Cập nhật nội dung chi tiết về Quy Mô Và Cấu Trúc Dân Số mới nhất trên website Comforttinhdauthom.com. Hy vọng thông tin trong bài viết sẽ đáp ứng được nhu cầu ngoài mong đợi của bạn, chúng tôi sẽ làm việc thường xuyên để cập nhật nội dung mới nhằm giúp bạn nhận được thông tin nhanh chóng và chính xác nhất.
Published on
Đại Học Y Dược TP.HCM Khoa Y tế công cộng BM. Dân Số – Thống kê- Tin học y học Giảng viên: CN. Trần Thị Tuyết Nga
Tỉ suất gia tăng dân số còn gọi là tốc độ gia tăng dân số
Tsuat sinh, ts tử, tỷ suất mới mắc
Tỉnh nào có dân số cao nhất nước? Thấp nhất nước? Tỉnh nào có mật độ dân số cao nhất nước? Thấp nhất nước?
Tuoi mu
phản ánh tình trạng bình thường hay bất thường của sức khỏe cộng đồng
Đáy lớn dần
đáy táp rộng,đỉnh tháp nhọn,các cạnh thoai thoải.Thể hiện tỉ suất sinh cao,trẻ em đông,tuổi thọ trung bình thấp,dân số tăng nhan Đáy lớn dần
Thành có xu hướng thẳng đứngTháp có dạng hẹp ở phần đáy và mở rộng hơn ở phần đỉnh,thể hiện tỉ suất sinh thấp,tỉ lệ tử thấp ở nhốm trẻ nhưng cao ở nhóm già,tuổi thọ trung bình cao,dân số ổn định cả về quy mô lẫn cơ cấu
Đáy nhỏ dầnTháp có dạng phình to ở giữa,thu hẹp về hai phía đáy và đỉnh tháp.Thể hiện sự chuyển tiếp từ dân số trẻ sang dân số già,tỉ suất sinh giảm nhanh,nhóm trẻ em ít,gia tăng dân số có xu hướng giảm dần
1. QUY MÔ VÀ CƠ CẤU DÂN SỐ GV: Trần Thị Tuyết Nga
4. 1. Khái quát quy mô dân số (tt)
9. Mật độ dân số một số nước trên thế giới 2008 – 2009 1. Khái quát quy mô dân số (tt) 2008 2009 Thế giới 49 50 Những nước phát triển 27 27 Những nước đang phát triển 66 67 Những nước kém phát triển 38 40 Trung Quốc 139 139 Việt Nam 256 259 Philippin 302 307 Canada 3 3 Nga 8 8
11. Quy mô, mật độ dân số và tốc độ gia tăng dân số hằng năm của 15 nước đông dân nhất thế giới (2008) Trung Quốc 1.324.708.000 139 0,5 Ấn Độ 1.149.285.000 350 1,6 Hoa Kì 3.044.86.000 32 0,6 Indonesia 239.945.000 126 1,5 Braxin 195.138.000 23 1,3 Pakistan 172.800.000 217 2,2 Nigeria 148.071.000 160 2,5 Bangladesh 147.285.000 1023 1,7 Nga 141.875.000 8 -0,3 Nhật 127.720.000 338 -0,0 Mexico 107.677.000 55 1,6 Philippin 90.457.000 302 2,1 Việt Nam 86.185.000 260 1,2 Đức 82.170.000 230 -0,2 Ethiopia 79.087.000 72 2,5
15. 2. Cấu trúc dân số (tt) Theo dân tộc
16. 2. Cấu trúc dân số (tt) Ngôn ngữ Dân tộc Việt – Mường Kinh (Việt), Chứt, Mường, Thổ Tày – Thái Bố Y, Giáy, Lào, Lự, Nùng, Sán Chay, Tày,Thái Môn – Khmer Ba Na, Brâu, Bru – Vân Kiều, Chơ Ro, Co, Cơ Ho, Cờ Tu, Giẻ Triêng, Hrê, Kháng, Khmer, Khơ Mú, Mạ, Mảng, M’Nông, Ơ Đu, Rơ Măm, Tà Ôi, Xinh Mun, Xơ Đăng, Xtiêng. Mông – Dao Dao, Mông, Pà Thẻn Kadai Cờ Lao, La Chí, La Ha, Pu Péo. Nam Đảo Chăm, Chu Ru, Ê Đê, Gia Rai, Ra Glai. Hán Hoa, Ngái, Sán Dìu. Tạng Cồn, Hà Nhì, La Hủ, Lô Lô, Phù Lá, Si La.
