Đang tải... (xem toàn văn)
MỤC LỤCBẢNG CÁC TỪ VIẾT TẮT5DANH MỤC HÌNH VẼ6DANH MỤC BẢNG BIỂU7MỞ ĐẦU1CHƯƠNG I:TỔNG QUAN VỀ SỰ HÌNH THÀNH VÀ PHÁT TRIỂN CỦA XOÁY THUẬN NHIỆT ĐỚI21.1 Tổng quan về xoáy thuận nhiệt đới21.1.1Khái niệm xoáy thuận nhiệt đới21.1.2Sự hình thành31.1.3 Cấu trúc cơ bản của một cơn bão41.2 Tổng quan về quá trình phát triển và hoạt động của XTNĐ91.2.1Các giai đoạn phát triển và đặc trưng91.2.2Xem xét hoạt động của bão trong 40 năm qua101.2.3Sự di chuyển của bão131.3 Tổng quan các nghiên cứu về sự hình thành xoáy thuận nhiệt đới.141.3.1Những nghiên cứu trong nước141.4. ENSO và mối quan hệ với XTNĐ171.4.1 Khái niệm về Enso171.4.2 Mối quan hệ giữa Enso và bão18CHƯƠNG 2: CƠ SỞ SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU212.1 Cơ sở số liệu:212.1.1Đối tượng dự báo:212.1.2Nhân tố dự báo:212.2Phương pháp nghiên cứu:212.2.1 Đặt vấn đề222.2.3. Hệ số tương quan bội của phương trình dự báo:272.2.4 Kiểm nghiệm đánh giá phương tình dự báo:27CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ DỰ BÁO SỐ LƯỢNG BÃO BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY TUYẾN TÍNH TỪNG BƯỚC303.1. Xây dựng phương trình dự báo trên chuỗi số liệu lịch sử:303.1.1: Cách tổ chức file số liệu303.2.2 Xây dựng phương trình dự báo.333.2. Kiểm nghiệm, đánh giá phương trình dự báo trên chuỗi dữ liệu sử dụng để xây dựng phương trình dự báo:343.3. Thử nghiệm dự báo trên chuỗi số liệu độc lập:36KẾT LUẬN38TÀI LIỆU THAM KHẢO39
TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN -o0o - KHÓA LUẬN TÊN ĐỀ TÀI: “THỬ NGHIỆM DỰ BÁO SỐ LƯỢNG BÃO ĐỔ BỘ VÀO VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỔI QUY TUYẾN TÍNH TỪNG BƯỚC” Cán bộ hướng dẫn: ThS Vũ Anh Tuấn Sinh viên thực hiện: Trần Lan Hương Lớp : ĐH1K Ngành: Khí tượng học Mã ngành: D440221 Hà Nội - 6/2015 LỜI CẢM ƠN Trước hết, em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới Th.s Vũ Anh Tuấn làngười tận tình bảo hướng dẫn em hoàn thành luận văn Em xin cảm ơn Thầy cô cán khoa Khí tượng Thủy văn trường đại học Tài nguyên Môi trường Hà Nội cung cấp cho em kiến thức chuyên môn quý báu, giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi sở vật chất suốt thời gian em học tập thực hành Khoa Cuối cùng, em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình, người thân bạnbè, người bên cạnh cổ vũ, động viên tạo điều kiện tốt nhấtchoem suốt thời gian học tập Dù em cố gắng kiến thức hạn chế nhiều bỡ ngỡ nên khoá luận thiếu sót Em mong thầy cô bạn có ý kiến đóng góp cho khoá luận tốt nghiệp em trở nên hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn Hà Nội, tháng năm 2015 Sinh viên Trần Lan Hương MỤC LỤC BẢNG CÁC TỪ VIẾT TẮT Viết tắt XTND ATND TBD TBTBD BD SB YTDB Nghĩa đầy đủ Xoáy thuận nhiệt đới Áp thấp nhiệt đới Thái Bình Dương Tây bắc Thái Bình Dương Biển Đông Siêu bão Yếu tố dự báo DANH MỤC HÌNH VẼ MỤC BẢNG BIỂU MỞ ĐẦU Khí hậu có ý nghĩa định đến hình thành, tồn phát triển giới sinh vật nói chung người nói riêng Biến đổi khí hậu tác động mạnh mẽ đến nhiều mặt hoạt động sản xuất đời sống người Chúng ta có nhiều nghiên cứu khí hậu nói riêng điều kiện tự nhiên nói chung để nắm bắt quy luật