Báo cáo " Thử nghiệm dự báo ngày bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ năm 2012 bằng mô hình RAMS "

Chia sẻ: Phạm Huy | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

Thêm vào BST

Báo xấu

91
lượt xem 8
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong nghiên cứu này, mô hình RAMS được sử dụng với số liệu GFS để thử nghiệm dự báo ngày bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ năm 2012. Kết quả cho thấy RAMS đã dự báo thành công những đặc trưng chính của quá trình bùng nổ gió mùa ở khu vực này như sự xuất hiện của hệ thống mưa quy mô lớn, sự xuất hiện sớm của gió tây nam nhiệt đới cũng như sự đảo ngược của gradient nhiệt độ khí quyển mực cao. Tuy nhiên RAMS cho dự báo lượng mưa thiên...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Báo cáo " Thử nghiệm dự báo ngày bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ năm 2012 bằng mô hình RAMS "

Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186 Thử nghiệm dự báo ngày bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ năm 2012 bằng mô hình RAMS Nguyễn Minh Trường*, Bùi Minh Tuân Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN, 334 Nguyễn Trãi, Hà Nội, Việt Nam Nhận ngày 01 tháng 4 năm 2013 Chấp nhận xuất bản ngày 29 tháng 4 năm 2013 Tóm tắt. Trong nghiên cứu này, mô hình RAMS được sử dụng với số liệu GFS để thử nghiệm dự báo ngày bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ năm 2012. Kết quả cho thấy RAMS đã dự báo thành công những đặc trưng chính của quá trình bùng nổ gió mùa ở khu vực này như sự xuất hiện của hệ thống mưa quy mô lớn, sự xuất hiện sớm của gió tây nam nhiệt đới cũng như sự đảo ngược của gradient nhiệt độ khí quyển mực cao. Tuy nhiên RAMS cho dự báo lượng mưa thiên cao so với giá trị quan trắc tại nhiều trạm và dự báo giá trị gradient nhiệt độ mực cao thấp hơn so với số liệu tái phân tích. Điều này cho thấy kết quả dự báo đã phản ánh sai số hệ thống dưới tác động của dao động nam (ENSO) tới quá trình bùng nổ gió mùa tại Nam Bộ, giống như kết quả mô phỏng được nói đến trong một bài báo khác được đăng trong cùng số. Từ khóa: Bùng nổ gió mùa, mô hình RAMS, dự báo bùng nổ gió mùa. 1. Mở đầu Hiện nay, các mô hình dự báo số có vai trò không thể thiếu trong nghiên cứu, dự báo thời Thời tiết và khí hậu khu vực Tây Nguyên và tiết nói chung và gió mùa nói riêng. Ở các nước Nam Bộ được phân hóa thành hai mùa là mùa Châu Á trong đó có Việt Nam - nơi thống trị khô và mùa mưa gắn liền với hoạt động của gió bởi khí hậu gió mùa, số liệu GFS (Global mùa mùa hè. Đối với các hoạt động nông Forecast System) và CFS (Climate Forecast nghiệp, nuôi trồng thủy sản, chống cháy rừng, System) đã và đang trở thành hai nguồn số liệu xâm nhập mặn … thì mưa gió mùa có ý nghĩa dự báo nghiệp vụ chính cung cấp thông tin và cực kỳ to lớn. Vì thế, dự báo ngày bùng nổ gió làm đầu vào cho các mô hình dự báo khu vực. mùa mùa hè cho khu vực này có ý nghĩa thực Tuy nhiên, khả năng dự báo sự hoạt động của tiễn rất sâu sắc, nhất là với các hạn dự báo dài. hệ thống gió mùa của hai nguồn số liệu này Chi tiết về thời kỳ bùng nổ gió mùa khu vực hiện vẫn chưa được nghiên cứu nhiều, ít nhất ở Tây Nguyên và Nam Bộ có thể xem thêm trong các nước Đông Nam Á trong thời kỳ bùng nổ [1-3]. gió mùa mùa hè. _______ Năm 2008, nghiên cứu của Yang và Zhang  Tác giả liên hệ. ĐT: 84-912075253 [4] chỉ ra rằng, số liệu CFS đã mô phỏng thành E-mail: truongnm@vnu.edu.vn 179