23. 2. Cấu trúc dân số (tt) 0 1 2 3 17 18 19 3 17 18 0 1 2 3 17 18 4 18 19 Tuổi tính theo sinh kỉ niệm sinh nhật đã qua Tuổi tính theo kỉ niệm sinh nhật sắp tới kỉ niệm ngày sinh kỉ niệm ngày sinh tuổi tuổi 2 1 0 1 2 3
32. Ví dụ tuổi tuổi tuổi nam nam nam nữ nữ nữ Tháp tiến biến Tháp thóai biến Tháp tĩnh biến
33. Ví dụ Tháp dân số Trung Quốc các năm 1964, 1982, 2000 1964 1982 2000
34. Tháp dân số Việt Nam năm 2008
35. Tháp dân số Sudan năm 1995
36. Tháp dân số Anh năm 2005
39. Tháp dân số Namibia năm 1991
40. Tháp dân số Bolivia năm 2005
42. Thank you!
Dân Số Và Tổng Điều Tra Dân Số
Tổng Điều tra Dân số và Nhà ở được tiến hành 10 năm một lần và bắt đầu từ ngày 1 tháng 4. Việt Nam đã tiến hành 4 cuộc Tổng điều tra Dân số và Nhà ở kể từ khi đất nước thống nhất (năm 1975), cụ thể vào tháng 4 các năm 1979, 1989, 1999, và 2009. Cuộc Tổng điều tra Dân số và Nhà ở lần thứ 5 sẽ diễn ra vào năm 2019 nhằm thu thập các thông tin đáp ứng các chỉ tiêu quốc gia và một số chỉ tiêu phát triển bền vững. Theo số liệu của UNFPA, tổng dân số Việt Nam năm 2017 là 95,5 triệu dân, đứng đầu trong khu vực sông Mekong.
Biểu 1. Dân số Việt Nam theo thời gian (đơn vị: ngàn người) – Tổng hợp dựa trên số liệu từ Tổng cục Thống kê năm 2017, 2018
Nhìn chung tỷ lệ gia tăng dân số ở Việt Nam đang ở mức thấp, với mức tăng 1,07% năm 2016 Đây là kế quả của việc triển khai Chiến lược Quốc gia về Dân số và Sức khoẻ sinh sản giai đoạn 2011-2020, với mục tiêu đến năm 2020, 70% phụ nữ tiếp cận các biện pháp tránh thai và tăng lên 100% vào năm 2030, bao gồm người nghèo, nhóm bên lề, nhóm đối tượng khó tiếp cận, và đồng bào dân tộc thiểu số. Chính sách này nhằm giảm thiểu tình trạng mang thai ngoài ý muốn dẫn đến hệ quả sinh nở không an toàn hoặc nạo phá thai.
Tỷ lệ này mặc dù thấp hơn và chưa nghiêm trọng bằng tình trạng tại Trung Quốc những năm 2000 (120/100) nhưng vẫn cao hơn các nước còn lại trong khu vực sông Mekong, ví dụ như Thái Lan, Campuchia, và Lào (105/100). Theo Quỹ dân số Liên hợp quốc (UNFPA), tình trạng này là hệ quả của phân biệt giới tính với tâm lý thích có con trai (đặc biệt là con đầu lòng) và việc nạo phá thai trái pháp luật cũng như sự phát triển của công nghệ giúp phát hiện giới tính sớm hơn nhưng cũng đồng thời tiếp tay cho hành vi nạo phá thai nếu giới tính thai nhi là nữ, bất chấp quy định phá thai vì lý do giới tính là vi phạm pháp luật Việt Nam.
Ngoài ra công tác quản lý dân số còn một số hạn chế, cụ thể là:
1. Chưa có giải pháp đồng bộ phát huy lợi thế của thời kỳ dân số vàng và thích ứng với già hóa dân số.
2. Các chỉ số về Nhân khẩu học và Phát triển con người còn thấp (chỉ số HDI của Việt Nam là 0,691, xếp thứ 116 trên tổng số 188 quốc gia).
