Nghiên cứu phân loại hình thế gây thời tiết gây nóng bất thường trên khu vực Bắc Bộ giai đoạn đầu mùa đông bằng phương pháp SOM

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp khai phá dữ liệu nhiều chiều/ bản đồ tự tổ chức SOM (Self-OrganizingMaps) để phân loại các đặc trưng hoàn lưu khí quyển liên quan đến hiện tượng thời tiết nóng bất thường trên khu vực Bắc Bộ giai đoạn đầu mùa đông.

BÀI BÁO KHOA HỌC NGHIÊN CỨU PHÂN LOẠI HÌNH THẾ GÂY THỜI TIẾT GÂY NÓNG BẤT THƯỜNG TRÊN KHU VỰC BẮC BỘ GIAI ĐOẠN ĐẦU MÙA ĐÔNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP SOM Võ Văn Hòa1, Dư Đức Tiến2, Trần Anh Đức2, Mai Khánh Hưng2, Đặng Đình Quân2, Nguyễn Văn Khiêm3, Nguyễn Vĩnh An4 Tóm tắt: Từ số liệu quan trắc nhiệt độ trung bình ngày nhiệt độ tối cao ngày khu vực Bắc Bộ 30 năm trở lại vào tháng 11 (giai đoạn đầu mùa đơng) cho thấy trung bình năm xảy ngày có dị thường nhiệt độ trung bình ngày tối cao lớn (trên 5oC) tồn đợt kéo dài ngày gần dạng đợt nóng (warm spell) với mức độ dạng gần phổ biến (trên 40% số trạm Bắc Bộ đạt phổ biến nhiệt độ cực đại ngày từ 32oC đến 34oC) Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp khai phá liệu nhiều chiều/ đồ tự tổ chức SOM (Self-OrganizingMaps) để phân loại đặc trưng hoàn lưu khí liên quan đến tượng thời tiết nóng bất thường khu vực Bắc Bộ giai đoạn đầu mùa đông So với phương pháp thần kinh nhân tạo truyền thống mạng truyền thẳng sử dụng thuật học cạnh tranh, khơng giám sát Do đó, SOM cơng cụ thích hợp tốn nghiên cứu khám phá liệu nhiều chiều Sử dụng số liệu tái phân tích JRA Nhật gồm áp suất bề mặt (liên quan đến hoạt động vùng thấp nóng phía Tây có tâm nằm lãnh thổ Ấn Độ - Pakistan), độ cao địa vị mực 500hPa (liên quan đến vai trò Cao cận nhiệt đới Tây Bắc Thái Bình Dương) cho thấy phân loại với cụm điển hình thấy rõ nguyên nhân chủ yếu/duy liên quan đến tính dị thường hoạt động vùng thấp nóng phía Tây cho khu vực Bắc Bộ vào thời kì đầu mùa đơng Từ khóa: Nóng bất thường, phương pháp SOM, đầu mùa đông, Bắc Bộ Việt Nam Ban Biên tập nhận bài: 12/05/2019 Ngày phản biện xong: 20/06/2019 Mở đầu Phương pháp SOM tác giả Kohonen (1989 [5], 1990 [6]) đề xuất thực chất dạng mạng thần kinh nhân tạo Trên thực tế, từ không gian liệu nhiều chiều, sau qua mạng SOM giảm xuống đến chiều hiển thị đồ đặc tính tương tự liệu nhóm vào nhóm tương tự Do vậy, SOM cơng cụ hữu hiệu để phục vụ hiển thị phân tích nhóm SOM sử dụng để khám Đài Khí tượng thủy văn khu vực đồng Bắc Bộ Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn quốc gia Văn phòng Bộ cơng an Viện Khoa học khí tượng thủy văn Biến đổi khí hậu Email: Vovanhoa80@gmail.com Ngày đăng bài: 25/07/2019 phá liệu quan hệ liệu tập liệu nhiều chiều cách đưa liệu nhiều chiều đồ chiều đặc tính