Implementation of Tropical Cyclone Detection Scheme to CCAM Model for Seasonal Tropical Cyclone Prediction over the Vietnam East Sea

VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol. 35, No. 3 (2019) 49-60 
49 
Original Article 
Implementation of Tropical Cyclone Detection Scheme 
to CCAM Model for Seasonal Tropical Cyclone Prediction 
over the Vietnam East Sea 
Pham Thanh Ha1, Hoang Danh Huy1, Pham Quang Nam1, Jack Katzfey2, 
John McGregor2, Nguyen Kim Chi2, Tran Quang Duc1, 
Nguyen Manh Linh3, Phan Van Tan1,* 
1VNU University of Science, 334 Nguyen Trai, Hanoi, Vietnam 
2CSIRO, Australia, 107-121 Station St, Aspendale VIC 3195, Australia 
3National Centre for Hydro-Meteorological Forecasting, 
Vietnam Meteorological Hydrological Administration, 62 Nguyen Chi Thanh, Hanoi, Vietnam 
Received 18 April 2019 
Revised 06 June 2019; Accepted 17 July 2019 
Abstract: This study has selected a vortex tracking algorithm scheme for simulating the activity of 
tropical cyclone in the Vietnam East Sea by CCAM model. The results show that the CCAM model 
is able to simulate well the large scale in each month through a reasonable description of the 
movement rules of the tropical cyclone in the study area. Then, this vortex tracking algorithm 
scheme was applied to test the seasonal forecast with the outputs of the CCAM model with a 
resolution of 20km for September 2018 and October 2018. The obtaining results are forecasted quite 
closely in terms of both quantity and high potential occurrence areas of the tropical cyclone when 
compared with reality. In particular, for October 2018, although the activity area of the tropical 
cyclone - YUTU is significantly different from the multi-year average activity position, the seasonal 
forecast results are obtained from the 120 members of the CCAM model captured this difference. 
This suggests that it is possible to apply the CCAM model in combination with the selected vortex 
tracking algorithm scheme for the seasonal forecast of the tropical cyclone over the Vietnam East 
Sea region in the future. 
Keywords: Vortex tracking algorithm scheme, Tropical storm, Tropical cyclone, The Vietnam East 
Sea. 
*
________ 
* Corresponding author. 
 E-mail address: phanvantan@hus.edu.vn 
 https://doi.org/10.25073/2588-1094/vnuees.4384 
VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol. 35, No. 3 (2019) 49-60 
 50 
Thử nghiệm sơ đồ dò tìm xoáy cho mô hình CCAM để dự báo 
bão hạn mùa khu vực Biển Đông 
Phạm Thanh Hà1, Hoàng Danh Huy1, Phạm Quang Nam1, Jack Katzfey2, 
John McGregor2, Nguyễn Kim Chi2, Trần Quang Đức1, 
Nguyễn Mạnh Linh3, Phan Văn Tân1,* 
1Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội, 334 Nguyễn Trãi, Hà Nội, Việt Nam 
2CSIRO, Australia, 107-121 Station St, Aspendale VIC 3195, Australia 
3Trung tâm Dự báo Khí tượng Thuỷ văn Quốc gia, Tổng cục Khí tượng Thuỷ văn, 
62 Nguyễn Chí Thanh, Hà Nội, Việt Nam 
Nhận ngày 18 tháng 4 năm 2019 
Chỉnh sửa ngày 06 tháng 6 năm 2019; Chấp nhận đăng ngày 17 tháng 7 năm 2019 
Tóm tắt: Nghiên cứu này đã lựa chọn được một sơ đồ dò tìm xoáy phù hợp cho việc mô phỏng hoạt 