3. Tỷ lệ trẻ suy dinh dưỡng, tỷ lệ tử vong bà mẹ, trẻ em còn ở mức cao.
4. Tuổi thọ bình quân tăng nhưng số năm sống khỏe mạnh thấp so với nhiều nước.
5. Tình trạng tảo hôn và hôn nhân cận huyết vẫn còn phổ biến trong cộng đồng dân tộc thiểu số.
Biểu 2. Tỷ lệ gia tăng dân số hàng năm của Việt Nam – Tổng hợp từ số liệu từ Tổng cục Thống kê năm 2016
Phân bố độ tuổi dân cư
Theo UNFPA, Việt Nam đang hưởng thời kỳ “cơ cấu dân số vàng” và sẽ kết thúc vào năm 2040, nhóm dân số trong độ tuổi từ 15-24 tuổi chiếm đa số đến tới 70% dân số. Theo số liệu sơ bộ của Tổng cục Thống kê năm 2016, dân số trong độ tuổi lao động của Việt Nam đã tăng hơn 461 nghìn người so với năm 2015, đạt mức 54,45 triệu người.
Biểu 3. Cấu trúc tuổi của dân số Việt Nam (đơn vị: ngàn người) – Tổng hợp từ dữ liệu của UNFPA năm 2017
Tuổi thọ bình quân tự nhiên của Việt Nam tăng lên trong những năm qua từ 67,5 lên 72 tuổi trong giai đoạn 2000-2016, cao nhất trong các nước thuộc khu vực hạ lưu sông Mekong. Tuổi thọ trung bình của nữ là 81, sống lâu hơn nam đến hơn 9 năm (nam: 72)Chỉ số này tăng lên thể hiện sức khoẻ và tuổi thọ của người dân Việt Nam đã được cải thiện hơn. Tuy nhiên, thực tế này cũng đặt ra những thách thức trong việc bảo đảm hưu trí và chăm sóc người cao tuổi.
Mật độ dân cư
Việt Nam là quốc gia có mật độ dân số cao nhất trong các nước trong khu vực với 312 người/km 2 tính đến tháng 08 năm 2018.
Biểu 4. Mật độ dân số theo vùng ở Việt Nam năm 2016 (tổng hợp trên dữ liệu từ Tổng cục Thống kê năm 2016)
Đối với cấp tỉnh/thành, TP. Hồ Chí Minh chiếm vị trí số 1 cả nước về cả số dân (8.297,5 người năm 2016) và mật độ dân cư (4.025 người/km 2), tiếp theo là Hà Nội với dân số là 7.328,4 và mật độ là 2182 người/km 2. Dân số của Hà Nội năm 2016 tăng thêm 695,5 nghìn người so với năm 2010, tương tự Hồ Chí Minh tăng thêm 950,9 nghìn người. Theo định hướng đẩy mạnh quá trình đô thị hoá của Chính phủ, mật độ dân cư ở các thành phố lớn sẽ tiếp tục tăng vì dân số đô thị Việt Nam sẽ đạt 45% vào năm 2020 (năm 2015 đã đạt 33,88%).
Đa dạng dân tộc tại Việt Nam
Đa dạng dân tộc là một đặc điểm nổi bật của dân số Việt Nam. Việt Nam có 54 dân tộc cùng sinh sống, trong đó dân tộc Kinh chiếm chiếm tỷ lệ lớn nhất (gần 86%) trong khi 53 dân tộc còn lại chỉ chiếm hơn 14% (Tày: 1,89%, Thái: 1,81% và Mường 1,48%) Các dân tộc Việt Nam được xếp theo 5 ngữ hệ là Nam Á, Thái – Ka đai (hay Kam – Thai), Hán Tạng – Nam đảo (hay Mã lai – Đa đảo) và Mông – Dao (hay Mèo – Dao). và 8 nhóm ngôn ngữ: Việt – Mường, Tày – Thái, Mông – Dao, Ka Đai, Tạng Miến, Nam Đảo, Hán.