biến đổi nó, từ cải tạo, chinh phục khai thác nó.Một phương pháp ứng dụng phổ biến nghiên cứu khí hậu phương pháp xác suất thống kê dựa sở lý thuyết xác suất thống kê toán học Dự báo thời tiết, khí hậu phương pháp thống kê có nhiều phương pháp ứng dụng rộng rãi có độ xác cao Điều quan trọng xác định nhân tố dự báo tuyển chọn yếu tố dự báo tham gia tính toán để giảm bớt gánh nặng tính toán đồng thời làm cho toán đơn giản mà đảm bảo độ tin cậy cần thiết Phương pháp hồi quy tuyến tính áp dụng đáp ứng yêu cầu mà toán đặt Trung bình hàng năm có – bão đổ vào vùng biển gần bờ Việt Nam.Với 3000km đường biển, ảnh hưởng bão tới hoạt động kinh tế xã hội nước ta lớn, gây nhiều thiệt hại vật chất tính mạng người.Dưới tác động biến đổi khí hậu dự báo bão trở nên vô cấp thiết Chính em chọn yếu tố dự báo số bão đổ vào Việt Nam phương pháp hồi quy bước Có nhiều nhân tố ảnh hưởng đến tần suất hoạt động bão nhiệt độ mực nước biển điều cần, đủ có vai trò quan trọng, định trình hình thành phát triển bão Ngoài hoạt động ENSO nhân tố thiếu hoạt động bão khu vực Biển Đông nói chung Việt Nam nói riêng.Trong khuôn khổ khóa luận em dùng phương pháp hồi quy bước để thử nghiệm dự báo số lượng bão đổ vào Việt Nam CHƯƠNG I:TỔNG QUAN VỀ SỰ HÌNH THÀNH VÀ PHÁT TRIỂN CỦA XOÁY THUẬN NHIỆT ĐỚI 1.1 Tổng quan xoáy thuận nhiệt đới 1.1.1 Khái niệm xoáy thuận nhiệt đới Xoáy thuận nhiệt đới áp thấp quy mô vừa, phát sinh vùng biển nhiệt đới, không kèm theo front có tốc độ gió mạnh vùng gần trung tâm tối thiểu cấp Xoáy thuận nhiệt đới có hoàn lưu kiểu xoáy thuận đặc trưng đường đẳng áp khép kín gần tròn bao quanh tâm áp thấp Tốc độ gió xoáy thuận nhiệt đới mạnh vùng gần trung tâm xoáy (trong vùng hình vành khuyên bao quanh khu vực trung tâm) Đây đại lượng quan trọng biểu thị cường độ xoáy thuận nhiệt đới Căn vào tốc độ gió mạnh vùng gần trung tâm (Vmax), Tổ chức Khí tượng Thế giới phân loại xoáy thuận nhiệt đới sau: - Áp thấp nhiệt đới (Tropical Depression-TD): có Vmax từ 11-17m/s (cấp 6-7); - Bão (Tropical Storm-TS): có Vmax từ 17-24m/s (cấp: 8-9); - Bão mạnh (Severe Tropical Storm - STS): có Vmax từ 24-33m/s (cấp: 10-11); - Bão mạnh (Typhoon bão hoạt động tây kinh tuyến 180 Hurricane bão hoạt động đông kinh tuyến này): có Vmax ≥ 33m/s (cấp 12 trở lên) Tên gọi theo quốc tế Bão gọi nhiều tên khác tuỳ theo khu vực hình thành bão Trái Đất Bão có tên Hylạp “Typhoon”, tên Arập “Tufans”, tên Trung Quốc “Taifung” gần giống từ Hylạp Arập Ở Tây Thái Bình Dương Biển Đông gọi Typhoons Miền biển Caribei gọi Hurricane.Miền Úc châu gọi Vilivili Tốc độ gió mạnh ổn định bão thường lấy trung bình 2-10 phút tuỳ quốc gia (Việt Nam lấy tốc độ gió mạnh trung bình phút, tốc độ gió giật lấy trung bình giây) Rõ ràng thời đoạn lấy gió cực đại ngắn khả đạt tốc độ gió với giá trị cao lớn Chính thông tin bão truyền từ trung tâm dự báo Bão thời điểm chuyển từ áp thấp nhiệt đới sang bão, tốc độ gió lớn bão khác Điều dẫn đến kết xác định tần số bão khác Hình 1-1: Phân bố XTNĐ toàn cầu (Khí hậu Việt Nam-Phan Văn Tân) 1.1.2 Sự hình thành Ban đầu, XTNĐ vùng thấp với dòng khí hội tụ vào tâm thổi ngược chiều kim đồng hồ Bắc bán cầu,trong điều