tương tự SOM khác với ANN không sử dụng lớp ẩn (hidden layers) sử dụng input output layer SOM sử dụng khái niệm láng giềng (neighborhood) để giữ lại đặc trưng liệu đầu vào đồ (có nghĩa training sample tương tự đặt gần đồ) Ưu điểm SOM biểu diễn trực quan liệu nhiều chiều vào khơng gian chiều đặc trưng liệu đầu vào giữ lại đồ Trong toán phân loại hình thời tiết, phương pháp SOM ứng dụng phong phú, đặc biệt liên quan đến tốn mưa lớn, TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Số tháng 07 - 2019 51 BÀI BÁO KHOA HỌC ví dụ ngồi nước có Koji cộng (2007) [4], Liu Y Weisberg (2005) [3], nước có Trần Anh Đức (2014) [1], Vũ Anh Tuấn cộng (2015) [2] Gần phương pháp SOM ứng dụng tốn phân loại hình gây nắng nóng, cụ thể Seung-Yoon cộng (2018) [7] sử dụng số liệu tái phân tích ERA-Interim trung tâm dự báo khí tượng hạn vừa châu Âu (ECMWF) từ năm 1979 đến 2016 để phân loại hình ngày (xem nắng nóng) có nhiệt độ tối cao ngày lớn phân vị 90 chuỗi số liệu Các kết cho thấy, hình synop liên quan đến hình thành nắng nóng phân loại thành cụm dựa dị thường khí áp mực biển khu vực Đông Á Thông qua số liệu quan trắc nhiệt độ trung bình ngày nhiệt độ tối cao ngày khu vực Bắc Bộ 30 năm trở lại vào tháng 11 (giai đoạn đầu mùa đơng) cho thấy trung bình năm xảy ngày có dị thường nhiệt độ trung bình ngày tối cao lớn (trên 5oC) tồn đợt kéo dài ngày đợt nóng (warm spell) với mức độ dạng gần phổ biến (trên 40% số trạm Bắc Bộ đạt phổ biến nhiệt độ cực đại ngày từ 32oC đến 34oC) Dựa vào khả phân loại khách quan phương pháp SOM nêu, nghiên cứu thử nghiệm phân loại hình thời tiết điển hình liên quan đến tượng dị thường thời tiết nóng vào đầu mùa đông khu vực Bắc Bộ Một số đặc điểm phương pháp SOM đưa mục Các kết nhận xét đưa tương ứng mục Phương pháp số liệu 2.1 Khái quát phương pháp SOM Về kiến trúc, mạng SOM bao gồm lớp: lớp tín hiệu lớp đầu vào, lớp nơ ron/Kohonen hay gọi lớp đầu Các nơ ron lớp đầu xếp lưới chiều Hình minh họa đồ chiều lớp đầu nơ ron xếp lưới chiều Số lượng nơ ron lớp đầu vào số thuộc tính đối tượng cần nghiên cứu Mỗi nơ ron lớp đầu vào có quan hệ truyền thẳng chiều (feed-forward) với nơ ron lớp đầu Điểm khác biệt quan hệ nơ ron lớp SOM so với mạng khác có giá trị đầu cuối (ví dụ mạng ANN với n đầu vào có m đầu ra) Giá trị đầu sai Hình Sơ đồ minh họa lớp đầu vào đầu mạng SOM Trong phương pháp SOM, tín hiệu đầu vào giải thiết chuẩn hóa cho x = Các tín hiệu đầu vào cho lớp đầu (lớp Kohonen) tính theo cơng thức (1) đây: n 52 y j = ∑ ω ji xi i =1 TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Số tháng 07 - 2019 (1) Trong n số nơ ron đầu vào, ω ji số nơ ron đầu vào thứ i với nơ ron đầu thứ j Do thực tế có nơ ron đầu nhất, nên thuật toán “thắng” (winner-takes-all) sử dụng phương