Di cư
Sử Dụng Đồng Thời Quan Trắc Quy Mô Lớn Và Quy Mô Bão Trong Việc Tăng Cường Thông Tin Ban Đầu Cho Bài Toán Dự Báo Xoáy Thuận Nhiệt Đới Bằng Mô Hình Số Trị
Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235
Sử dụng đồng thời quan trắc quy mô lớn và quy mô bão trong việc tăng cường thông tin ban đầu cho bài toán dự báo xoáy thuận nhiệt đới bằng mô hình số trị Dư Đức Tiến1,*, Ngô Đức Thành2, Kiều Quốc Chánh3 1
Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Trung ương 2 Trường đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam 3 Đại học Indiana, Hoa Kỳ
Nhận ngày 08 tháng 8 năm 2016 Chỉnh sửa ngày 26 tháng 8 năm 2016; Chấp nhận đăng ngày 16 tháng12 năm 2016 Tóm tắt: Sử dụng đồng thời thông tin quan trắc hòa hợp từ quy mô lớn đến quy mô bão, bài báo đưa ra một phương pháp tăng cường thông tin ban đầu một cách khách quan cho mô hình dự báo số trị khu vực WRF-ARW của NCEP (Trung tâm nghiên cứu môi trường quốc gia, Mỹ) ứng dụng trong dự báo bão bằng phương pháp đồng hóa tổ hợp lọc Kalman (LETKF). Thông tin quy mô bão được tạo ra dựa trên việc xây dựng mô hình xoáy 3 chiều đầy đủ từ thông tin phân tích bão thực tế trong nghiệp vụ của NCEP. Thông tin quan trắc quy mô lớn là số liệu gió tại các mực trên cao tính toán từ sự dịch chuyển của mây do trung tâm CIMSS (Trường đại học Wisconsin, Mỹ) cung cấp. Các dẫn giải về phương pháp sẽ được giới thiệu cùng một số kết quả thử nghiệm ban đầu với trường hợp cơn bão Usagi năm 2013 hoạt động trên khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương (TBTBD). Một số kết quả bước đầu cho thấy tính hiệu quả của phương pháp đồng hóa đồng thời các thông tin ở các quy mô khác nhau trong dự báo quỹ đạo và cường độ của cơn bão. Từ khóa: Ban đầu hóa bão, đồng hóa tổ hợp, cấu trúc bão 3 chiều.
Tác giả liên hệ. ĐT.: 84-936067015 Email: duductien@gmail.com
224
D.Đ. Tiến và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235
nhiệt độ và độ ẩm của khí quyển [13]. Ngoài ra, từ số liệu của vệ tinh địa tĩnh cho phép chiết suất đưa vào mô hình trường gió trên cao thông qua việc xác định sự dịch chuyển của các phần tử mây mỏng hoặc tựa trong suốt giữa các khoảng thời gian liên tiếp nhau [10]. Mặc dù đã có sự bổ sung cấu trúc khí quyển trên biển từ số liệu vệ tinh, tuy nhiên các đặc trưng động lực ba chiều phân giải cao vẫn hết sức hạn chế để có thể đáp ứng được bài toán mô phỏng và dự báo xoáy thuận nhiệt đới/bão với quy mô không gian ngang dưới 10km. Riêng dữ liệu về bão từ các thám sát sử dụng máy bay bay vào bão và đo đạc (dropsonde) mặc dù có chất lượng thông tin cao nhưng chi phí hết sức đắt đỏ và do đó rất hạn chế trong công tác nghiệp vụ. Nhận thức được vai trò quan trọng của cấu trúc nhiệt-động lực của bão ban đầu đến kết quả mô phỏng và dự báo bão và do bản thân sự thiếu hụt quan trắc đã dẫn tới các phân tích trường qui mô lớn thường quá yếu so với thực tế [8], lớp bài toán ban đầu hóa xoáy (Tropical Cyclone Initialization) đã ra đời với nguyên tắc chính là đưa được vào thông tin xoáy có cấu trúc thật hơn thay thế cấu trúc xoáy không thật do các quan trắc hiện tại chưa đảm bảo việc thể hiện cấu trúc thật của bão trong trường ban đầu. Phương pháp cài xoáy lý tưởng vào trường ban đầu của mô hình hoặc các xoáy lý tưởng (bogus vortex, model vortex, synthetic vortex) được gọi chung là bogus. Các xoáy lý tưởng được xây dựng dựa trên các thông tin quan trắc về bão, bao gồm vị trí có áp suất mực biển cực tiểu, tốc độ gió bề mặt cực đại Vmax, áp suất mực biển cực tiểu Pmin, bán kính gió cực đại, bán kính gió 15kts hoặc 30kts. Hiện nay có 3 lớp phương pháp ban đầu hóa xoáy bão chính gồm: i) phương pháp bogus thực nghiệm, ii) phương pháp ban đầu hóa động lực và iii) phương pháp bogus khách quan. 1.1. Phương pháp bogus thực nghiệm Phương pháp bogus thực nghiệm giả thiết xoáy ban đầu là một xoáy nhiễu trên trường quy mô lớn và cần phải thay thế xoáy nhiễu này bởi