kiện thuận lợi (được cung cấp nhiệt, ẩm, ma sát nhỏ ) vùng thấp khơi sâu thành XTNĐ Theo Palmen (1956), có điều kiện cho hình thành bão: 1) Khu vực đại dương với nhiệt độ mặt biển cao (từ 26 - 270C) bảo đảm nước bốc mạnh cung cấp lượng ngưng kết lớn cho hệ thống bão 2) Thông số Coriolis có giá trị đủ lớn tạo xoáy Bão thường hình thành đới giới hạn vĩ độ - 200 hai bên xích đạo 3) Dòng môi trường có độ đứt thẳng đứng gió yếu, bảo đảm tập trung dòng ẩm vào khu vực bão thời gian đầu hình thành bão Còn theo Riehl (1948) có hai điều kiện: 4) Ở cao, trường khí áp phải phân kỳ để bảo đảm giải tỏa khối lượng không khí hội tụ mặt đất trì bão ta nói phần trường yếu tố khí tượng Điều thường thoả mãn miền nhiệt đới, từ mực 500 mb trở lên, mực 200, 300 mb thường xuyên tồn áp cao cận nhiệt đới 5) Ở mặt đất phải có nhiễu động áp thấp ban đầu Những kết thống kê cho thấy 80% bão có liên quan với dải hội tụ nhiệt đới Năm dải hội tụ nhiệt đới hoạt động bão Cũng có nghiên cứu khác điều kiện hình thành XTNĐ Gray (1968, 1979) Nhìn chung để bão hình thành phát triển môi trường cần đạt điều kiện như: nhiệt độ nước đại dương 26,5°C từ bề mặt nước tới độ sâu 50m; khoảng cách tối thiểu từ xích đạo tới tâm XTNĐ khoảng 500 km điều kiện để lực Coriolis có hiệu lực, có hệ thống gần bề mặt với độ xoáy độ hội tụ cần thiết để phát triển thành XTNĐ, độ đứt gió thẳng đứng mực 850 mb 200 mb phải nhỏ (< 10m/s) 1.1.3 Cấu trúc bão Như nói trên, vào tốc độ gió mạnh mà xoáy thuận nhiệt đới chia thành bão áp thấp nhiệt đới Tuy nhiên, áp thấp nhiệt đới có cường độ nhỏ thông thường, cấu trúc không mang đặc trưng đầy đủ xoáy thuận nhiệt đới điển bão Vì vậy, thực tế, người ta thường nghiên cứu cấu trúc bão Bão hệ thống khí áp có quy mô vừa phát triển mạnh, cấu trúc phức tạp biến đổi qua giai đoạn phát triển khác nhau; ra, có đặc điểm khác với khác Nhìn chung, trường “trung bình” yếu tố khí tượng bão vào giai đoạn trưởng thành mô tả sau 10 r2 y.1 = max{ rjy.1 , j = m} s ( 2) ry(.212) yˆ ( 2) = a0( 2) + a1( 2) x1 + a2( 2) x2 Khi X2 chọn để xây dựng phương trình hồi quy: Bước 3: So sánh mức độ suy giảm sai số ước lượng (chuẩn sai thặng dư) với tiêu chuẩn cho trước e: • Nếu mức độ suy giảm sai số lớn e, tức việc đưa thêm nhân tố vào phương trình hồi quy có ý nghĩa, tiếp tục lặp lại B2 nhân tố bị loại bỏ ảnh hưởng tính hệ số tương quan riêng nhân tố đưa vào bước trước • Nếu mức độ suy giảm sai số nhỏ e, tức việc đưa thêm nhân tố vào phương trình hồi quy ý nghĩa, trình tuyển chọn dừng lại phương trình hồi quy cuối phương trình xác định bước trước • Mức độ suy giảm sai số thông thường xác định s ( k ) − s ( k −1) SS = s (k ) 31 εk < ε0 Sơ đồ khối: εk >ε0 εk Giữ lại NTDB phương trình hồi qui bước k-1 32 2.2.3 Hệ số tương quan bội phương trình dự báo: Hệ số tương quan bội (R) đặc trưng cho mối quan hệ tuyến tính bên biến phụ thuộc Y bên tập hợp biến độc lập X i Nó xác định theo công thức: Với R = nói chắn Y tổ hợp tuyến tính biến Xi đó, toàn điểm thực nghiệm nằm đường hồi quy Hệ số tương quan bội mà biến Y không tương quan với biến Xi 2.2.4 Kiểm nghiệm đánh giá phương tình dự báo: Là công đoạn thiếu xây dựng mô hình dự báo