180 N.M. Trường, B.M. Tuân. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186 công các khía cạnh chính của gió mùa mùa hè từng mô hình, tổ hợp nhiều mô hình, và tổ hợp Châu Á, bao gồm các đặc trưng biến đổi mang của nhiều điều kiện ban đầu. Do bùng nổ gió tính khí hậu và những thay đổi giữa các năm mùa là quá trình phức tạp, đa quy mô, đa cấu của trường mưa và hệ thống hoàn lưu. Nghiên trúc theo cả không gian và thời gian nên việc cứu cũng cho thấy số liệu này thường cho dự tăng độ phân giải của mô hình giúp tính toán tốt báo hoàn lưu gió mùa yếu hơn so với quan trắc. hơn các quá trình nhiệt động lực ở quy mô Tuy nhiên, trong các trường dự báo, việc dự tương đối nhỏ đồng thời tăng cường được vai báo chính xác trường mưa, đặc biệt trong phạm trò của địa hình trong khu vực xem xét. Mặt vi thời gian dài hơn vài ngày vẫn còn là một khác, tổ hợp kết quả của nhiều mô hình từ nhiều thách thức rất lớn đối với các mô hình số. Điều điều kiện ban đầu khác nhau giúp nắm bắt tốt này có nghĩa là khả năng dự báo ngày bùng nổ hơn các sai số cố hữu trong trường phân tích, ở gió mùa mùa hè có thể sẽ rất thiếu chính xác đây hướng tới các nhiễu quy mô synốp trong khi sử dụng trường gió cũng như là trường mưa trường ban đầu. dự báo. Moron (2006) [5] cho rằng lí do của sự Kết quả dự báo tổ hợp của mô hình với 24 dự báo rất kém của trường mưa là do các nhiễu điều kiện ban đầu của Gowasmi và Gouda quy mô synốp trong trường ban đầu. Đối với (2010) [9] cho ngày bùng nổ gió mùa khu vực những biến dự báo ở quy mô dài hơn (ví dụ như Ấn Độ cho thấy, mặc dù có rất nhiều giới hạn dự báo lượng mưa trung bình tháng), mô hình cho việc dự báo mưa nhưng cũng có nhiều tín có khả dự báo tốt hơn do các nhiễu này có vai hiệu mạnh và các quá trình giống với bùng nổ trò kém quan trọng hơn trong các quá trình quy gió mùa giúp làm tăng kĩ năng dự báo. Tuy trên mô lớn. nhiên giới hạn của nghiên cứu này là tác giả chỉ Có rất nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng, bùng dự báo ngày xuất hiện mưa và coi rằng sự xuất nổ gió mùa mùa hè Châu Á liên quan đến sự hiện của mưa bùng nổ gió mùa là do sự chuyển tương tác của rất nhiều quá trình diễn ra ở các tiếp của quá trình quy mô lớn, bỏ qua mối liên quy mô khác nhau và cuối cùng dẫn đến sự hệ của mưa với các biến động quy mô synốp bùng phát đột ngột của đối lưu sâu và sự đảo (trong khi vấn đề này vẫn rất ít được nghiên ngược mạnh mẽ của hoàn lưu khí quyển mô lớn cứu). Kết quả dự báo ngày bùng nổ gió mùa (Rao, 1976 [6]; Wang và LinHo 2002 [7]; cho khu vực Ấn Độ của Gowasmi và Gouda Pearce và Mohanty 1984 [8]). Do đó, như đã đề (2010) [9] cho sai số trung bình là 4 ngày và cập ở trên, tuy khả năng dự báo chính xác đây có thể coi là một kết quả đáng khích lệ. trường mưa bùng nổ gió mùa là rất thấp, tuy Ở Việt Nam, có thể nói là chưa có nghiên nhiên mô hình lại có khả năng dự báo cao hơn cứu nào về dự báo ngày bùng nổ gió mùa mùa đối với những sự chuyển tiếp của hoàn lưu gió hè sử dụng mô hình số. Vì vậy, để đưa ra những mùa do nhiễu quy mô synôp trong trường ban nhận định bước đầu về khả năng dự báo của mô đầu – yếu tố làm giảm khả năng dự báo, sẽ bị hình khu vực cho giai đoạn bùng nổ gió mùa lấn át bởi các quá trình quy mô lớn. mùa hè tại Nam Bộ, nghiên cứu này tiến hành Để tăng cường độ chính xác của kết quả dự thử nghiệm dự báo ngày bùng nổ gió mùa cho báo, các mô hình khu vực với độ phân giải cao năm 2012 với mô hình RAMS. Mục 2 tiếp theo hơn được đưa vào sử dụng. Ba biện pháp tăng sẽ trình bày về số liệu và cấu hình miền tính. cường chất lượng dự báo chính bao gồm các cải Mục 3 phân tích kết quả và cuối cùng là phần tiến và áp dụng các cấu hình khác nhau cho kết luận.