động của XTNĐ trên khu vực Biển Đông bằng mô hình CCAM. Các kết quả thu được cho thấy mô 
hình CCAM có khả năng mô phỏng tốt các trường hoàn lưu trong từng tháng thông qua việc mô tả 
hợp lý quy luật dịch chuyển của XTNĐ trên khu vực đang nghiên cứu. Sau đó, sơ đồ dò tìm xoáy 
này được áp dụng thử nghiệm phụ vụ công tác dự báo hạn mùa với các kết quả đầu ra của mô hình 
CCAM với độ phân giải 20km cho tháng 9/2018 và tháng 10/2018. Các kết quả nhận được đã dự 
báo khá sát cả về số lượng lẫn vùng có khả năng cao xuất hiện hoạt động của XTNĐ khi so sánh với 
thực tế. Đặc biệt, đối với tháng 10/2018, mặc dù vùng hoạt động của XTNĐ – YUTU có phần khác 
biệt so với vị trí trung bình nhiều năm, nhưng các kết quả dự báo hạn mùa thu được từ 120 thành 
phần dự của mô hình CCAM kết hợp với sơ đồ dò tìm xoáy được lựa chọn đã nắm bắt được sự thay 
đổi này. Điều này, cho thấy khả năng có thể sử dụng mô hình CCAM kết hợp với bộ chỉ tiêu dò tìm 
xoáy đã lựa chọn đối với công tác dự báo hạn mùa hoạt động của XTNĐ trên khu vực Biển Đông 
trong tương lai. 
Từ khoá: Sơ đồ dò tìm xoáy, bão, xoáy thuận nhiệt đới, Biển Đông. 
1. Mở đầu 
Xoáy thuận nhiệt đới (XTNĐ) là một trong 
những hiện tượng thời tiết nguy hiểm. Việt Nam 
là quốc gia có đường bờ biển chạy dài trên 3000 
________ 
 Tác giả liên hệ. 
 Địa chỉ email: phanvantan@hus.edu.vn 
 https://doi.org/10.25073/2588-1094/vnuees.4384 
km chạy theo hướng Bắc Nam, hàng năm chịu 
ảnh hưởng của khoảng 11.9 XTNĐ trên Biển 
Đông (Đinh Văn Ưu, 2009 [1]). Sự xuất hiện của 
XTNĐ thường kèm theo những hiện tượng thời 
tiết nguy hiểm như mưa lớn, gió mạnh, sóng to..., 
P.T. Ha et al. / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol. 35, No. 3 (2019) 49-60 
51 
gây nên thiệt hại đến đời sống xã hội và kinh tế 
đối với những khu vực XTNĐ đi qua. Đặc biệt, 
sự xuất hiện của XTNĐ trên biển là một mối 
nguy hiểm đe doạ trực tiếp tới tính mạng của ngư 
dân, nhất là trong trường hợp đánh bắt xa bờ. 
Ngoài ra, sự xuất hiện XTNĐ gây khó khăn trong 
với công tác tuần tra, tìm kiếm cứu hộ, cứu nạn 
trên biển cũng như hoạt động sinh sống, kinh tế 
tại các vùng hải đảo. Bởi vậy, những thông tin về 
dự báo và cảnh báo bão luôn là mối quan tâm của 
toàn xã hội. 
Bên cạnh bài toán dự báo bão thời tiết, hiện 
nay dự báo bão hạn mùa đang là một trong những 
vấn đề được đặc biệt chú trọng bởi tầm quan 
trọng trong ứng dụng thực tiễn. Dự báo bão hạn 
mùa có thể cung cấp thông tin về khả năng xuất 
hiện của bão trong tương lai với hạn đủ dài 
(thường là vài ba tháng tới dưới một năm) phục 
vụ phòng tránh thiên tai một cách chủ động. Dự 
báo bão hạn mùa có thể được tiếp cận bằng nhiều 
phương pháp khác nhau, tuy nhiên có thể chia 
thành 3 cách chính: 1) hướng tiếp cận động lực 
dựa trên việc sử dụng các thông tin về sự hình 
thành và phát triển của XTNĐ từ các mô hình dự 
báo khí hậu; 2) hướng tiếp cận thống kê dựa trên 
mối quan hệ giữa một  ... m 
xét vùng hoạt động của XTNĐ theo các tháng, 
nhưng SĐ1 vẫn chưa nắm bắt được chính xác về 
số lượng và biến trình hoạt động trong năm. 
