không khí và bức xạ sóng ngắn và dài,...
Để đánh giá ảnh hưởng của kích thước miền 
lưới ơ nh đến kết quả của mô hình hải dương 
khu vực khi nâng cao độ phân giải từ kết quả có 
độ phân giải thấp của mô hình hải dương toàn 
cầu, bốn miền ơ nh con với các kích thước lưới 
ơ nh khác nhau được thực hiện bao gồm ME1, 
ME2, ME3 và ME4, với lần lượt các chỉ số điểm 
lưới ơ nh là 25 x 21, 51x 41, 78x 64 và 125 x 104. 
Bốn miền lưới ơ nh có cùng độ phân giải với MA 
với độ phân giải 6 km x 6 km. Kích thước miền 
lới ơ nh của MA bao quát toàn bộ 4 miền lưới 
ơ nh nhỏ với chỉ số điểm lưới ơ nh là 168 x 126 
(Hình 2) và (Bảng 1). Cả MA và ME chạy với 30 
lớp độ sâu theo hệ tọa độ lưới ơ nh S, là hệ tọa 
độ không tuyến ơ nh trong địa hình biến đổi, linh 
động trong hiệu chỉnh độ phân giải của lưới ơ nh 
theo địa hình [6]. Dữ liệu địa hình được trích 
xuất từ ETOPO1, là dữ liệu địa hình toàn cầu có 
độ phân giải 1’ [1]. Thời gian cập nhật số liệu tại 
điều kiện biên cho ME từ MA là 10 phút, bằng 
với chỉ số bước thời gian chạy của bốn MEs. 
Hình 1. Sơ đồ mô tả phương pháp BBE: IC là điều kiện ban đầu; BC là điều kiện biên; 
BC và IC cung cấp cho MA được lấy từ mô hình hải dương toàn cầu HYCOM. 
74 TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
Số 7 - Tháng 9/2018
Hình.2. Bản đồ địa hình 3D và kích thước miền lưới ơ nh của MA và 4 miền lưới ơ nh em ME1, ME2, 
ME3 và ME4
Bảng 1. Bảng miêu tả kích thước miền lưới ơ nh của MA và 4 miền lưới ơ nh em MEs
Loại miền lưới 
ơ nh
Độ phân giải Số điểm lưới (x&y) Kích thước miền 
lưới (km)
Tỷ lệ diện ơ ch của 
các miền lưới con 
MEs /ME1
ME1 6x6 km 25x21 150x126 1
ME2 6x6 km 51x41 306x246 ~4
ME3 6x6 km 78x64 468x384 ~9,5
ME4 6x6 km 125x126 750x624 ~25
MA 6x6 km 168x126 1008x756
Hai trường hợp được áp dụng trong nghiên cứu 
bao gồm: (1) Trường hợp “đặc biệt”, là kết của đầu 
ra có độ phân giải cao của mô hình MA sẽ trực Ɵ ếp 
được sử dụng để cung cấp điều kiện biên và đầu 
vào cho 4 miền lưới ơ nh “em” MEs. (2) Trường hợp 
“anh - em”, sóng có quy mô nhỏ trong kết quả đầu 
ra có độ phân giải cao của mô hình MA sẽ bị loại 
bỏ để trở thành kết quả có độ phân giải thấp (Hình 
1), rồi sau đó dùng để cung cấp điều kiện biên và 
đầu vào cho 4 miền lưới ơ nh “em” (Bảng 2). Dữ liệu 
trong trường hợp “MA” sau khi đã loại bỏ quy mô 
nhỏ giống hệt như dữ liệu có độ phân giải thấp từ 
mô hình hải dương toàn cầu cung cấp cho 4 miền 
lưới ơ nh “em”. Bộ lọc để loại bỏ sóng quy mô nhỏ 
được dùng trong nghiên cứu là từ DCT (Discrete 
Cosine Transform) [5], phương pháp có thể dễ 
dàng kiểm soát độ dài sóng và loại bỏ dữ liệu sóng 
có quy mô nhỏ. 