N.M. Trường, B.M. Tuân. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186 181 2. Số liệu và cấu hình thực nghiệm kinh tuyến và 30 mực theo phương thẳng đứng. Khoảng cách giữa các điểm lưới phương ngang Trong nghiên cứu này, mô hình RAMS là 45 km. Lớp dưới cùng dày 100 m, độ dày các được sử dụng để dự báo ngày bùng nổ gió mùa lớp tiếp theo bằng độ dày lớp ngay sát bên dưới năm 2012 từ ngày 04/05/2012 đến ngày nhân với 1,15. Khi độ dày lớp thẳng đứng đạt 10/05/2012. Đây là giai đoạn La Nina đang suy 1200 m, các lớp tiếp theo đó sẽ được gán bằng yếu trở về trạng thái trung tính. Tâm miền tính 1200 m. Bước thời gian tích phân là 30 s, các sơ đặt tại 19oN – 95oE, sử dụng phép chiếu cực. đồ tham số hóa đối lưu (Kain-Fritsch) và sơ đồ Cấu hình miền tính bao gồm 271 bước lưới theo bức xạ được kích hoạt 5 phút một lần. phương vĩ tuyến, 221 bước lưới theo phương Hình 1. Lượng mưa quan trắc tại các trạm Nam Bộ từ 01/05 đến 15/05 năm 2012, đơn vị mm.ngày. Mô hình được ban đầu hóa sử dụng số liệu nhật 6 h một lần cũng sử dụng các trường dự GFS với các trường được cho trên 26 mặt đẳng báo này. Nhiệt độ mặt nước biển sử dụng cho áp với độ phân giải ngang 1 x 1o, bao gồm nhiệt ban đầu hóa mô hình là nhiệt độ mặt biển trung độ, độ ẩm, độ cao địa thế vị, và gió. Các điều bình tuần với độ phân giải 1 x 1o. kiện biên trong quá trình tích phân được cập Hình 2. Lượng mưa tích lũy ngày trung bình từ (5 oN – 15oN, 100oE – 110oE ), đơn vị mm.ngày. Nguồn: CPC (Gauge – Based) Unified Precipitation. http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/Global_Monsoons/Asian_Monsoons/
182 N.M. Trường, B.M. Tuân. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186 3. Kết quả và thảo luận Lạt, Buôn Ma Thuột, tuy nhiên chỉ đến ngày 07 tháng Năm, lượng mưa trên 5 mm.ngày-1 mới 3.1. Mưa quan trắc giai đoạn bùng nổ gió mùa xuất hiện ở hầu hết các trạm tại Nam Bộ. Các năm 2012 ngày tiếp theo, mưa được duy trì rõ ràng tại một số trạm như Daknong, Phú Quốc, Rạch Giá, Cà Giá trị mưa quan trắc của các trạm Nam Bộ Mau, Cần Thơ, Bảo Lộc. Do đó dựa vào chỉ số trong giai đoạn bùng nổ gió mùa mùa hè năm mưa quan trắc có thể nhận định ngày 07 tháng 2012 được biểu diễn trong Hình 1. Có thể nhận Năm là ngày bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực thấy là trước ngày 07 tháng Năm, mưa đã xuất Nam Bộ năm 2012. hiện tại một số trạm như Cà Mau, Bảo Lộc, Đà Hình 3. Trường mưa dự báo thời kì bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ 2012. Để thấy rõ hơn xu hướng theo thời gian trên hai giai đoạn mưa lớn xuất hiện tại bán đảo một vùng rộng hơn, mưa CPC Unified Đông Dương, giai đoạn thứ nhất bắt đầu từ Precipitation của NOAA trung bình từ (5o N – 06/04 và giai đoạn thứ hai bắt đầu từ 06/05. 15o N, 100o E – 110o E) được tham khảo. Giá trị Tuy nhiên trong giai đoạn thứ nhất, mưa trên 5 mưa được biểu diễn trong Hình 2 cho thấy, từ mm.ngày-1 chỉ được duy trì trong khoảng hai đầu tháng Tư tới giữa tháng Năm năm 2012 có ngày, sau đó mưa giảm hẳn, các ngày sau đó
N.M. Trường, B.M. Tuân. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186 183 lượng mưa gần như không đáng kể. Vì vậy có mưa quy mô lớn từ khu vực nam Bengal lên thể nhận định mưa giai đoạn đầu tháng Tư này phía bắc. Ngày 04 tháng Năm, vị trí của dải không phải là mưa gió mùa. Trong giai đoạn mưa vẫn ở Malaysia thì sang ngày 05 tháng thứ hai, lượng mưa bắt đầu vào ngày 07 tháng Năm, dải mưa đã bao phủ hầu khắp Thái Lan và Năm và được duy trì liên tục ngưỡng 5 một phần bắc Lào. Ngày 06 tháng Năm cho mm.ngày-1 trong 4 ngày liên tiếp. Đến ngày 15 thấy rõ sự mở rộng của gió mùa mùa hè tại bán tháng Năm, mưa tiếp tục xuất hiện lại với lượng đảo Đông Dương khi dải mưa đã bao phủ gần mưa đạt 5 mm.ngày-1. Do đó, ngày 07 tháng như toàn bộ Malaysia, Thái Lan, Lào, Năm đã chính thức đánh dấu giai đoạn bắt đầu Campuchia và miền nam Việt Nam. Sang ngày mùa mưa tại Đông Dương năm 2012. 07 tháng Năm, mưa tiếp tục được duy trì cả về diện và lượng ở khu vực này. Do đó nếu bắt đầu 3.2. Trường mưa và trường hoàn lưu dự báo tích phân dự báo từ ngày 04 tháng Năm, mô hình RAMS sẽ cho dự báo định tính ngày bùng Trường mưa dự báo được biểu diễn trong nổ gió mùa tại bán đảo Đông Dương và Nam Hình 3 cho thấy từ ngày 04 tới ngày 07 tháng Bộ đều là ngày 06 tháng Năm. Năm diễn ra sự di chuyển rất nhanh của dải Hình 4. Trường hoàn lưu mực 850 hPa dự báo cho thời kì bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ 2012.