Vì vậy, để đánh giá khả năng dự báo bão hạn 
mùa số lượng và vùng hoạt động của XTNĐ trên 
khu vực Biển Đông bằng mô hình CCAM, ở đây 
sẽ thử nghiệm áp dụng SĐ2. 
3.2. Thử nghiệm khả năng dò tìm XTNĐ trên khu 
vực Biển Đông bằng mô hình CCAM cho dự báo 
hạn mùa 
Trong mục này sẽ trình bày kết quả thử 
nghiệm dự báo cho tháng 09/2018, tháng 
10/2018 với thời gian bắt đầu chạy dự báo từ 
tháng 08/2018 bằng mô hình CCAM độ phân 
giải 20km kết hợp sơ đồ dò tìm xoáy của SĐ2.
Quan trắc SĐ1 SĐ2 
 Tháng 07 
 Tháng 08 
P.T. Ha et al. / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol. 35, No. 3 (2019) 49-60 
56 
 Tháng 09 
 Tháng 10 
 Tháng 11 
 Tháng 12 
Hình 2. Mô tả vùng hoạt động trung bình của XTNĐ từ tháng 7 đến tháng 12 trên khu vực Biển Đông 
trong giai đoạn 1980-2014 dựa trên số lượng XTNĐ thu thập được từ trang web: weather.unisys.com 
(Quan trắc); và số lượng XTNĐ dò được bằng SĐ1 và SĐ2. 
P.T. Ha et al. / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol. 35, No. 3 (2019) 49-60 
57 
Trên thực tế, việc dự báo được số lượng 
XTNĐ cho một năm cụ thể nào đó nói chung 
không đơn giản. Bởi vậy, thông thường thay cho 
việc dự báo số lượng người ta chọn phương án 
dự báo pha. Dự báo pha không chỉ ra được số 
lượng bão cụ thể mà chỉ đưa ra thông tin về khả 
năng bão hoạt động nhiều hơn (trên chuẩn), ít 
hơn (dưới chuẩn) hay tương đương với trung 
bình nhiều năm (tương đương chuẩn) của từng 
tháng trong năm. Ngưỡng được sử dụng để xác 
định các pha trong trường hợp này là các phân vị 
33% (q33) và 66% (q66) được tính từ bộ số liệu 
quan trắc số lượng XTNĐ giai đoạn 1980-2014 
cho từng tháng. Thông tin về giá trị phân vị q33, 
q66 và trung bình của số lượng XTNĐ tương 
của tháng 9 và tháng 10 được cung cấp ở bảng 2. 
Từ đó, kết quả dự báo pha cho một tháng nào đó 
có số lượng XTNĐ dự báo (NTCDB) là trên 
chuẩn nếu NTCDB>q66, là dưới chuẩn nếu 
NTCDB≤q33, và tương đương chuẩn nếu 
q33<NTCDB≤q66. Ngoài ra, vùng bão hoạt 
động được dự báo dựa trên tần suất xuất hiện 
XTNĐ tính từ quỹ đạo dò tìm được nhờ SĐ2 đối 
với tất cả các thành phần dự báo. 