Bảng 2. Bảng miêu tả các trường hợp được thiết lập để đánh giá ảnh hưởng của kích thước miền 
lưới ơ nh đến kết quả của ORCMs 
TT Loại trường hợp Độ phân giải của MA Tỷ lệ độ phân giải giữa MA và MEs
1 Đặc biệt 6x6 km 1
2 Anh em 18x18 km 3 (loại bỏ sóng ≤ 36km)
TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
Số 7 - Tháng 9/2018 
75
Tỷ lệ độ phân giải giữa MA và 4 miền ơ nh con 
MEs là 3, được ơ nh theo công thức sau:
MA
ME
J 
Trong đó, l
MA
 là độ dài sóng cần loại bỏ từ 
MA; l
ME
 là độ dài sóng nhỏ nhất mô phỏng trong 
ME. Độ dài sóng nhỏ nhất được định nghĩa bằng 
2 lần độ phân giải của lưới ơ nh. Ví dụ, độ phân 
giải lưới ơ nh của ME là 6 km, l
ME
 là 12 km; độ 
phân giải của MA trước khi loại bỏ dữ liệu quy 
mô nhỏ là 6 km, nếu muốn MA có độ phân giải 
lưới ơ nh thưa hơn chẳng hạn 18 km, thì độ dài 
các sóng cần loại bỏ phải nhỏ hơn 36 km; như 
thế tỷ lệ độ phân giải của chúng sẽ là J = 3.
Trong nghiên cứu, vùng quan tâm cần phân 
ơ ch có kích thước trùng với kích thước miền lưới 
ơ nh của ME1. Miền lưới ơ nh của ME2 tới ME3 
lớn hơn kích thước của vùng quan tâm, và tạo ra 
vùng đệm (được ơ nh từ biên mở của miền lưới 
ơ nh “em” tới mép ngoài của vùng quan tâm) để 
ngăn cản nhiễu động phát sinh từ biên mở đi 
vào vùng trung tâm.
3. Kết quả
Hình 3 miêu tả CRMSD trung bình theo độ 
sâu của xoáy theo chiều thẳng đứng (z-vorƟ city) 
giữa ME2 và MA sau 30 ngày mô phỏng. Đường 
kẻ hình vuông màu đen miêu tả vùng cần quan 
tâm. Kết quả cho thấy sau 1 ngày mô phỏng 
(Hình 3a), không có bất cứ sai số nào xuất hiện 
trong vùng quan tâm, trong khi đó sai số hình 
thành và xuất hiện dọc đường biên mở (open 
boundary). Cách xa biên, độ lớn của sai số giảm 
dần. Sai số xuất hiện dọc biên mở do chính loại 
biên ứng dụng trong mô hình gây ra vì hầu như 
tất cả các loại biên được áp dụng hiện nay chưa 
hoàn hảo và sinh ra sai số, những sai số này 
truyền vào trung tâm miền lưới ơ nh theo thời 
gian. Trong khi đó dọc biên kín không có sai số 
nào xuất hiện. Sau 10 ngày mô phỏng, sai số từ 
vùng dọc biên mở truyền đến vùng quan tâm và 
chúng dần dần tăng cả về giá trị lẫn độ bao phủ 
sau 20 và 30 ngày mô phỏng (Hình 3b, c và d). 
Hình 3. CRMSD trung bình theo độ sâu của xoáy theo chiều thẳng đứng giữa ME2 và MA 
sau 1 ngày tới 30 ngày mô phỏng. (a) 1 ngày, (b) 10 ngày, (c) 20 ngày, và (d) 30 ngày
76 TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
Số 7 - Tháng 9/2018
Ảnh hưởng của kích thước miền lưới ơ nh 
tới kết quả của ORCMs được thể hiện rõ nét khi 
phân ơ ch CRMSD của biến nhiệt độ sau 30 ngày 
mô phỏng giữa kết quả của MA và kết qủa của 
4 trường hợp miền lưới ơ nh em MEs. Như đã 
được đề cập đến trong các nghiên cứu trước 
đây, kích thước miền lưới đóng vai trò như 
thông số đệm tác động ơ ch cực tới chất lượng 
kết quả của mô hình [15] và nó có thể tạo ra một 
vùng đệm ngăn cản và giảm thiểu sai số từ biên 
truyền đến vùng quan tâm [16]. Bởi vậy, ME1 
không có vùng đệm (kích thước lưới ơ nh bằng 
với kích thước vùng quan tâm), nên sai số xuất 
hiện gần như toàn bộ trong toàn vùng quan tâm 
(Hình 4 (a)). Trong khi đó sai số xuất hiện ít hơn 
trong vùng quan tâm với các kích thước miền 
lưới ơ nh lớn hơn ME2 (Hình 4 (b)) và ME3 (Hình 
4 (c)). Trong trường hợp miền lưới ơ nh lớn nhất 
ME4, không có sai số xuất hiện trong vùng quan 
tâm bởi sai số truyền từ dọc biên mở vẫn chưa 
truyền tới vùng quan tâm (Hình 4 (d)). Tốc độ 
truyền sai số có thể được ơ nh toán bằng khoảng 
cách giữa biên mở của miền lưới ơ nh và mép 
ngoài của vùng quan tâm, và chia cho thời gian 
của sai số khi bắt đầu Ɵ ếp cận mép ngoài vùng 
quan tâm. Tốc độ truyền sai số này phụ thuộc 
vào tốc độ của dòng chảy qua biên mở vào trong 
miền lưới ơ nh, và loại biến mô phỏng (nhiệt độ, 
độ muối, xoáy). Trung bình tốc độ của sai số lan 
truyền cho xoáy theo chiều thẳng đứng, nhiệt 
độ và độ muối lần lượt là 0,124 m/s, 0,041 m/s 
và 0,049 m/s.