phương pháp thống kê Kiểm chứng phương trình giúp ta đánh giá khách quan mức độ xác phương trình thông qua đo độ chênh lệch kết dự báo thực tế quan trắc, từ chọn phương trình tối ưu đưa vào tác nghiệp Để đánh giá phương trình, sử dụng số tiêu đánh giá: Để đánh giá phương trình dự báo em sử dụng kiểm nghiệm sau đây: a Chuẩn sai thặng dư: Chuẩn sai thặng dư tính theo công thức sau: s= Q = n − m −1 n − m −1 n ∑(y i =1 t − y thq ) Nếu sai số s ≤ ey phương trình dự báo sử dụng với ey sai số cho phép (tùy đặt miễn thõa mãn yêu cầu toán) b.Chỉ số Fisher: Chỉ số Fisher xác định theo công thức: f = U /( m − 1) Q /( n − m) n U = ∑ ( ythq − y ) Với i =1 n Q = ∑ ( yt − ythq ) i =1 33 Nếu số f nhận thỏa mãn điều kiện f ≥ F α phương trình dự báo dùng Với Fα giới hạn tin cậy f ứng với xác suất sai phạm loại I Trong đó: U: tổng bình phương biến sai hồi quy Q: tổng bình phương biến sai thặng dư n: độ dài chuỗi số liệu; m: số nhân tố dự báo tham gia phương trình hồi quy yt: số bão thực tế tháng mùa bão ythp: số liệu dự báo phương trình dự báo y : trung bình số bão thực tế tháng mùa bão Ngoài ra, em sử dụng số đánh giá sau: 1) Sai số trung bình ME (Mean Error) Sai số trung bình cho biết phương trình dự báo số lượng bão thấp hay cao so với thực tế Hay nói cách khác để đo độ lệch số lượng bão thực tế với dự báo: độ lệch dương dự báo lớn quan trắc độ lệch âm dự báo nhỏ quan trăc Để tính sai số trung bình người ta sử dụng công thức:Nếu cho N chuỗi dự báo sai số trung bình ME xác định sau: ME = 1N ( Fi − Oi ) ∑ N i =1 đó: Fi giá trị dự báo thứ i Oi giá trị quan trắc thứ i ( −∞;+∞ ) ME nằm khoảng Giá trị ME tối ưu ME = ME cho biết xu hướng lệch trung bình giá trị dự báo so với giá trị quan trắc không phản ánh độ lớn sai số.Nếu ME dương có nghĩa giá trị dự báo vượt giá trị quan trắc.ME âm cho biết giá trị dự báo nhỏ giá trị quan trắc ME hữu ích thường sử dụng dự báo số trị ME hệ thống, tức sai số trung bình theo thời gian 34 2) Sai số trung bình tuyệt đối MAE (Mean Absolute Error) Sai số trung bình tuyệt đối cho biết độ lớn sai số dự báo trung bình phương trình Nếu cho N chuỗi dự báo sai số trung bình tuyệt đối xác định: 1N MAE = Fi − Oi ∑ N i =1 đó: Fi giá trị dự báo thứ i Oi giá trị quan trắc thứ i (−∞;+∞ ) MAE xác định khoảng Giá trị tối ưu MAE MAE = MAE biểu thị giá trị độ lớn trung bình sai số, không cho thấy xu hướng lệch giá trị dự báo giá trị quan trắc 3) Sai số quân phương RMSE ( Root Mean Square Error) Sai số bình phương trung bình cho biết độ biến thiên sai số phương trình hay mức độ ổn định phương trình 35 CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ DỰ BÁO SỐ LƯỢNG BÃO BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY TUYẾN TÍNH TỪNG BƯỚC Các bước thực xây dựng kiểm nghiệm đánh giá mô hình dự báo số lượng bão đổ vào phương pháp thống kê dựa vào nguồn số liệu quan trắc thời điểm sử dụng: Bước 1: Xác định số lượng bão đổ vào Việt Nam- ĐTDB Lập chuỗi số liệu đặc trưng cho ĐTDB Bước 2: Phân tích mối quan hệ (vật lý, hoàn lưu, …) ĐTDB với đặc trưng đưa vào tuyển chọn làm NTDB Bước 3: Tuyển chọn NTDB cách tính tương quan ĐTDB với NTDB Biến có tương quan cao chúng có