Nhận dạng hình thế thời tiết Đỗ Thị Thu Nga Trường Đại học Công nghệ Luận văn ThS chuyên ngành: Khoa học Máy tính; Mã số: 60 48 01 Người hướng dẫn: TS. Bùi Thế Duy Năm bảo vệ: 2007 Abstract: Tổng quan về dự báo thời tiết, hệ thống quan trắc và hệ thống thông tin thời tiết. Nghiên cứu các phương pháp dự báo thời tiết. Xây dựng một phương pháp nhận dạng hình thế thời tiết bằng mô hình máy tính, đó là phương pháp synop với mô hình dự báo số trị. Thiết kế, cài đặt hệ thống nhận dạng thời tiết trên máy tính. Trình bày những đánh giá kết quả nghiên cứu phương pháp mới và đề xuất hướng phát triển đề tài trong tương lai Keywords: Công nghệ thông tin, Dự báo thời tiết, Nhận dạng, Thời tiết Content MỞ ĐẦU Thời tiết là quá trình khí quyển được đặc trưng bởi tập hợp các yếu tố khí tượng và sự biến thiên của chúng. Các yếu tố khí tượng liên quan mật thiết với nhau nên khi theo dõi sự biến thiên của một số yếu tố ta có thể suy đoán về những biến thiên có thể xảy ra của các yếu tố khác. Thời tiết ảnh hưởng quan trọng đến mọi mặt hoạt động trong cuộc sống của con người. Vì vậy hàng ngày chúng ta vẫn thường theo dõi diễn biến thời tiết và xem các bản tin thời tiết trên các kênh thông tin. Chúng ta luôn mong muốn nắm bắt được qui luật của thời tiết cũng như dự báo sớm tình hình thời tiết để đưa ra quyết định thực thi một hoạt động nào đó. Hơn thế nữa việc dự báo thời tiết sớm sẽ giúp con người có thể phòng chống thiên tai, giảm thiểu tối đa thiệt hại do thời tiết xấu mang lại. Về cơ bản, trước hết muốn dự báo thời tiết, các dự báo viên khí tượng phải nghiên cứu diễn biến thời tiết qua những yếu tố khí tượng đã quan trắc được một cách chi tiết. Từ những yếu tố khí tượng này họ nhận dạng được hình thế thời tiết đang chế ngự trên địa bàn khảo sát và xác định tên của loại hình thời tiết đó. Do hình thế thời tiết ảnh hưởng trực tiếp đến thời tiết của vùng đang xét và ảnh hưởng rộng ra các vùng lân cận nên việc nhận dạng hình thế thời tiết trong quá trình dự báo thời tiết rất quan trọng. Tổ chức khí tượng thế giới có tên là WMO (World Meteorological Organization) đã thiết lập một mạng lưới thông tin khí tượng trên toàn cầu. Các số liệu quan trắc được từ các trạm khí tượng trong mạng lưới của của mỗi quốc gia được gửi về trung tâm dự báo quốc gia, các trung tâm dự báo quốc gia kết nối vào 23 trung tâm khu vực và kết nối 23 trung tâm khu vực này vào 3 trung tâm toàn cầu đóng tại các thành phố Moscow, Washington và Melbourne [3]. Các trung tâm toàn cầu thu thập toàn bộ số liệu khí tượng trên thế giới gửi trở lại các trung tâm khu vực và các trung tâm quốc gia. Khi đã có các số liệu của toàn khu vực và toàn cầu người ta thiết lập các bản đồ synop quy mô châu lục để thực hiện các công việc tiếp theo, đó là việc nhận dạng hình thế thời tiết. Sau khi xác định được hình thế thời tiết, dự báo viên sẽ áp dụng các phương pháp dự báo để dự báo thời tiết. Quy trình thu thập số liệu và dự báo thời tiết như trên có thể được chia thành ba giai đoạn: Giai đoạn thu thập, trao đổi và lưu trữ số liệu; giai đoạn nhận dạng hình thế thời tiết và giai đoạn dự báo thời tiết. Trong ba giai đoạn này thì hai giai đoạn đầu có thể áp dụng máy móc và công nghệ để thay thế con người. Nhưng đối với giai đoạn thứ ba chúng ta chưa làm như vậy được bởi vì máy móc không thể có kinh nghiệm và tính