225
một xoáy có cấu trúc phù hợp nhất (bogus lý tưởng) với các đặc điểm chính của bão thông qua các quan trắc ước lượng về bão như cường độ, ví trị, bán kính gió mạnh nhất,… Quá trình thay thế xoáy nhiễu bằng xoáy lý tưởng phải được thực hiện một cách hòa hợp, tránh sự mất cân bằng giữa các trường và sự phát sinh nhiễu, gia tăng biên độ nhiễu trong quá trình tích phân của mô hình. Ba đặc điểm chính cần phải đảm bảo trong một cấu trúc xoáy lý tưởng bao gồm: i) sự thay đổi theo khoảng cách tính từ tâm bão của profile gió tiếp tuyến và áp suất, ii) sự thay đổi theo độ cao của gió và áp suất và iii) xem xét đến tính đối xứng và bất đối xứng của bão. Hai phân bố đặc trưng nhất cho xoáy bão gồm: i) phân bố trường khí áp suất với giá trị cực tiểu tại tâm bão và tăng dần theo khoảng cách so với tâm bão và ii) phân bố gió tiếp tuyến với giá trị cực tiểu tại tâm bão và mạnh dần theo khoảng cách đến giá trị bán kính tốc độ gió cực đại rồi tiếp tục giảm dần theo khoảng cách so với tâm bão. Các profile gió tiếp tuyến trong những nghiên cứu hiện nay về cơ bản đều dựa trên profile gió tiếp tuyến của xoáy trong cơ học chất lỏng nhớt do William John Macquorn Rankine tìm ra ở thế kỉ 19 [4], gọi tắt là các profile Rankine, có dạng:
<
≥
(1)
trong đó ( ) là gió tiếp tuyến tại khoảng cách so với tâm xoáy, là tốc độ gió tiếp tuyến cực đại và là bán kính gió cực đại. Hạn chế chính của profile Rankine là không khả vi tại vị trí bán kính gió cực đại và không mô tả được hoàn lưu phía ngoài bão. Hai công thức điển hình miêu tả profile của gió tiếp tuyến và áp suất cải tiến từ dạng profile Rankine gồm trong nghiên cứu của Fujita (1952) và Kurihara (1993) [4, 8]. Trong Fujita (1952), phân bố áp suất bề mặt có dạng: /
( )=
−∆
1+
(2)
226 D.Đ. Tiến và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235
trong đó là bán kính, là áp suất bề mặt môi trường, ∆ đặc trưng cho cường độ xoáy và đặc trưng cho kích thước xoáy. Công thức phân bố áp suất (2) được mở rộng và ứng dụng trong rất nhiều công trình, ví dụ [9, 14]. Đối với phân bố gió tiếp tuyến V(r,σ,t) theo bán kính r, mực mô hình σ và thời gian t, trong Kurihara (1993) có dạng: ( , , ) =<
(3)
trong đó phụ thuộc vào quy mô thời gian điều chỉnh τ, là phân bố gió mục tiêu cho trước. Công thức (3) thường được mở rộng và ứng dụng trong một số mô hình chính áp. Một bước quan trọng của phương pháp bogus thực nghiệm là quá trình loại bỏ trường xoáy nhiễu ra khỏi trường ban đầu để giữ lại trường quy mô lớn. Phương pháp loại bỏ đơn giản có thể được thực hiện bằng cách áp dụng các toán tử lọc, làm trơn theo không gian cho các trường áp suất (hoặc địa thế vị) hoặc có thể áp dụng phương pháp phân tích chuỗi Fourie và giữ lại thành phần sóng chính [8]. 1.2. Phương pháp ban đầu hóa động lực Tương tự phương pháp bogus thực nghiệm với việc sử dụng các profile cân bằng thực nghiệm cho cấu trúc xoáy bão, tuy nhiên điểm khác biệt cơ bản của phương pháp động lực là sử dụng chính mô hình để tạo sự cân bằng và sinh ra xoáy nhân tạo phù hợp nhất so với quan trắc, các xoáy này còn gọi là các xoáy bogus tự mô hình (model self bogus vortex), sơ đồ điển hình hiện nay như nghiên cứu của Nguyen và Chen (2011) [9]. Trên thực tế đây là phương pháp khá phức tạp nhưng giảm thiểu được việc bất cân bằng động lực trong phương pháp bogus thực nghiệm. Ví dụ trong nghiên cứu [9] với việc mô phỏng lại cơn bão Morakot, cấu trúc ban đầu được thực hiện bằng cách chạy lặp một số lần hữu hạn (80 lần) mô hình khu vực WRF với thời hạn tích phân ban đầu là 1h. Các lần lặp sau lấy kết quả của lần lặp trước làm điều kiện ban đầu để tích phân lại. Quá trình chạy lặp này cho phép