mối quan hệ chặt chẽ Bước 4: Xây dựng phương trình dự báo số lượng đổ vào Việt Nam mùa bão ( gồm tháng: tháng đến tháng 11), sử dụng số liệu từ năm 1970 đến năm 2010 chia số liệu hai phần: phần gồm số liệu từ năm 1970 đến năm 2000 dùng để xây dựng phương trình dự báo, phần gồm mười năm từ năm 2001 đến 2010 dùng để thử nghiệm phương trình dự báo 36 Bước 5: Đánh giá kết dự báo theo tiêu định lượng ME, MAE RMSE 3.1 Xây dựng phương trình dự báo chuỗi số liệu lịch sử: 3.1.1: Cách tổ chức file số liệu Chọn Y yếu tố dự báo tổng số bão đổ vào Việt Nam tháng mùa bão, từ tháng đến tháng 11 ĐTDB số lượng bão đổ vào Việt Nam từ năm 1970 – 2010 tác giả thống kê từ trang web Hoa Kỳ Có nhiều trang web thống kê số lượng bão năm trang web Nhật, Hồng Kông,… hay số liệu Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn số liệu có chút chênh lệch khu vực có số quy định khác Vì vậy, số liệu sử dụng khóa luận chưa xác tuyệt đối khuôn khổ này, sinh viên muốn tiếp cận phương pháp nghiên cứu nghiên cứu để làm tiền đề cho nghiên cứu sâu toán nghiệp vụ sau Đồng thời bão sử dụng phương trình không bao gồm áp thấp nhiệt đới tính bão hoạt động lớn ngày Vì bão hoạt động lâu sức ảnh hưởng Biển Đông khu vực đổ lớn, đó, bão mang đặc trưng cho vùng biển Như trình bày chương 1, Enso có ảnh hưởng đến số lượng bão hoạt động Biển Đông nói chung Việt Nam nói riêng Những năm có Elnino số lượng bão so với trung bình nhiều năm năm có Lanina ngược lại Mà diễn biến nhiệt độ mặt nước biển coi phản ánh cho tượng Enso Ngoài ra, Enso thể qua số SOI ( số dao động nam) tính theo chênh lệch khí áp mặt biển trạm Tahiti (ở phía đông) Darwin (phía tây) Thái Bình Dương xích đạo hàng tháng Vì vậy, chọn nhiệt độ bề mặt nước biển Nino1-2 (90°W- 80°W, 0°S- 10°S); Nino3 (90°W- 150°W, 5°S- 5°N); Nino3-4 (120°W- 170°W, 5°S- 5°N); Nino4 (150°W- 160°E, 5°S- 5°N); số SOI làm nhân tố dự báo Như ta biết, NTDB phải có trước ĐTDB mà ĐTDB ta xét tháng đến tháng 12 nên NTDB 37 phải xảy trước tháng6, có nghĩa dự bão số lượng bão năm 1971 NTDB phải lấy năm 1970 - Chọn nhân tố dự báo là: X1: Trung bình SOItb6 từ tháng 12 năm trước đến tháng X2: Trung bình SOItb3.1 từ tháng 12 năm trước đến tháng X3: Trung bình SOItb3.2 từ tháng đến tháng X4: Trung bình NINO1+2 từ tháng 12 năm trước đến tháng X5: Trung bình NINO3 từ tháng 12 năm trước đến tháng X6: Trung bình NINO3+4 từ tháng 12 năm trước đến tháng X7: Trung bình NINO4 từ tháng 12 năm trước đến tháng Trong đó: Chuẩn sai nhiệt độ mặt nước biển: Diễn biến nhiệt độ mặt nước biển (SST) coi phản ánh cho tượng ENSO, thay đổi nhiệt độ nửa phần phía đông trung tâm Thái Bình Dương xích đạo tiêu biểu Để đặc trưng cho diễn biến SST khu vực Thái Bình Dương xích đạo đáp ứng yêu cầu nghiên cứu trên, người ta chọn khu vực điển hình NINO1+2, NINO3, NINO4 NINO 3.4 nêu Hình 6: Vùng Nino khu vực Thái Bình Dương (nguồn: Leung Yin Kong Leung Wing Mo với nghiên cứu “Ảnh hưởng ENSO đến số lượng bão ảnh hưởng đến Hồng Kong” Macau, Trung Quốc năm 2002).Thể biến động SST khu vực nêu, thông thường người ta không dùng trị số SST mà dùng chuẩn sai Đó hiệu số giá trị thực đo với trung bình nhiều năm tính cho thời