nhạy cảm như con người để có thể dự báo những diễn biến phức tạp tiềm ẩn của thời tiết. Chính vì vậy, việc dự báo chính xác thời tiết vẫn luôn là bài toán khó của ngành khí tượng. Đến nay trên thế giới người ta đã ứng dụng nhiều phương pháp dự báo thời tiết như: phương pháp synop, phương pháp thống kê, phương pháp số trị Trong các phương pháp đó thì phương pháp dự báo số trị được ứng dụng mạnh mẽ nhờ máy tính ngày nay có khả năng tinh toán lớn. Tuy vậy liên quan đến bài toán nhận dạng hình thế thời tiết bằng việc áp dụng công nghệ thông tin lại chưa được quan tâm nhiều. Ở Việt Nam, Trung tâm dự báo khí tượng thủy văn Quốc gia người ta đã sử dụng các mô hình dự báo số trị để dự báo thời tiết. Nhưng việc chạy mô hình này mới chỉ được vận hành một cách thủ công, nghĩa là việc đưa số liệu vào mô hình chưa được tự động hóa và các tham số có thể bị thay đổi theo ước lượng chủ quan của người vận hành mô hình. Việc áp dụng mô hình dự báo số trị là một bước tiến lớn của ngành dự báo thời tiết, ưu điểm lớn nhất của mô hình này là nó mang lại kết quả dự báo thời tiết với độ chính xác cao. Nhưng chúng ta vẫn gặp phải rất nhiều khó khăn khi ứng dụng mô hình dự báo số trị để dự báo thời tiết bởi vì mô hình này dựa trên hệ phương trình thủy nhiệt động lực học hết sức phức tạp. Hệ phương trình này bao gồm mối quan hệ phụ thuộc giữa các yếu tố khí tượng rất nhằng nhịt mà người ta không thể tìm ra được nghiệm tổng quát của hệ phương trình. Mô hình dự báo số trị được chạy với khối lượng dữ liệu tính toán rất lớn và kết quả đầu ra của mô hình phụ thuộc nhiều vào độ chính xác và đầy đủ của số liệu đầu vào. Thực tế ở Việt Nam việc thu thập số liệu quan trắc không được tự động hoá nên việc này còn rất nhiều hạn chế. Nhiều khi chúng ta không có được số liệu đầy đủ và chính xác do phải phụ thuộc vào năng lực quan trắc và ý thức của con người. Mặt khác, ở Việt Nam, dữ liệu quan trắc không được cung cấp công khai theo quy định quốc tế nên ngoài trung tâm dự báo quốc gia thì các đơn vị khác muốn lấy được dữ liệu quan trắc đầy đủ cần bỏ ra chi phí lớn vì vậy việc áp dụng mô hình số trị còn chưa được ứng dụng ở nhiều nơi trong nước. Nếu chúng ta không thể dự báo thời tiết bằng mô hình dự báo số trị vì những khó khăn nêu trên thì chúng ta có thể sử dụng máy tính để nhận dạng hình thế thời tiết, sau đó bằng kinh nghiệm chúng ta sẽ tiến hành dự báo thời tiết. Do hình thế thời tiết được hình thành từ các khối khí tương đối đồng nhất về tính chất vật lý như nhiệt độ, độ ẩm, và chúng chuyển động khá trật tự trong hoàn lưu khí quyển nên trong cùng một hình thế số liệu quan trắc khí tượng ở các trạm gần nhau sẽ tương tự nhau, khí áp của hình thế thời tiết có xu thế tăng dần hay giảm dần từ tâm hình thế ra ngoài. Ngoài ra các yếu tố khí tượng có mối quan hệ khăng khít và tác động qua lại với nhau cho nên từ một vài yếu tố khí tượng nào đó có thể suy diễn lô gíc ra những yếu tố khí tượng khác. Chính từ những đặc điểm và tính chất trên của hình thế thời tiết mà việc nhận dạng hình thế thời tiết hoàn toàn có thể thực hiện được khi không có đầy đủ số liệu quan trắc khí tượng. Vì vậy chỉ cần sử dụng một vài yếu tố khí tượng cơ bản như khí áp, nhiệt độ, điểm sương, chúng ta có thể nhận dạng được hình thế thời tiết. Trong quá trình nghiên cứu khoa học về thời tiết và dự báo thời tiết, tôi