Bảng 2. Giá trị phân vị q33, trung bình và phân vị 
q66 của tháng 9 và tháng 10 
 q33 Trung bình q66 
Tháng 09 3.0 4.1 5.0 
Tháng 10 2.0 3.0 4.0 
a) Kết quả dự báo XTNĐ trong tháng 
09/2018 
Kết quả dự báo về số lượng và vùng hoạt 
động của XTNĐ trong tháng 09/2018 được dựa 
trên các kết quả đầu ra của 60 thành phần dự báo 
kết hợp với sơ đồ dò tìm xoáy SĐ2. Bảng 3 cung 
cấp thông tin về tần suất dự báo số lượng XTNĐ 
theo các pha tương ứng. Có thể thấy rằng, có 
96.4% tổng số thành phần dự báo (58/60 thành 
phần) cho kết quả NTCDB hoạt động trên khu 
vực Biển Đông ở mức dưới chuẩn, nghĩa là dưới 
3 XTNĐ. Quỹ đạo dự báo vùng hoạt động của 
XTNĐ cho thấy có sự tương đồng về khu vực 
hoạt động chủ yếu của XTNĐ so với vùng hoạt 
động trung bình vào tháng 9 (hình 3) 
Trên thực tế, vào tháng 9/2018, khu vực Biển 
Đông có sự xuất hiện của 2 XTNĐ có tên gọi 
quốc tế là BARIJAT (08/09/2018-14/09/2018) 
và MANGKHUT (07/09/2018-17/09/2018. Quỹ 
đạo hoạt động của 2 XTNĐ này tuân theo quy 
luật hoạt động của XTNĐ trên khu vực Biển 
Đông, với hướng đổ bộ lệch về phía khu vực phía 
Bắc. Như vậy, có thể thấy kết quả tổ hợp các dự 
báo từ 60 thành phần dự báo của mô hình CCAM 
cho dự báo mùa đã dự báo khá chính xác về pha 
của NTCDB vùng có khả năng hoạt động cao của 
XTNĐ vào tháng 09/2018 trên khu vực Biển Đông. 
Bảng 3. Tần suất xuất hiện số lượng XTNĐ hoạt 
động trên khu vực Biển Đông 
theo các pha dự báo cho tháng 9/2018 
Pha Tần suất 
Dưới chuẩn 96.7% 
Tương đương chuẩn 3.3% 
Trên chuẩn 0% 
a) Trung bình khí hậu tháng 9 
(1980-2014) 
b) Dự báo bằng CCAM 
09/2018 
c) Quỹ đạo bão quan trắc 09/2018 
Hình 3. So sánh (a) kết quả dự báo vùng hoạt động của XTNĐ vào tháng 9/2018; (b) vùng hoạt động của XTNĐ 
trung bình nhiều năm trong tháng 9 của giai đoạn 1980-2014; (c) quỹ đạo bão quan trắc thực tế tháng 9/2018. 
●●
●●●
●●●
●●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●●
●
●●
●●
●●●●●●●●
●●
●●●
●
●
0
10
20
30
100 110 120 130 140
MANGKHUT_BARIJAT
P.T. Ha et al. / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol. 35, No. 3 (2019) 49-60 
58 
b) Kết quả dự báo XTNĐ trong tháng 
10/2018 
Các kết quả dự báo mùa số lượng XTNĐ 
hoạt động trên khu vực Biển Đông vào tháng 
10/2018 thu được dựa trên kết quả đầu ra của 120 
thành phần dự báo kết hợp với sơ đồ dò tìm xoáy 
SĐ2. Theo đó, 116/120 (tương ứng với 96.3%) 
thành phần cho kết quả dự báo NTCDB ở pha 
dưới chuẩn, nghĩa là có dưới 2 XTNĐ hoạt động 
trên Biển Đông vào 10/2018 (Bảng 4). Tuy 
nhiên, vùng hoạt động của XTNĐ được dự báo 
có xu hướng hoạt động ở vùng vĩ độ cao hơn so 
với vùng hoạt động trung bình của XTNĐ vào 
tháng 10 trong giai đoạn 1980-2014 (hình 4). 