pháp SOM Cụ thể, nơ ron lớp đầu có giá trị y j lớn nơ ron thắng BÀI BÁO KHOA HỌC Quá trình luyện cạnh tranh: T Gọi x = (x1 , x , x3 , , x n ) đối tượng lựa chọn ngẫu nhiên từ khơng gian đầu vào với n kích thước mảng khơng gian đầu vào Khi đó, véc tơ trọng số nơ ron thứ j T mạng đầu là: w j = ω j1 , ω j , ω j , , ω jn∗ với n* tổng số nơ ron lớp đầu Giá trị phù hợp đối tượng đầu vào x với véc tơ trọng số w1 , w2 , w3 , …, wn∗ T T tìm thấy cách so sánh tích số w1 x , w2 x , w3T x , …, wnT∗ x lựa chọn giá trị lớn Trên thực tế, tiêu chí phù hợp tốt dựa q trình cực đại hóa tích số tương đương mặt tốn học với q trình cực tiểu hóa khoảng cách Ơle (Euclidean) véc tơ wj x Do đó, số i(x) nơ ron thắng đối tượng đầu vào x xác định qua cơng thức (2) đây: (2) i ( x) = arg min∗ x − w j ( ) 1≤ j ≤ n dt, j = t − j (4) Trong trường hợp lưới hai chiều, khoảng cách dt,j xác định theo cơng thức (5) đây: (5) d = r −r t, j t j với rt rj véc tơ rời rạc tương ứng xác định vị trí nơ ron dễ hợp tác thứ j vị trị nơ ron thắng thứ t Q trình thích ứng: trình này, véc tơ trọng số wj nơ ron thứ j thay đổi theo đối tượng đầu vào x Với giá trị đưa véc (s ) tơ trọng số thứ j w j thời điểm s lần ( s +1) lặp s, véc tơ trọng số w j thời điểm s+1 tính theo cơng thức (6): (6) w (js +1) = w (js ) + η ( s )h j ,i ( x ) ( s )( x − w (js ) ) Với η ( s ) tham số đặc trưng cho tốc độ học (giảm theo hàm mũ) xác định theo công thức (7) đây:  s  Quá trình hợp tác: η ( s ) = η exp − , s = 0,1,2, (7) Trong trình này, miền lân cận hình  τ2  học (topological neighborhood) xác định h j ,i ( x ) ( s ) =là hàm lân cận tính theo cho nơ ron thắng đặt trung tâm miền nơ ron hợp tác Gọi hj,t miền hợp cơng thức (8): tác có tâm nơ ron thắng thứ t dt,j khoảng  d i2( x ), j  , s = 0,1,2, (8) cách xung quanh nơ ron thắng thứ t nơ h j ,i ( x ) ( s ) = exp −  s ( ) σ   ron dễ hợp tác thứ j Khi đó, hj,t với σ ( s ) tính theo cơng thức (9) hàm dt,j thỏa mãn hai điều kiện đây: sau: - hj,t đối xứng xung quanh điểm cực đại  s σ ( s ) = σ  −  (9) xác định có dt,j =  τ1  - Biên độ hj,t giảm đơn điệu theo tăng Theo Haykin (1999) [37], số η , σ dt,j đạt tới giá trị dt,j tiến tới ∞ Thông thường, hj,t giải thiết tuân theo τ τ mặc định sau: η = 0.1 , σ hàm phân bố Gauss cơng thức (3) đây: bán kính lưới, τ = 1000 / log(σ 0) ,  d t2, j  (3) h j ,t = exp −  2σ   Trong σ tham số đo lường mức độ nơ ron dễ hợp tác miền hợp tác nơ ron thắng tham gia vào trình luyện Trong trường hợp lưới chiều trên, khoảng cách dt,j xác định theo công thức (4) sau: τ = 1000 Nếu gọi D tập liệu đưa vào d* số chiều đồ đặc tính, giải thuật (thuật tốn) thực SOM bao gồm bước sau: Bước 1: Ban đầu hóa véc tơ trọng số với j = 1,2, …, d* cách lựa chọn ngẫu nhiên đối tượng D Bước 2: Bắt