Hình 4. CRMSD của trung bình nhiệt độ theo độ sâu giữa MA và 4 miền lưới ơ nh sau 30 ngày mô 
phòng. (a) ME1, (b) ME2, (c) ME3 và (d) ME4.
Hình 5 là CRMSD của trung bình nhiệt độ theo 
độ sâu giữa MA và ME1 sau 1 ngày mô phỏng 
trong trường hợp “đặc biệt” (Hình 5a) và “anh 
em” (Hình 5b). Trong trường hợp “anh em”, sai 
số xuất hiện toàn bộ vùng quan tâm, trong khi 
đó chỉ một số sai số xuất hiện dọc mép ngoài 
cùng của vùng quan tâm trong trường hợp “đặc 
biệt”. Sai số xuất hiện nhiều hơn trong trường 
hợp “anh em” so với trường hợp “đặc biệt” là 
do phần lớn nhiễu động được sinh ra trong quá 
TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
Số 7 - Tháng 9/2018 
77
Hình 5. CRMSD của trung bình nhiệt độ theo độ sâu giữa MA và ME1 sau 1 ngày mô phỏng. 
(a) trường hợp “Đặt biệt”, (b) “Anh em”
trình tạo ra sóng có quy mô nhỏ (small scale 
generaƟ on). Ngoài ra giá trị độ lớn của sai số 
dọc biên mở trong trường hợp “anh em” cũng 
cao hơn so với trường hợp “đặc biệt”, đó là 
bởi vì trường hợp “anh em” ảnh hưởng nhiều 
sai số từ biên hơn trường hợp đặt biệt do mất 
nhiều thông Ɵ n của dữ liệu cung cấp từ điều 
kiện biên.
 Hình 6 và Hình 7 là Taylor diagrams của các 
biến mô phỏng bao gồm nhiệt độ, độ muối và 
xoáy theo chiều thẳng đứng cho trường hợp “đặt 
biệt” và “anh em”. Kết quả cho thấy ORCMs mô 
phỏng tốt hơn với miền kích thước lưới ơ nh lớn 
hơn cho toàn bộ biến mô phỏng. Các biến mô 
phỏng của miền lưới ơ nh lớn hơn có độ tương 
quan lớn hơn, ít sai số và có độ lệch chuẩn gần 
sát hơn MA. ME1 và ME2 có hệ số tương quan 
lần lượt là 0,9 và 0,7, nhỏ hơn so với ME3 có hệ 
số tương quan lớn hơn 9,9. Như dự đoán, ME4, 
miền lưới ơ nh lớn nhất, có kết quả tốt nhất. Hệ 
số tương quan đạt gần 1, chỉ số sai số gần bằng 0. 
Tuy nhiên, mặc dù ME4 có kết quả tốt, nhưng sự 
tốt hơn này không chênh lệch nhiều so với ME3. 
Ngược lại ME4 lại có lượng điểm lưới ơ nh toán 
lớn hơn ME3 1,4 lần, và yêu cầu thời gian ơ nh 
toán và dung lượng bộ nhớ hơn rất nhiều ME3.
Dựa trên kết của ORCMs cho cả hai trường 
hợp “đặt biệt” và “anh em”, và yêu cầu của máy 
ơ nh bao gồm tốc độ và dung lượng lưu trữ dữ 
liệu, kích thước miền lưới ơ nh tối ưu của mô 
hình hải dương khu vực có thể được lựa chọn 
trong trường hợp này là khoảng 9,5 lần lớn hơn 
vùng quan tâm (ME3). Trung bình khoảng cách 
vùng đệm ơ nh từ biên mở và mép ngoài vùng 
quan tâm là 140 km. Kính thước miền lưới lựa 
chọn trên có thể thay đổi phụ thuộc vào tổng 
thời gian mô phỏng và độ lớn của dòng chảy từ 
biên vào vùng tâm.