kỳ chuẩn (SSTA) Như SSTA > (SSTA 0, áp suất phần đông cao phần tây, khẳng định dòng không khí lớp bề mặt chuyển động từ đông sang tây Nói cách khác tín phong hướng Đông phát triển, tồn hoạt động bình thường hoàn lưu Walker SOI lớn hoạt động tín phong hướng Đông tăng SOI tăng đến giá trị d ổn định số tháng ta có tượng La Nina SOI lớn tượng La Nina hoạt động mạnh Ngược lại SOI < 0, khí áp mặt biển Tahiti thấp Darwin, dòng gió tín phong hướng đông có dấu hiệu suy yếu SOI < -d dẫn đến suy giảm tín phong hướng đông Chỉ số ENSO đa biến (Multivariate ENSO Index) ký hiệu MEI Nó tổ hợp biến: Khí áp mực biển (P), gió vĩ hướng mặt đất (V), nhiệt độ mặt nước biển (S), nhiệt độ không khí bề mặt (T) tỷ lệ mây tổng quan bao phủ bầu trời (C) Theo Wolter - 1977, MEI tính số hạng thứ phân tích thành phần tổ hợp biến nêu Woter Timlin (1993) nêu quy trình xác định MEI sau: trước tiên tính tổng phương sai trường đặc trưng, sau xác định thành phần thứ ma trận hiệp phương sai trường tổng hợp Theo đó, MEI < biểu thị ENSO lạnh, MEI > biểu thị ENSO nóng Bảng 3.1 :Số liệu đầu vào để xây dựng phương phình dự báo Năm Y SOItb6 SOItb3.1 SOItb3.2 NINO1+2 NINO3 NINO3+4 NINO4 1970 14.467 11.933 17.000 -1.1967 -1.2683 -1.2217 -1.0583 … … … … … … … … … … … … … … … … … … 2000 4.417 9.500 -0.667 -0.175 -0.1833 -0.54 -0.6183 Như vậy, yếu tố dự tổng số bão đổ vào Việt Nam tháng (từ tháng đến tháng 11)và nhân tố dự báo dự tuyển:SOItb6;SOItb3.1;SOItb3.2;NINO1+2; NINO3; NINO3+4; NINO4 phương trình dự báo Sau xây dựng xong phương trình dự báo số liệu tổng số siêu bão tháng năm từ 2001 - 20010 sữ dùng làm kiểm nghiệm phương pháp dự báo 39 3.2.2 Xây dựng phương trình dự báo Dựa vào số liệu yếu tố dự báo nhân tố dự báo ta có số tương quan bội trình bày bảng Từ ta thấy hệ số tương quan tốt với hầu hết yếu tố dự báo, yêu tố X6: NINO3 có hệ số tương quan tốt nhất: 0.948 Bảng 3.2: Hệ số tương quan bội nhân tố Y và các yếu tố dự báo Y Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 -0.524 -0.394 0.896 -0.545 0.896 0.605 0.462 -0.750 -0.700 -0.644 0.465 -0.900 -0.852 -0.761 0.907 0.532 -0.955 -0.888 -0.823 0.775 0.948 0.621 -0.875 -0.745 -0.823 0.548 0.763 0.909 Tiếp theo ta đưa file số liệu tập hợp gồm yếu tố dự báo nhân tố dự báo với dung lượng mẫu: Số năm tham gia tính toán 30 năm (1970 ÷ 2000), 01 yếu tố dự báo Y 07 nhân tố dự báo X1 ÷ X7 Từ ta xây dựng phương trình dự báo theo bước đây: + Bước thứ 1: Xây dựng phương trình dự báo (1) với nhân tố X5: Y = 14.91907 + 1.92840*X5 (1) Với hệ số tương quan bội r = 0.4714 + Bước thứ 2: Xây dựng phương trình dự báo (2) với nhân tố X5 X7 Y = 15.24963 – 0.12973*X5 + 3.59472*X7 (2) Với hệ số tương quan bội r = 0.62566 + Bước thứ ba: Xây dựng phương trình dự báo (3) với nhân tố X4, X5 X7 Y = 15.35496 + 3.87758*X4 – 5.49941*X5 + 5.81953*X7 (3) Với hệ số tương quan bội r = 0.729 Ta thấy rằng,hệ số tương quan bội cao phương trình đạt 0.4714, phương trình đạt 0.62566, phương trình đạt 0.729, giá trị khả quan toán dự báo thống kê, cho thấy mối quan hệ tuyến tính yếu tố dự báo nhân tố dự báo chặt chẽ, nhân tố dự báo tương quan tốt với 40 yếu tố dự báo chuỗi số liệu chưa đủ dài