222-LuanVanThacSi-ChuaPhanLoai (299).pdf tài liệu, giáo án, bài giảng , luận văn, luận án, đồ án, bài tập lớn về tất cả...
THÔNG TIN VỀ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Nguyễn Xuân Diện Giới tính: Nam Ngày sinh: 19/11/1987 Nơi sinh: Thái Bình Quyết định công nhận học viên số: 3619/QĐ-CTSV, ngày 30 tháng 12 năm 2010 Các thay đổi trình đào tạo: không (ghi hình thức thay đổi thời gian tương ứng) Tên đề tài luận văn: Nghiên cứu dự tính tổ hợp cho số yếu tố tượng liên quan đến nhiệt độ Việt Nam Chuyên ngành: Khí tượng khí hậu học Mã số: 604487 10 Cán hướng dẫn khoa học: TS Vũ Thanh Hằng, trường ĐH Khoa học Tự nhiên 11 Tóm tắt kết luận văn: Các mô hình khác đưa sản phẩm dự báo/dự tính không giống tính bất định luôn tiềm ẩn mô hình Do đó, ước lượng độ bất định toán dự báo/dự tính có vai trò quan trọng việc nâng cao chất lượng tin dự báo/dự tính Việc xây dựng hệ thống đồng hóa, tổ hợp cho mô hình thời tiết/khí hậu góp phần cải thiện kết dự báo/dự tính Bài toán tổ hợp kết nhiều mô hình cho kịch biến đổi khí hậu tương lai thực nhiều giới cho kết khả quan Tuy nhiên Việt Nam chưa có nghiên cứu tiến hành theo hướng Vì vậy, luận văn này, tác giả thử nghiệm dự tính tổ hợp cho yếu tố nhiệt độ khu vực Việt Nam với đầu từ năm mô hình khí hậu khu vực Năm mô hình với miền tính tương đối giống nhau, cụ thể: mô hình CCAM với 82 x 82 điểm lưới chạy từ 5N– 25N, 100E–120E; mô hình MM5 với 105 x 144 điểm lưới chạy từ 5S – 27N, 85E – 131E; mô hình REMO với 98 x 146 điểm lưới chạy từ 5S – 27N, 84E – 132E; mô hình MRI với 88 x 45 điểm lưới chạy từ 8N – 24N, 102E – 110E; mô hình RegCM với 104 x 143 điểm lưới chạy từ 5S–27N, 85E–131E Một số kết thu nhận sau nghiên cứu: - Trong mô hình tồn tính bất định cần thiết có hệ thổng tổ hợp để nâng cao chất lượng dự báo/dự tính - Trong yếu tố liên quan đến nhiệt độ Việt Nam mô hình khí hậu khu vực mô tương đối tốt yếu tố nhiệt độ bề mặt mực 2m, nhiệt độ cực tiểu ngày, nhiệt độ cực tiểu cực tiểu tháng Các yếu tố nhiệt độ cực đại ngày, nhiệt độ cực đại cực đại tháng mô hình mô có chênh lệch lớn so với quan trắc - Trong luận văn thử nghiệm hai phương pháp tổ hợp cho mô hình khí hậu khu vực phương pháp tổ hợp trung bình tổ hợp hồi quy tuyến tính đa biến Kết cho thấy tổ hợp hồi quy tuyến tính nhiều biến cải thiện rõ rệt khả mô cho thời kỳ chuẩn áp dụng cho dự tính khí hậu thời kỳ tương lai - Dự tính tổ hợp cho giai đoạn 2020-2039 với ba yếu tổ nhiệt độ bề mặt 2m, nhiệt độ cực đại ngày nhiệt độ cực tiểu ngày cho thấy xu hướng tăng rõ rệt nhiệt độ bề mặt 2m, nhiệt độ cực đại ngày so với thời kỳ chuẩn 1980-1999, mức tăng nhiệt hầu hết trạm từ 1-3oC 12 Khả ứng dụng thực tiễn: Áp dụng kết để xem xét, đánh giá xây dựng kịch biến đổi khí hậu tương lai cho khu vực Việt Nam 13 Những hướng nghiên cứu tiếp theo: - Nghiên cứu phương pháp tổ hợp khác - Đánh giá chi tiết cho vùng khí hậu 14 Các công trình công bố có liên quan đến luận văn: (liệt kê công trình theo tứ tự thời gian có) Ngày 13 tháng 12 năm 2013 Học viên (Kí ghi rõ họ tên) Nguyễn Xuân Diện INFORMATION ON MASTER’THESIS Full name: Nguyen Xuan Dien Sex: Male Date of birth: 19/11/1987 Place of birth: Thai Binh Admission decision number: 3619/QĐ-CTSV Dated 30/12/2010 Changes in academic process: Official thesis title: Researching multi-model ensemble forecasting to predict temperature in Vietnam Major: Meteorology Code: 604487 10 Supervisors: Dr Vu Thanh Hang, VNU Hanoi University of Science 11 Summary of the finding of the thesis: The results of models are different because model has its uncertainty It is necessary to estimate this uncertainty to improve forecast skills Ensemble data assimilation in the model is hoped that it will have good results In the world, meteorologists have combinated scenarios with input model to forecast The results are noted In this thesis, temperature and its factors-related is chosen to predict by the ensemble mean The performance of a simple ensemble forecast analysis that shows forecast skills is illustrated and compared to all individual models used I examine output from the following models: CCAM, MM5, MRI, RegCM and REMO with the period called baseline 1980 to 1999 and period of future from 2020 to 2039 Detail about domain of five models: CCAM model has set up over domain bounded by 5N– 25N, 100E–120E with 82 x 82 grid-points; MM5 model has set up from 5S to 27N, 85E – 131E with 105 x 144 grid-points; REMO model with 98 x 146 grid-points and over domain by 5S – 27N, 84E – 132E; MRI model with 88 x 45 grid-points and 8N – 24N, 102E – 110E; and RegCM model 104 x 143 gridpoints, latitude from 5S to 27N and longitude from 85E to 131E The summary of results is as follows: Firstly, the thesis shows that each model exists an uncertainty Thus, an ensemble system is necessary to improve high-quality climate prediction information Secondly, all regional climate models, which are used in this study, have simulated quite well for daily temperature at 2m, daily minimum temperature monthly minimum and maximum temperature On the other hand, daily maximum temperature and monthly highest temperature are much more than the available observation Thirdly, a mean ensemble approach and a multivariable linear regression approach are studied Clearly, the individual model anomalies are not as good as the removal of the statistical reconstruction of all the models using the regression technique But, compared between these two ensemble methods indicate that with baseline period, the simulations by multivariable linear regression is better than by mean ensemble Therefore, it is a base to this thesis expands to carry out for next period from 2020 to 2039 Lastly, ensemble forecast/project/predict results show that there is an increase trend of surface temperature, daily minimum and maximum temperature Compared with baseline period, they rise about to degree Celsius for maximum temperature 12 Practical applicability: The results of thesis are able to be used to consider, estimate and forecast for temperature in Vietnam 13 Further research directions: - Research more and more about other ensemble forecasting methods - Apply these methods for local areas in Vietnam to assess forecasting skills and uncertainties 14 Thesis-related publications: Date: 13/12/2013 Signature: Full name: Nguyen Xuan Dien