 4. Kết luận
Mục đích của nghiên cứu là đánh giá ảnh 
hưởng của kích thước miền lưới ơ nh tới kết 
quả của mô hình hải dương khu vực khi nâng 
cao độ phân giải thưa từ kết quả mô hình hải 
dương toàn cầu. Phương pháp đặc biệt (BBE) 
sử dụng cùng mô hình hải dương khu vực để 
tạo ra dữ liệu đầu vào (điều kiện biên và điều 
kiện ban đầu tương tự như dữ liệu được tạo từ 
mô hình hải dương toàn cầu) và chạy nâng cao 
độ phân giải 1 chiều [4]. Phương pháp trên cho 
phép tách biệt các nguồn ảnh hưởng tới kết của 
mô hình hải dương khu vực với ảnh hưởng của 
dữ liệu quan trắc cũng như sai số gây ra từ chính 
mô hình hải dương khu vực. Từ kết quả đã được 
trình bày trong các phần trên, một số nội dung 
của kết quả nghiên cứu được tóm tắt như sau:
1. Kích thước miền lưới ơ nh ảnh hưởng lớn 
đến kết quả mô hình hải dương khu vực khi 
nâng cao độ phân giải từ kết quả có độ phân giải 
thấp của mô hình hải dương toàn cầu. Tùy thuộc 
vào kích thước miền lưới ơ nh của mô hình hải 
dương khu vực, sai số sinh ra từ dọc biên mở, 
ảnh hưởng tới kết quả mô hình khu vực trong 
78 TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
Số 7 - Tháng 9/2018
Hình 6. Taylor diagrams miêu tả ảnh hưởng của kích thước miền lưới ơ nh tới các trường mô phỏng 
cho trường hợp “Đặc biệt”. (a) độ muối, (b) xoáy theo chiều thẳng đứng, và (c) nhiệt độ. 
Reference miêu tả MA
phạm vi toàn miền lưới ơ nh của mô hình khi 
nâng cao độ phân giải. Những nhiễu động này sẽ 
dần phát triển theo thời gian dọc các biên mở và 
từ từ lan truyền vào trong trung tâm của miền 
lưới ơ nh “em”.
2. Chạy nâng cao độ phân giải trong mô hình 
hải dương học khu vực với miền lưới ơ nh lớn 
hơn, các trường mô phỏng bao gồm nhiệt độ, độ 
muối và xoáy theo chiều thẳng đứng sẽ cho kết 
quả tốt hơn với chỉ số lương quan cao, ít sai số 
hơn và có độ lệch chuẩn gần với độ lệch chuẩn 
của MA hơn. Kích thước miền lưới ơ nh tối ưu của 
hô mình chạy nâng cao độ phân giải của mô hình 
hải dương khu vực có thể từ 1/10 đến1/2 kích 
thước của mô hình hải dương toàn cầu 
Nghiên cứu này chỉ sử dụng với một loại mô 
hình hải dương khu vực (ROMS), duy nhất độ 
phân giải (6km), và chỉ cho một vùng nghiên cứu 
khu vực biển phía Đông của Hàn Quốc. Những 
yếu tố này tác động rất lớn tới kết của nghiên 
cứu. Do đó, những kết luận trên có thể thay đổi 
khi ơ nh tới vai trò của các yếu tố trên.
TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
Số 7 - Tháng 9/2018 
79
Hình 7. Taylor diagrams miêu tả ảnh hưởng của kích thước miền lưới ơ nh tới các trường mô phỏng 
cho trường hợp “anh - em”. (a) độ muối, (b) xoáy theo chiều thẳng đứng, và (c) nhiệt độ. 
Reference miêu tả MA
Tài liệu tham khảo
1. Amante, C., Eakins, B.W., (2009), Etopo1 1 arc-minute global relief model: procedures, data sources 
and analysis. NOAA Technical Memorandum NESDIS NGDC-24. hƩ p://www.ngdc.noaa.gov/mgg/
global/global.html.
2. Baird, M.E., Macdonald, H.S., Roughan, M., Oke, P.R., (2009), Downscaling an eddy-resolving global 
ocean model for the conƟ nental shelf off southeast Australia. SubmiƩ ed to the Ocean Modelling.
3. Cambon, G., Marchesiello, P., Penven, P., Debreu., L., (2014), ROMS_AGRIF User Guide.hƩ p://www.
romsagrif.org/index.php/documentaƟ on/ROMS_AGRIF-User-Guide.