kết tốt 3.2 Kiểm nghiệm, đánh giá phương trình dự báo chuỗi liệu sử dụng để xây dựng phương trình dự báo: Khi xây dựng phương trình dự báo, tiến hành kiểm nghiệm, đánh giá phương trình dự báo dựa chuỗi số liệu sử dụng để xây dựng phương trình dự báo công đoạn thiếu xây dựng mô hình dự báo phương pháp thống kê Kiểm chứng phương trình giúp ta đánh giá khách quan mức độ xác phương trình thông qua đo độ chênh lệch kết dự báo thực tế quan trắc, từ chọn phương trình tối ưu đưa vào tác nghiệp Để đánh giá phương trình dự báo (1), (2) (3) kiểm nghiệm sau sử dụng: a Chuẩn sai thặng dư: Chuẩn sai thặng dư tính theo công thức sau: s= Q = n − m −1 n − m −1 n ∑(y t − y thq i =1 ) (3.1) Nếu sai số s ≤ ey phương trình dự báo sử dụng với ey sai số cho phép (tùy đặt miễn thõa mãn yêu cầu toán) b Chỉ số Fisher: Chỉ số Fisher xác định theo công thức: U /( m − 1) f = Q /( n − m) n U = ∑ ( ythq − y ) Với i =1 (3.2) n Q = ∑ ( yt − ythq ) i =1 Qua tính toán ta có bảng tổng kết sau: Bảng 3.3: Kiểm nghiệm sai số thặng dư và số fisher Phương trình dự báo Y = 14.919 + 1.928*X5 Y = 15.25 – 0.13*X5 + 3.595*X7 Y = 15.355 + 3.878*X4 – 5.499*X5 Hệ số n = 30 m=1 n = 30 m=2 n = 30 41 Chuẩn sai thặng dư 0.00013 Chỉ số fisher 0.0021 27 0.0044 14 + 5.82*X7 m=3 + Với toán kiểm nghiệm sai số thặng dự: Cả ba phương trình (1), (2) (3) dự báo số lượng bão sáu tháng, em chọn sai số cho phép yếu tố dự báo ey = 2.5, phương trình (1), (2) (3) có chuẩn sai thặng dư nhỏ sai số cho phép nên sử dụng + Đới với toán kiểm nghiệm sai số fisher: Phương trình (1) không sử dụng có nhân tố tham gia tính toán Phương trình (2) có f = 27, mặt khác Fα = 19.462, f > Fα nên phương trình (2) sử dụng đạt chuẩn tham gia tính toán Phương trình (3) có f = 14, mặt khác Fα = 8.617, f > Fα, phương trình (3)được sử dụng đạt chuẩn để tham gia tính toán 3.3 Thử nghiệm dự báo chuỗi số liệu độc lập: Sử dụng chuỗi số liệu độc lập (2001 – 2010, số liệu chưa tham gia tính toán xây dựng phương trình hồi quy tính giá trị dự báo Y từ phương trình (2) (3) tính sai số dự báo theo công thức: sdl = p ( yt − ythq ) ∑ p i =1 (3.3) Từ ta tính bảng sai số dự báo phương trình: Bảng 3.4: Số liệu dự báo chuỗi số liệu độc lập Năm 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Sai số dự báo Số liệu thực Phương trình 6.0 6.5 5.5 2.6 5.2 14.0 4.5 6.5 7.3 5.2 2.06 42 Phương trình 8.2 6.7 5.8 1.6 6.3 15.5 5.7 6.6 9.0 6.5 3.69 Nếu chon ey = 2.5 phương trình (2) áp dụng trình tính toán cho tương lai Bảng 3.5: Giá trị sai số tiến hành kiểm nghiệm chuỗi liệu phụ thuộc và độc lập phương trình Phương trình Chuỗi ME MAE RMSE Chuỗi độc lập -0.78 1.79 2.06 Phương trình Chuỗi phụ thuộc 3.70E-04 2.10 2.03E-03 Từ bảng ta thấy sai số ME RMSE chuỗi số liệu độc lập lớn ME RMSE chuỗi số liệu phụ thuộc.Trong trường hợp MAE ta thấy giá trị chuỗi phụ thuộc lớn chuỗi độc lập, điều thể có chênh lệnh lớn sai số dự báo năm thử nghiệm chuỗi phụ thuộc Trong chuỗi số liệu độc lập phương trình ta thấy: Chỉ số sai số trung bình ME cho biết phương trình dự báo số lượng bão thấp hay cao so với thực tế Với ME âm (ME = -0,78) số lượng bão dự báo thấp so với quan trắc Sai số trung bình tuyệt