xoáy ban đầu cân bằng động lực với trường quy mô lớn ban đầu cho trước. 1.3. Phương pháp bogus khách quan Dựa trên đặc tính của phương pháp đồng hóa biến phân là phân tích ước lượng trạng thái tối ưu có khả năng xảy ra cao nhất ứng với một tập quan trắc và một trạng thái nền cho trường, Zou và Xiao (2000) đã đề xuất ứng dụng phương pháp này trong bài toán ban đầu hóa xoáy [14]. Tư tưởng chính của phương pháp là sau khi xây dựng xoáy giả lý tưởng, việc đưa thông tin các xoáy giả này vào mô hình phải được thực hiện một cách khách quan không giống như khâu thực hiện thứ 2 trong các phương pháp bogus thực nghiệm thực hiện là thông qua các quan hệ như cân bằng phi tuyến phía trên lớp biên, quan hệ gió gradient, quan hệ địa chuyển, cân bằng thũy tĩnh… để tính toán cấu trúc lại từng biến của mô hình. Các quá trình này hết sức phức tạp và phải thiết lập lại phụ thuộc vào từng cấu trúc của các mô hình khác nhau. Nếu xem xoáy giả như là một quan trắc cần đồng hóa vào (thông qua đặc tính động lực rõ rệt nhất đặc trưng cho bão bằng các profile gió và áp suất), quá trình đồng hóa sẽ phân tích tối ưu lại trường ban đầu giữa trên các thông tin quan trắc lý tưởng này trên toàn miền tính mà không mang tính áp đặt như các phương pháp bogus thực nghiệm. Tác giả cũng mong muốn đây là phương pháp tổng quát hóa bài toán ban đầu hóa xoáy cho tất cả các mô hình – điều mà các phương pháp bogus thực nghiệm không đạt được. Tuy nhiên trên thực tế một hạn chế ở đây chính là bản thân việc xây dựng hệ thống đồng hóa số liệu cũng phụ thuộc cho từng mô hình, việc xây dựng hệ thống đồng hóa có thể còn phức tạp hơn cả các phương pháp bogus thực nghiệm. Ngoài ra cũng cần thiết đưa ra được ma trận sai số hiệp biến phương sai nền B như là điều kiện cần trong phương pháp đồng hóa biến phân. Những điểm hạn chế này cũng phần nào làm giảm khả năng tổng quát hóa phương pháp cài xoáy theo đề xuất của Zou.
D.Đ. Tiến và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235
227
toán tử quan trắc – độc lập với mô hình. So với phương pháp đồng hóa biến phân thì phương pháp đồng hóa tổ hợp sử dụng bộ lọc Kalman (EnKF) đã cho phép phần nào tổng quát hóa thực sự bài toán ban đầu hóa xoáy bão cho mô hình số trị. Kalnay và cộng sự (2007) đã chỉ ra rằng EnKF có thể so sánh được với hệ thống 4DVAR tuy nhiên việc thuận tiện trong các tham số quan trắc mới đưa vào như hai tham số vị trí và tốc độ dịch chuyển của bão là không đơn giản khi áp dụng vào một hệ 4DVAR [6]. Điều này đặc biệt quan trọng khi mà các thám sát với các hình thức khác nhau được phát triển để quan trắc và giám sát bão một cách phi truyền thống có thể được tận dụng nhanh khi áp dụng phương pháp EnKF. Dựa trên những điểm mạnh của phương pháp đồng hóa tổ hợp, trong nghiên cứu sẽ tăng cường cấu trúc của xoáy bão cho mô hình dựa trên phương pháp LETKF. Để làm được việc này, hệ thống chương trình xử lý số liệu phân tích bão thực và chương trình xây dựng một xoáy nhân tạo ba chiều đầy đủ đã được thực hiện (phần 2). Các thông tin xoáy nhân tạo này sẽ được đồng hóa đồng thời (blending) với các quan trắc quy mô lớn khác (gió vệ tinh) thông qua phương pháp LETKF (phần 3).