184 N.M. Trường, B.M. Tuân. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186 Hình 5. Trung bình gió vĩ hướng mực 850 hPa khu vực (10 oN – 15oN, 100oE – 110oE) số liệu dự báo (trái) và số liệu tái phân tích NCAR/NCEP (phải). 3.4. Chỉ số gió vĩ hướng dự báo xu thế tăng vào ngày 07 tháng Năm và giảm Chỉ số gió tây cho ngày bùng nổ gió mùa vào đầu ngày 08 tháng Năm. mùa hè khu vực Nam Bộ được định nghĩa như Với ngưỡng chỉ tiêu 0,5 m.s-1, cả hai chỉ số sau: Ngày bùng nổ gió mùa là ngày giá trị trung gió vĩ hướng dự báo và chỉ số gió vĩ hướng tái bình của trường gió vĩ hướng mực 850 hPa phân tích đều cho ngày bùng nổ gió mùa khu trong miền (10o N – 15o N; 100o E – 110o E) đạt vực Nam Bộ năm 2012 xảy ra trước so với chỉ trên 0,5 m.s-1 và duy trì liên tục trong ít nhất ba số mưa quan trắc vài ngày, ngay từ khi bắt đầu ngày tiếp theo. Giá trị trung bình gió vĩ hướng tích phân mô hình. Kết quả này cũng giống như mực 850 hPa khu vực (10o N – 15o N, 100o E – trường hợp năm La Nina đang suy yếu 2001 110o E) được biểu diễn trong Hình 5 cho thấy, trong bài báo khác được đăng cùng số và cũng về hình thế chung, chỉ số gió vĩ hướng dự báo giống với kết quả thu được của Phạm Thị đã nắm bắt tốt những thay đổi của trường gió Thanh Hương và Trần Trung Trực (1999) [1], quy mô lớn với một cực đại vào ngày 05 tháng đó là trong nhiều trường hợp gió tây thịnh hành Năm và một cực tiểu vào 06 tháng Năm. Các trong một thời gian khá dài trước khi mưa gió ngày sau đó, chỉ số này cũng cho thấy những mùa diễn ra. Kết quả này cho thấy, chỉ số gió vĩ nét tương đồng so với chỉ số gió vĩ hướng sử hướng có thể chỉ thị khá chính xác ngày bùng dụng số liệu tái phân tích NCAR/NCEP với một nổ gió mùa, ngoại trừ trong các năm La Nina đang suy yếu. Hình 6. Trung bình gió vĩ hướng mực 850 hPa khu vực (10oN – 15oN, 100oE –110oE) số liệu dự báo (trái) và số liệu tái phân tích NCAR/NCEP (phải).
N.M. Trường, B.M. Tuân. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186 185 3.5. Chỉ số gradient nhiệt độ Sử dụng các chỉ số có được từ mô hình RAMS với số liệu tái phân tích NCAR/NCEP Chỉ số gradient nhiệt độ cho ngày bùng nổ trong bài báo khác đăng cùng số cho thấy kết gió mùa được định nghĩa: Giá trị nhiệt độ trung quả nhất quán đó là: 1) chỉ số mưa trạm dự báo bình 500 hPa – 200 hPa tại hai khu vực (100o E ngày bùng nổ gió mùa sớm hơn 2 ngày so với – 110o E; 15o N – 25o N) lớn hơn khu vực (100o số liệu quan trắc trong năm La Nina đang suy E – 110o E; 5o S – 5o N). Mang đặc trưng của yếu. Đây là con số rất khả quan trong bối cảnh một năm La Nina đang suy yếu, gradient nhiệt dự báo nghiệp vụ, tuy nhiên RAMS cho mưa dự độ trung bình mực cao khí quyển năm 2012 báo thiên cao ở nhiều trạm. 2) Các chỉ số gió cũng đảo ngược sớm ở cả số liệu dự báo và số tây và gradient nhiệt độ dự báo đều khá tương liệu tái phân tích. Hình 6 cho thấy nhiệt độ đồng với số liệu tái phân tích và đều cho ngày trung bình mực cao khu vực phía bắc Việt Nam bùng nổ sớm hơn so với chỉ số mưa trong năm đã lớn hơn so với nhiệt độ trung bình khu vực La Nina, tuy nhiên chỉ số gradient nhiệt độ phía nam Việt Nam ngay từ ngày bắt đầu tích tương đối yếu hơn một chút so với số liệu tái phân mô hình (ngày 04 tháng Năm). Quy luật phân tích. này cũng được nhận thấy trong trường hợp năm Tuy nhiên, để có thể rút ra những qui luật La Nina trong bài báo khác được đăng cùng số. về sai số mang tính hệ thống thì cần có thêm Nguyên nhân của sự đảo ngược sớm này có thể nhiều trường hợp nghiên cứu nữa. Ngoài ra, không mang tính nhiệt lực địa phương và là cũng cần thử nghiệm cho dự báo tổ hợp cũng điều cần được nghiên cứu thêm