4. Denis, B., Laprise, R., Caya, D., Côté, J., (2002a), Downscaling ability of one-way nested regional 
climate model: the Big-Brother Experiment. Climate Dynamics 18: 627-646. DOI 10.1007/s00382-
001-0201-0.
5. Denis, B., Côté, J., Laprise, R., (2002b), Spectral decomposiƟ on of two-dimensional atmospheric 
fi elds on limited-area domains using the discrete cosine transform (DCT). Mon. Wea. Rev., 130, 
1812-1829.
6. Hedstrom, K.S., (2009), DraŌ technical manual for a couple sea-ice/ocean circulaƟ on model 
80 TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
Số 7 - Tháng 9/2018
(version 3). U.S. Department of the Interior Minerals Management Service Anchorage, Alaska. 
Contract No. M07PC13368.
7. Herbert, G., Garreau, P., Garnier, V., Dumas, F., Cailleau, S., Chanut, J., Levier, B., Aznar, R., (2014), 
Downscaling from oceanic global circulaƟ on model towards regional and coastal model using 
spectral nudging techniques: applicaƟ on to the Mediterranean sea and IBI area models. Mercator 
Ocean – Quarterly NewsleƩ er. 
8. Large, W.G., McWilliams, J.C., Doney, S.C., (1994), Ocean verƟ cal mixing: A review and a model 
with a nonlocal boundary layer parameterizaƟ on. Reviews of Geophysics, 32, 363-403.
9. Marchesiello, P., McWilliams, J.M., Scchepetkin, A., (2001), Open boundary condiƟ ons for 
long-term integraƟ on of regional oceanic models. Ocean Modelling 3, 1-20.
10. Mcdoland, A., (1999), A review of lateral boundary condiƟ ons for limited area forecast models. 
PINSA, 65, A, No.1, pp. 91-105.
11. Metzger, E.J., Hurlburt, H.E., WallcraŌ , A.J., Chassignet, E.P., Cummings, J.A., Smedstad, O.M., 
(2008), Global Ocean PredicƟ on Using HYCOM, HPCMP Users Group Conference, pp. 271–274.
12. Penven, P., Cambon, G., Tan, T.A., Marchesiello, P., Debreu, L., (2010), ROMS_AGRIF/ROMSTOOLS 
user’s guide.InsƟ tut de Recherche pour le Développement (IRD).
13. Raymond, W.H., Kuo, H.L., (1984), A radiaƟ on boundary condiƟ on for mulƟ dimensional fl ows.
Quarterly Journal of the Royal Meterological Society 110, 535-551.
14. Taylor, K.E., (2001), Summarizing mulƟ ple aspects of model performance in a single diagram. 
Geophy. Res., 106, 7183-7192.
15. Vannitsen, S., Chome, F., (2004), One-way nested regional climate simulaƟ ons and domain size. J. Clim.
16. Warner, T.T., Peterson, R.A., Treadon, R.E., (1997), A tutorial on lateral boundary condiƟ ons as a 
Basic and potenƟ ally serious limitaƟ on to regional numerical weather predicƟ on. Bull Am Meteorol 
Soc 78: 25-2617.
THE SENSITIVITY OF THE ONEͳWAY NESTED OCEAN REGIONAL
 CIRCULATION MODEL TO DOMAIN SIZE
 Pham Van Sy(1), Jin Hwan Hwang(2)
(1)InsƟ tude of Metrorology, Hydrology and Climate Change
(2) Seoul NaƟ onal University, Korea
Received: 12/8/2018; Accepted 20/8/2018
Abstract: This research evaluated the impact of domain size on the results of the ocean regional 
circulaƟ on model (ORCMs) during downscaling and nesƟ ng the results from the ocean global circulaƟ on 
model (OGCMs). The Big-Brother experiment was applied to invesƟ gat the eff ect of domain size on the 
results of the ORCMs. In which, the virtual ocean global circulaƟ on models (V-OGCMs) data was created 
by using the ORCMs to simulate for large region in high resoluƟ on. This reference simulaƟ on are then used 
to drive the same nested ORCMs, integrated at the same high resoluƟ on as the V-OGCMs, but over several 
smaller domains that are embedded in the V-OGCMs. The diagnosƟ c variables of the smaller domain sizes 
are then compare with those of the V-OGCMs over the interested area. The results showed that the ORCMs 
is sensiƟ ve to domain size. The quality of ORCMs results increase with increasing the size of domain. The 
opƟ mal domain size of the ORCMs is from 1/10 to 1/2 of OGCMs domain size.
Keywords: ORCMs, Big-Brother, domain size, sensiƟ vity.