2. Phương pháp tạo cấu trúc xoáy ba chiều nhân tạo từ thông tin quan trắc bão thực 2.1. Cơ sở lý thuyết và tính toán module mô phỏng xoáy bão nhân tạo Trước hết, sự thay đổi của gió theo độ cao được lấy từ một nghiệm tại thời điểm ban đầu (t = 0) trong mô hình giải tích đầy đủ do Kieu và Zhang (2009) thiết lập [7]. Công thức đầy đủ cho cấu trúc gió tiếp tuyến bão được đưa ra theo công thức:
E
sin
2
cos
2
]}
(4)
228 D.Đ. Tiến và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235
chúng tôi áp dụng phương pháp lặp Lipman 2 chiều trên từng mực độ cao khác nhau, chi tiết về giải phương trình Poison và phương pháp lặp Lipman [3]. Cụ thể thực hiện như sau: Bước 1: Thực hiện vòng lặp toàn bộ miền tính giả định T chỉ bao phủ vùng xoáy bão và thực hiện: Xác định bán kính r trong công thức (4) từ tâm bão đến điểm lướii, j, k. Tính giá trị gió tiếp tuyến theo công thức (4) và chuyển đổi sang giá trị thành phần gió kinh hướng (u) và vĩ hướng (v) tại điểm i, j, k Bước 2: Trường hàm dòng và toán tử Jacobian từ trường gió u,v đã xác định ở bước 1 được áp dụng theo công thức sai phân hữu hạn trung tâm, tại các vùng biên áp dụng sai phân tiến và lùi. Toàn bộ vế phải của công thức (5) ký hiệu lại làrhs(i, i, k) ứng với giá trị tại từng điểm lưới trên miền tính T Bước 3: Giải lặp phương trình (5) trên từng mực miền tính theo phương pháp Lipman với số lần lặp hữu hạn, khi đó bước lặp thứ(n+1) cho Ф sẽ có dạng:
trong đó là gió cực đại, bán kính gió cực đại, là bán kính tính từ tâm bão, là mực mô hình, là tham số xác định dạng phân bố ngang của profile gió (được đặt bằng 0.7 theo nghiên cứu của hệ thống dự báo bão nghiệp cụ HWRF của NCEP, tham khảo báo cáo của Tallapragada và cộng sự năm 2014), δ là tham số tự do thay đổi từ [0, 1] để xác định độ cao của vị trí đạt giá trị gió bề mặt cực đại (δ=0 tương đương với gió cực đại tại bề mặt và (δ=1 ứng với gió cực đại tại mực giữa) và là độ cao so với bề mặt (mực mô hình) [11]. Với phân bố gió trên, nhiễu động địa thế vị sẽ được tính toán tiếp theo bằng cách giải lặp hệ phương trình cân bằng phi tuyến cho gió sau (theo Holton (2004), trang 390 [5], ký hiệu cho cho toán tử gradient và cho toán tử Jacobian):
Φ= ⋅( ∇ )−
(5)
,
Để đơn giản hóa và giảm thời gian tính toán giải lặp phương trình Poison cho biến địa thế vị, ( Φ,,
)
=
Φ
( )
( )
, ,
+Φ
, ,
Δ
( )
+ Φ,
2(Δ
Sai số giữa bước thứ n và n+1 chênh nhau dưới 1% thì phép lặp được dừng lại. Sau khi tính được giá trị địa thế hoặc nhiễu động nhiệt độ thế vị tại từng lớp khí quyển, ta xác định tương ứng nhiệt độ/nhiễu độ nhiệt độ tại từng lớp khí quyển theo phương trình cân bằng thủy tĩnh ( = − ), phương trình trạng thái cho mật độ khí quyển ( = ) và công thức chuyển đổi độ cao địa thế vị và độ cao ( Φ = ). Trong hình 1 minh họa kết quả tính toán cụ thể xoáy nhân tạo cho cơn bão Usagi tại thời điểm 2013-09-19 lúc 00UTC, lưới tính T có độ phân giải 12km x 12km x 31 mực của mô hình WRF-ARW, các tham số phát báo từ Trung tâm cảnh báo bão của Mỹ JTWC gồm tâm tại 16.9N;128.5E, sức gió mạnh nhất Vmax đạt 48 m/s với bán kính rmax đạt 37km và áp suất cực tiểu tại tâm đạt 952hPa. Trong hình 1e cung cấp số liệu ước lượng gió bề mặt mực 10m từ vệ
( )
,
,
)
Δ
−Δ
Δ
ℎ (, , )
(6)
tinh cực của NOAA (Trung tâm quản trị khí quyển và đại dương quốc gia, Mỹ) tại cùng thời điểm mô phỏng xoáy nhân tạo cho cơn bão Usagi cho thấy phân bố gió (hình 1a) phù hợp với phân bố ước lượng này. Ngoài ra, trường nhiệt độ thế vị (hình 1c) cũng mô phỏng rõ được cấu trúc lõi nóng tầng đối lưu của bão. Đánh giá sơ bộ với trường gió xoáy của mô hình toàn cầu GFS làm trường ban đầu cho mô hình WRF-ARW (hình 1f) thấy rằng so với tâm quan trắc, GFS có xu thế lệch về phía trái so với thực tế. Ngoài ra, cường độ đánh giá qua gió bề mặt cực đại VMAX phân tích ban đầu của GFS đạt 35 m/s so với thực tế là 48 m/s còn VMAX trong xoáy nhân tạo đạt 45 m/s. Như vậy, với thông tin VMAX và vị trí thật hơn trong xoáy nhân tạo 3 chiều so với GFS sẽ là thông tin bổ sung hữu ích cho trường ban đầu của mô hình.