để có thể đưa ra như dự báo hạn dài hơn sử dụng số liệu CFS những kết luận chính xác hơn. Do đó có thể với độ phân giải mô hình cao hơn. nhận định, chỉ số gradient nhiệt độ là một chỉ số cảnh báo sớm tốt cho sự bùng nổ gió mùa mùa hè tại Nam Bộ, nhưng có thể sẽ ít giá trị tham Tài liệu tham khảo khảo trong các năm La Nina, nhất là La Nina mạnh. [1] Phạm Thị Thanh Hương và Trần Trung Trực (1999), “Nghiên cứu mở đầu gió mùa mùa hè trên khu vực Tây Nguyên – Nam bộ và quan hệ của nó với hoạt động ENSO”, Báo cáo tổng kết Đề tài 4. Kết luận Khoa học, Tổng cục Khí tượng Thuỷ văn, 80 trang. Kết quả dự báo bằng mô hình RAMS sử [2] Nguyễn Đức Ngữ và Nguyễn Thị Hiền Thuận, Đề xuất chỉ số hoàn lưu gió mùa để nghiên cứu tính dụng số liệu phân tích và dự báo GFS cho thấy biến động của gió mùa mùa hè ở Nam bộ. Tạp chí RAMS đã dự báo tốt được sự xuất hiện của hệ Khí tượng Thuỷ văn, số 5, 2006 trang 1-10. thống mưa quy mô lớn và các quá trình khí [3] Nguyễn Thị Hiền Thuận, Gió mùa tây nam trong quyển của giai đoạn bùng nổ gió mùa mùa hè thời kỳ đầu mùa ở Tây nguyên và Nam bộ. Tạp chí Khí tượng Thuỷ văn, số 7, 2001, trang 1-7. khu vực Nam Bộ. Về diện mưa, RAMS cho [4] Yang S. and Coauthors, “Simulations and thấy một dải mưa lớn từ khu vực Malaysia di Seasonal Prediction of the Asian Summer chuyển rất nhanh tới bán đảo Đông Dương Monsoon in the NCEP Climate Forecast System”, trong giai đoạn bùng nổ. Đồng thời với sự di J. Climate, 21, 2008, 3755-3775. [5] Moron V., A.W. Robertson, and M.N. Ward, chuyển của dải mưa này là sự phát triển của đới (2006), “Seasonal predictability and spatial gió tây nam từ vịnh Belgan thổi tới Việt Nam. coherence of rainfall characteristics in the tropical
186 N.M. Trường, B.M. Tuân. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186 setting of Senegal”, Mon. Wea. Rev., 134, 3468- [8] Rao Y. P., (1976), “Southwest monsoon: Synoptic 3482. meteorology”, Meteor. Monogr., No.1/1976, India [6] Wang B. and LinHo, “Rainy season of the Asian– Meteorological Department, 367pp. Pacific Summer Monsoon”, J. Climate, 15, 2002, [9] Goswami P., and K. C. Gouda, (2010), 386-398. “Evaluation of a Dynamical Basis for Advance [7] Pearce R. P., and U. C. Mohanthy, “Onsets of the Forecasting of the Date of Onset of Monsoon Asian summer monsoon 1979-82”, J. Atmos. Sci., Rainfall over India”, Mon. Wea. Rev., 138, 3120– 41,1984, 1620-1639. 3141. A case study on summer monsoon onset prediction for southern Vietnam in 2012 using the RAMS model Nguyen Minh Truong, Bui Minh TuanNguyễn Minh Trường, Bùi Minh Tuân Faculty of Hydro-Meteorology and Oceanography, VNU University of Science, 334 Nguyen Trai, Thanh Xuan, Hanoi, Vietnam In this study, the RAMS (the Regional Atmospheric ModelingModelling System) model is implemented to predict the onset date of summer monsoon over southern Vietnam in 2012, using GFS data. The results indicate that the model successfully forecasts major features of the Southeast Asia monsoon onset, including the evolution of large-scale rainfall pattern, early establishing of tropical westerly, and the reversal of upper-level temperature gradient. However, RAMS predicts the rainfall intensity higher than observed data at almost all of stations and depicts the upper-level temperature gradient lower than reanalysis data. These imply systematic errors in monsoon onset forecast by RAMS under the effect of El Nino-Southern Oscillation (ENSO) to the whole onset process over southern Vietnam, which is already illustrated in another article issued in the same volume. Keywords: Monsoon onset, RAMS model, monsoon onset prediction.