So sánh với thực tế, vào tháng 10/2018, 1 
XTNĐ có tên là YUTU đã hoạt động trên khu 
vực Biển Đông (21/10/2018-2/11/2018). Quỹ 
đạo hoạt động của XTNĐ này có xu hướng hoạt 
động ở vùng vĩ độ cao hơn (180N) so với vùng 
hoạt động với cường độ cao của XTNĐ trên khu 
vực Biển Đông vào tháng 10 (14oN-17oN). Như 
vậy, có thể thấy kết quả tổ hợp các dự báo từ 120 
thành phần dự báo của mô hình CCAM cho dự 
báo mùa đã dự báo khá chính xác vùng có khả 
năng hoạt động cao của XTNĐ vào tháng 
10/2018 trên khu vực Biển Đông mặc dù quỹ đạo 
hoạt động của XTNĐ này có phần khác biệt so 
với vùng hoạt động trung bình nhiều năm.
a) Trung bình khí hậu tháng 10 
(1980-2014) 
b) Dự báo bằng CCAM 10/2018 c) Quỹ đạo bão quan trắc 
10/2018 
Hình 4. So sánh (a) kết quả dự báo vùng hoạt động của XTNĐ vào tháng 10/2018; (b) vùng hoạt động của 
XTNĐ trung bình nhiều năm trong tháng 10 của giai đoạn 1980-2014; (c) quỹ đạo bão quan trắc tháng 10/2018. 
Bảng 4. Tần suất xuất hiện số lượng XTNĐ hoạt động trên khu vực Biển Đông dự báo cho tháng 10/2018 
Pha Tần suất 
Dưới chuẩn 96.6% 
Tương đương chuẩn 0% 
Trên chuẩn 3.4% 
4. Kết luận 
Bằng việc đánh giá khả năng mô phỏng hoạt 
động của XTNĐ trên khu vực Biển Đông trong 
giai đoạn 1980-2014 từ hai bộ chỉ tiêu SĐ1 và 
SĐ2, có thể nhận thấy rằng việc lựa chọn các 
ngưỡng chỉ tiêu phù hợp với từng mô hình đóng 
vai trò vô cùng quan trọng. Các sơ đồ dò xoáy 
khác nhau sẽ cho kết quả khác nhau, thậm chí 
các kết quả thu được cho thấy sự khác biệt rõ rệt 
về số lượng, đặc biệt là biến trình hoạt động của 
XTNĐ trong một năm. Việc các sơ đồ dò tìm 
xoáy khác nhau cho kết quả về vùng hoạt động 
của XTNĐ khá tương đồng với thực tế quan trắc 
góp phần chứng minh khả năng mô phỏng tốt các 
●
●
●●
●●●●●●
●
●●●●●●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●●●●
●
●
0
10
20
30
100 110 120 130 140
YUTU
P.T. Ha et al. / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol. 35, No. 3 (2019) 49-60 
59 
trường hoàn lưu trong từng tháng của mô hình 
CCAM. 
Với việc lựa chọn được sơ đồ dò tìm XTNĐ 
hoạt động trên khu vực Biển Đông phù hợp với 
mô hình CCAM (SĐ2) để áp dụng vào việc thử 
nghiệm dự báo bão hạn mùa cho hai tháng là 
tháng 09/2018 và tháng 10/2018 đã thu được 
những kết quả khá sát với quan trắc thực tế cả về 
số lượng lẫn vùng có khả năng cao xuất hiện hoạt 
động của XTNĐ. Đặc biệt, đối với tháng 
10/2018, mặc dù vùng hoạt động của XTNĐ – 
YUTU có phần khác biệt so với vị trí trung bình 
nhiều năm, nhưng các kết quả dự báo hạn mùa 
thu được từ 120 thành phần dự báo của mô hình 
CCAM kết hợp với chỉ tiêu dò tìm xoáy SĐ2 đã 
nắm bắt được sự thay đổi này. Điều này, cho thấy 
khả năng có thể sử dụng mô hình CCAM kết hợp 
với bộ chỉ tiêu dò tìm xoáy SĐ2 vào việc dự báo 
hạn mùa hoạt động của XTNĐ trên khu vực Biển 
Đông trong tương lai. Tuy nhiên, trước khi áp 
dụng vào công tác nghiệp vụ, ta cần thiết phải 
tiến hành đánh giá khả năng dự báo XTNĐ trong 
quá khứ. 