Đặc Điểm Dân Số Và Phân Bố Dân Cư
Đặc điểm dân số và phân bố dân cư là bài học mở đầu cho chương Địa lý dân cư. Nước ta có dân số đông, nhiều thành phần dân tộc. Phân bố dân cư không đều giữa các vùng trong cả nước là một vài đặc điểm cơ bản của dân số và phân bố dân cư nước ta.
Bài 8: ĐẶC ĐIỂM DÂN SỐ VÀ PHÂN BỐ DÂN CƯ NƯỚC TA 1. Đặc điểm dân số
a) Đông dân, có nhiều thành phần dân tộc
b) Dân số còn tăng nhanh, cơ cấu dân số thay đổi
2. Đặc điểm phân bố dân cư
2.1. Dân cư phân bố chưa hợp lí
– Nước ta có mật độ dân số trung bình cao, năm 2012 là 265 người/km2
– Dân số nước ta phân bố không hợp lí giữa các vùng:
+ Giữa đồng bằng với trung du và miền núi.
+ Giữa thành thị và nông thôn.
2.2. Nguyên nhân
– Các vùng có dân cư tập trung đông thường gắn liền với :
+ Điều kiện tự nhiên (đất đai, khí h ậu, nguồn nước) thuận lợi cho sinh hoạt và cư trú
+ Lịch sử định cư và khai thác lãnh thổ lâu đời
+ Trình độ phát triển kinh tế – xã hội cao, tập trung nhiều cơ sở kinh tế.
– Các vùng có dân cư thưa thớt thường do thiếu sự đồng bộ của các yếu tố như giao
thông hạn chế, cơ sở hạ tầng kém, điều kiện tự nhiên ít thuận lợi, kinh tế còn chậm phát
triển, ít các cơ sở kinh tế.
B. CÂU HỎI TRẮC NGHIỆM
Câu 1. Trong khu vực Đông Nam Á, dân số nước ta xếp thứ 3 sau
A. In-đô-nê-xi-a và Phi-lip-pin. B. In-đô-nê-xi-a và Thái Lan.
C. In-đô-nê-xi-a và Mi-an-ma. D. In-đô-nê-xi-a và Ma-lai-xi-a.
Câu 2. Đặc điểm nào sau đây không đúng với đặc điểm dân cư nước ta ?
A. Dân số đông, nhiều thành phần dân tộc.
B. Gia tăng dân số giảm nhanh, cơ cấu dân số trẻ.
C. Dân cư phân bố ngày càng hợp lí giữa thành thị và nông thôn.
D. Dân số có sự biến đổi nhanh chóng về cơ cấu nhóm tuổi.
Câu 3. Vùng có mật độ dân số cao nhất cả nước ta là
A. Đồng bằng sông Hồng. B. Đồng bằng sông Cửu Long.
C. Duyên hải miền Trung. D. Đông Nam Bộ.
Câu 4. Người Việt Nam ở nước ngoài tập trung nhiều nhất ở các quốc gia và khu vực
A. Bắc Mĩ, châu Âu, Ôxtrâylia. B. Bắc Mĩ, châu Âu, Nam Á.
C. Bắc Mĩ, Ôxtrâylia, Đông Á. D. châu Âu, Ôxtrâylia, Trung Á.
Câu 5. Nhận định nào sau đây không đúng với đặc điểm phân bố dân cư của nước ta ?
A. Dân cư phân bố không đồng đều giữa đồng bằng với trung du và miền núi.
B. Tây Nguyên là vùng có mật độ dân số thấp nhất nước ta hiện nay.
C. Dân cư tập trung chủ yếu ở khu vực nông thôn.
D. Tỉ lệ dân thành thị của nước ta ngày càng tăng cao.
Bạn đang đọc nội dung bài viết Quy Mô Và Cấu Trúc Dân Số trên website Comforttinhdauthom.com. Hy vọng một phần nào đó những thông tin mà chúng tôi đã cung cấp là rất hữu ích với bạn. Nếu nội dung bài viết hay, ý nghĩa bạn hãy chia sẻ với bạn bè của mình và luôn theo dõi, ủng hộ chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất. Chúc bạn một ngày tốt lành!