mong muốn xây dựng một công cụ nhận dạng hình thế thời tiết để hỗ trợ giảng dạy môn dự báo khí tượng tại nơi tôi đang làm việc, đó là Trường Cao đẳng Tài nguyên và Môi trường Hà Nội. Vì vậy, ý tưởng về việc ứng dụng công nghệ thông tin để số hóa bản đồ synop [3] và nhận dạng hình thế thời tiết đã được hình thành trong tôi. Tôi bắt đầu tìm hiểu và định hướng việc nghiên cứu đề tài mang tên “Nhận dạng hình thế thời tiết”. Mục tiêu của đề tài này là nghiên cứu, xây dựng một phương pháp nhận dạng hình thế thời tiết bằng mô hình máy tính; xây dựng một hệ thống nhận dạng hình thế thời tiết nhằm phục vụ giảng dạy cho sinh viên ngành khí tượng. Với mục tiêu đặt ra, phạm vi nghiên cứu của đề tài này là giải quyết bài toán nhận dạng hình thế thời tiết tương ứng với giai đoạn thứ hai của quá trình dự báo thời tiết. Nội dung nghiên cứu trong đề tài này bao gồm: Nghiên cứu hệ thống quan trắc, hệ thống thông tin thời tiết. Nghiên cứu các phương pháp dự báo thời tiết. Đề xuất một phương pháp mới để nhận dạng những hình thế thời tiết bằng mô hình máy tính. Xây dựng và cài đặt h thng nhn dng thi tit trờn mỏy tớnh. Cui cựng l nhng ỏnh giỏ kt qu nghiờn cu phng phỏp mi v xut phng hng phỏt trin ti trong tng lai. Lun vn gm 3 chng nh sau: Chng 1. Tng quan v d bỏo thi tit. Chng 2. Phng phỏp synop v mụ hỡnh d bỏo s tr. Chng 3. Xõy dng h thng nhn dng hỡnh th thi tit. References [1] Phng Lan Phm Hu Khang, K thut lp trỡnh ng dng C#.NET, Nh xut bn Lao ng Xó hi, 2005. [2] Nguyn Tin ng Xuõn Hng Nguyn Xuõn Hoi, Microsoft Access 2000 lp trỡnh v ng dng, Nh Xut bn giỏo dc, 2000, 1079 tr. [3] Nguyn Vit Lnh, Giỏo trỡnh Khớ tng synop, Trng Cao ng Ti nguyờn v Mụi trng H Ni, 2006. [4] Nguyn Vn Tng, Thi tit Vit Nam v nhng phng phỏp d bỏo thi tit Vit Nam, Tng cc Khớ tng Thy vn, 1979, 356 tr. [5] Trần Tân Tiến, Dự báo thời tiết bằng phng pháp số trị, NXB Đại học quốc gia Hà Nội. [6] Bradley L.Jones, C# in 21 Days, SAMS. [7] D. Atkinson, Forecasters' Guide to Tropical Meteorology, Air Weather Service of U. S. Air Force, 1972. [8] G. C. Asnani, Tropical Meteorology, Indian Institute of Tropical Meteorology, 1992, [9] MSDN Library April 2002. [10] Jesse Liberty, Programming C#, OReilly. [11] T. N. Krishnamurti, Compendium of Meteorology, Volume II, Part 4, Tropical Meteorology, WMO, 1979, 428 p. [12] Toby N. Carlson, Tropical Meteorology, the Pennsylvania State University, 1981, 398 p. [13] Mick Pope, Tropical Meteorology, Bureau of Meteorology, Australia, 2002. [14] http://en.ywikipedia.org [15] http://vi.wikipedia.org/wiki/Khớ_tng_hc [16] http://www.imh.ac.vn/c_tt_chuyen_nganh/a_dubaothoitiet_mm5 [17] http://www.kttvqg.gov.vn [18] http://www.mmm.ucar.edu/mm5 [19] http://www.nchmf.gov.vn [20] http://www.wmo.ch . chúng ta có thể nhận dạng được hình thế thời tiết. Trong quá trình nghiên cứu khoa học về thời tiết và dự báo thời tiết, tôi mong muốn xây dựng một công cụ nhận dạng hình thế thời tiết để hỗ trợ. tượng này họ nhận dạng được hình thế thời tiết đang chế ngự trên địa bàn khảo sát và xác định tên của loại hình thời tiết đó. Do hình thế thời tiết ảnh hưởng trực tiếp đến thời tiết của vùng. việc nhận dạng hình thế thời tiết. Sau khi xác định được hình thế thời tiết, dự báo viên sẽ áp dụng các phương pháp dự báo để dự báo thời tiết. Quy trình thu thập số liệu và dự báo thời tiết