Lời cảm ơn 
Nghiên cứu này được thực hiện và hoàn 
thành dưới sự hỗ trợ của Dự án FIRST mã số 
17/FIRST/1a/VNU2. Nhân đây tập thể tác giả 
xin chân thành cảm ơn. 
Tài liệu tham khảo 
[1] Đinh Văn Ưu, Đánh giá quy luật biến động dài hạn 
và xu thế biến đổi số lượng bão và áp thấp nhiệt đới 
trên khu vực Tây Thái Bình Dương, Biển Đông và 
ven biển Việt Nam, Tạp chí Khoa học Đại học 
Quốc gia Hà Nội, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 
25 3S (2009) 542-550. 
[2] J.C.L. Chan, J.E. Shi, K.S. Liu, Improvements in 
the seasonal forecasting of tropical cyclone activity 
over the western North Pacific, Weather Forecast 
16 (2001) 491-498. 
[3] S.J. Camargo, A.G. Barnston, Experimental 
seasonal dynamical forecasts of tropical cyclone 
activity at IRI, Weather Forecasting 24 (2009) 
472-491. 
[4] P.J. Klotzbach, W.M. Gray, Twenty-five years of 
Atlantic basin seasonal hurricane forecasts 
(1984−2008), Geophys Res Lett. 36: L09711 
(2009). https://doi.org/10.1029/2009GL037580. 
[5] G.A. Vecchi, M. Zhao, H. Wang, G. Villarini and 
others, Statistical-dynamical predictions of 
seasonal North Atlantic hurricane activity, Mon 
Weather Rev. 139 (2011) 1070-1082. 
[6] M.M. Lu, C.T. Lee, B. Wang, Seasonal prediction 
of accumulated tropical cyclone kinetic energy 
around Taiwan and the sources of the 
predictability, Int J Climatol. 33 (2013) 2846-285. 
[7] P.J. Klotzbach, Revised prediction of seasonal 
Atlantic basin tropical cyclone activity from 1 
August, Weather Forecast 22 (2007) 937-949. 
[8] F. Vitart, A. Leroy, M.C. Wheeler, A comparison 
of dynamical and statistical predictions of weekly 
tropical cyclone activity in the Southern 
Hemisphere, Mon Weather Rev. 138 (2010) 3671-
3682. 
[9] A.Y. Yeung, J.C. Chan, Potential use of a regional 
climate model in seasonal tropical cyclone activity 
predictions in the western North Pacific, Clim Dyn. 
39 (2012) 783-794. 
[10] S.J. Camargo SJ, A.G. Barnston, P.J. Klotzbach, 
C.W. Landsea, Seasonal tropical cyclone forecasts, 
WMO Bull. 56 (2007) 297-309. 
[11] J.C.L. Chan, J.E. Shi, C.M. Lam, Seasonal 
forecasting of tropical cyclone activity over the 
western North Pacific and the South China Sea, 
Wea Forecast. 13 (1998) 997-1004. 
[12] F. Vitart, T.N. Stockdale, Seasonal forecasting of 
tropical storms using coupled GCM integrations, 
Mon Weather Rev. 129 (2001) 2521-253. 
[13] F. Vitart, J.L. Anderson, W.F. Stern, Simulation of 
interannual variability of tropical storm frequency 
in an ensemble of GCM integrations, J Clim. 10 
(1997) 745-76. 
[14] S. Yokoi, Y.N. Takayabu, J.C.L Chan, Tropical 
cyclone genesis frequency over the western North 
Pacific simulated in mediumresolution coupled 
general circulation models, Clim Dyn. 33 (2009) 
665-683. 