đối MAE cho biết độ lớn sai số dự báo trung bình phương trình 1.79, sai số tương đối lớn Còn nói đến độ ổn định phương trình dự báo ta xét đến sai số bình phương trung bình RMSE Sai số thấp độ ổn định phương trình thống kê xây dựng mang tính ứng dụng cao Kiểm nghiệm cho thấy số RMSE tương đối cao(2.06) nên phương trình mang tính áp dụng vào thực tế thấp 43 KẾT LUẬN Trong khóa luận này, em tập trung nghiêm cứu thủ nghiệm dự báo số lượng bão đổ vào Việt Nam phương pháp hồi quy tuyến tính bước đạt kết sau: Mùa bão khu vực biển Việt Nam từ tháng đến tháng 11, tháng 7, 8, 9, 10 tháng tập trung nhiều bão Enso có ảnh hưởng đến số lượng bão biển Việt Nam nói riêng biển Đông nói chung, năm có El nino số lượng bão so vói trung bình, ngược lại, năm có La nina số lượng bão nhiều so với trung bình Khi chạy phương trình, em chọn phương trình cho kết tốt nhất, phương trình dự báo số lượng bão xây dựng có hệ số tương quan tương đối cao: 0.62566, giá trị cho khả quan toán dự báo thống kê Với nhân tố dự báo nhân tố dự báo dự tuyển: SOItb6;SOItb3.1;SOItb3.2;NINO1+2; NINO3; NINO3+4; NINO4 Tuy nhiên kết thử nghiệm dự báo nhận chưa mong đợi nên phương trình cần tiếp tục nghiên cứu, trình nghiên cứu cần đưa thêm nhân tố dự báo khác vào phương trình xây dựng phương trình dự báo chuỗi số liệu dài để nâng cáo chất lượng dự báo phương trình đưa phương trình vào dự báo thực tiễn phục vụ cho công tác dự báo bão Những kết nhận khóa luận bước đầu, kết phân tích chưa thật xác tuyệt đối chuỗi số liệu chưa đủ dài Tuy nhiên cho thấy cần thiết phải sâu nghiên cứu vấn đề để xác định số lượng bão đổ vào biển Việt Nam năm chuẩn bị cho công tác phòng tránh bão, giảm bớt thiệt hại người 44 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: Đinh Văn Ưu (2009), “Đánh giá quy luật biến đổi hạn dài xu biến đổi số lượng bão áp thấp nhiệt đới khu vực Tây Thái Bình Dương, biển Đông ven biển Việt Nam” Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Công Nghệ 25, số 3S (2009) 542 - 550 GS TSKH Nguyễn Đức Ngữ cộng tác viên: Tác động ENSO đến thời tiết, khí hậu, môi trường kinh tế - xã hội Việt Nam Hội thảo chuyên đề Đa dạng sinh học Biến đổi khí hậu: Mối liên quan đến Đói nghèo Phát triển bền vững Hà Nội, ngày 22-23 /5/2007 Lê Quốc Huy, Trần Thục, Đinh Văn Ưu (2013), “Ứng dụng mô hình kết nối nghiên cứu biến động nhiệt độ mặt nước biển (SST) khu vực bờ Tây Biển Đông”, Tuyển tập báo cáo Hội thảo Khoa học Quốc gia khí tượng thủy văn môi trường biến đổi khí hậu lần thứ XVI – Tập II, tr 250 – 256 Phan Văn Tân (2003) “Các phương pháp thống kê khí hậu” , Nhà xuất Đại học Quốc gia Hà Nội Trần Công Minh: khí tượng synop nhiệt đới, Nhà xuất Đại học Quốc gia Hà Nội Trần Đức Mẫn (2014): “Dự báo số bão đổ năm vào việt nam khu vực đông bắc sở thông tin enso” Vũ Thanh Hằng, Ngô Thị Thanh Hương, Phan Văn Tân (2010), “Đặc điểm hoạt động bão vùng biển gần bờ biển Việt Nam giai đợn 1945 - 2007”, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Công nghệ 26, Số 3S (2010) 344 – 353 Tiếng Anh: Leung Yin Kong Leung Wing Mo với nghiên cứu “Ảnh hưởng ENSO đến số lượng bão ảnh hưởng đến Hồng Kong” Macau, Trung Quốcnăm 2002 45