[15] W.A. Landman, A. Seth, S.J. Camargo, The effect 
of regional climate model domain choice on the 
simulation of tropical cyclone-like vortices in the 
Southwestern Indian Ocean, J Clim. 18 (2005) 
1263-1274. 
[16] Bengtsson, L.H. Bottger, M. Kanamitsu, Simulation 
of hurricane-type vortices in a general circulation 
model, Tellus. 34 (1982) 440-457. 
P.T. Ha et al. / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol. 35, No. 3 (2019) 49-60 
60 
[17] Bengtsson, M. Botzet, M. Esch, Hurricane-type 
vortices in a general circulation model, Tellus. 47A 
(1995) 175-196. 
[18] K. Walsh, Objective Detection of Tropical 
Cyclones in High-Resolution Analyses, Mon. Wea. 
Rev. 125 (1997) 1767-1779. 
[19] K. Walsh, I.G. Watterson, Tropical Cyclone-like 
Vortices in a Limited Area Model: Comparison 
with Observed Climatology, J. Climate. 10 (1997) 
2204-2259. 
[20] K.C. Nguyen, K.J.E. Walsh, Interannual, decadal, 
and transient greenhouse simulation of tropical 
cyclone-like vortices in a regional climate model of 
the South Pacific, J Clim 14 (2001) 3043-3054. 
[21] S.J. Camargo, S. E. Zebiak, Improving the 
Detection and Tracking of Tropical Cyclones in 
Atmospheric General Circulation Models, Wea. 
Forecasting 17 (2002) 1152-1162. 
[22] J.L. McGregor, C-CAM: Geometric aspects and 
dynamical formulation. CSIRO Atmospheric 
Research Technical Paper, No. 70 (2005). 
[23] J.L. McGregor, M.R. Dix, The CSIRO conformal-
cubic atmospheric GCM. In: Hodnett PF (ed) 
IUTAM symposium on advances in mathematical 
modelling of atmosphere and ocean dynamics. 
Kluwer, Dordrecht (2001) 197-202. 
[24] J.L. McGregor, M.R. Dix, An updated description 
of the Conformal-Cubic Atmospheric Model. In: 
Hamilton K, Ohfuchi W(eds) High resolution 
simulation of the atmosphere and ocean, Springer, 
New York, (2008) 51-76. 
[25] M.D. Schwarzkopf, V. Ramaswamy, Radiative 
effects of CH4, N2O, halocarbons and the foreign-
broadened H2O continuum: a GCM experiment, J 
Geophys Res. 104 (1999) 9467-9488. 
[26] L.D. Rotstayn, A physically based scheme for the 
treatment of stratiform clouds and precipitation in 
large-scale models. I: description and evaluation of 
the microphysical processes, Q J R Meteorol Soc. 
123 (1997) 1227-1282. 
[27] L.D. Rotstayn, U. Lohmann, Simulation of the 
tropospheric sulfur cycle in a global model with a 
physically based cloud scheme, J Geo Res. 27 
(2002). 
[28] J.L. McGregor, H.B. Gordon, I.G. Watterson, M.R. 
Dix, L.D. Rotstayn, The CSIRO 9-level 
atmospheric general circulation model. CSIRO 
Division of Atmospheric Research Technical 
Paper, No. 26 (1993). 
[29] J.L. McGregor, A new convection scheme using a 
simple clo-sure. In: current issues in the 
parameterization of convection, BMRC Res Rep. 
93 (2003) 33-36. 
[30] F. Schmidt, Variable fine mesh in spectral global 
model, Beitraege zur Physik der Atmosphaere. 50 
(1977) 211-217. 
[31] P.V. Tan, T.T. Long, B.H. Hai, C. Kieu, Seasonal 
forecasting of tropical cyclone activity in the 
coastal region of Vietnam using RegCM4.2, Clim. 
Res. 62 (2015) 115-129. https://doi.org/10. 
3354/cr01267.