đầu lặp Bước 3: Gán đối tượng x D với TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Số tháng 07 - 2019 53 BÀI BÁO KHOA HỌC giá trị xác suất cụ thể Bước 4: Tìm nơ ron thắng i(x) bước thời gian/lặp s dựa tiêu chí khoảng cách Ơ le cực x − w (js ) tiểu: i ( x) = arg 1min ∗ ≤ j ≤d Bước 5: Cập nhật véc tơ trọng số tất nơ ron lớp theo công thức (6) Bước 6: Lặp lại bước khơng có thay đổi đáng kể đồ đặc tính Bước 7: Đưa đồ đặc tính Nói chung, chất lượng phân cụm liệu phương pháp SOM bị ảnh hưởng nhiều trình lựa chọn tham số mạng Các tham số bao gồm: kích thước đồ đặc tính (d*), số lần lặp, bán kính khởi tạo (σ0), giá trị khởi tạo cho tốc độ học ( η ), … Trên thực tế, khơng có hướng dẫn cụ thể cho việc lựa chọn tham số ứng với toán khác áp dụng SOM Do vậy, việc “thử sai” (trial and error) cần thiết nhằm xác định tập giá trị thích hợp ứng với tập liệu đầu vào Sau chuẩn hóa liệu đưa vào phân tích PCA để lựa chọn thành phần quan trọng từ tập liệu ban đầu, bước thực luyện mạng SOM để tạo đồ tự thiếp lập/ma trận hai chiều nơ ron Kohonen nơ ron véc tơ có kích thước số nơ ron đầu vào Như biết, mạng SOM có dạng mạng mạng hình lục giác mạng hình vng Để tăng khả “tiếp xúc” (trao đổi thông tin theo quan hệ vật lý) nơ ron đầu với với nơ ron đầu vào, lựa chọn mạng SOM hình lục giác strong nghiên cứu Hình minh họa đồ phân cụm liệu theo mức xám tạo từ SOM chưa xác định ranh giới (bên trái) xác định ranh giới (bên phải) tạo thực q trình nói Từ đồ SOM xác định ranh giới, xác định số cụm liệu số liệu đầu vào Thông tin sử dụng để phân loại xem véc tơ liệu đầu vào thuộc vào nhóm liệu (trong nghiên cứu sử dụng phương pháp K-means) Hình Ví dụ đồ phân cụm SOM chưa xác định ranh giới cụm (bên trái) xác định ranh giới (bên phải) để đưa vào K-Means 54 2.2 Tập số liệu sử dụng Số liệu nhiệt độ (các phiên quan trắc, cực đại) 82 trạm quan trắc khí tượng bề mặt khu vực Bắc Bộ thu thập giai đoạn 1988 đến 2017 (30 năm) Phân bố theo không gian trạm đưa hình Để có số liệu quan trắc lưới phục vụ q trình phân tích hình đặc trưng khí TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Số tháng 07 - 2019 tượng thời tiết nóng dị thường miền Bắc vào mùa Đơng làm số liệu đầu vào cho phương pháp SOM để thiết lập đồ phân cụm khách quan, từ tìm nhóm hình synốp điển hình nghiên cứu sử dụng số liệu tái phân tích JRA25 JMA với độ phân giải 1.25 độ Các biến cao gồm trường độ cao địa vị (H) trường áp suất trung bình BÀI BÁO KHOA HỌC mực biển (PMSL) Thông qua thử nghiệm với liệu phiên phân tích 00z 06z trung bình ngày, kết tối ưu cho thấy việc sử dụng phiên phân tích 06z mang lại kết rõ rệt hợp lý với chế thực tế có khả gây dị thường nóng Bắc Bộ vào thời kì đầu mùa đơng Hình Nhiệt độ cực đại ngày 17/11/2015 nhiệt độ cực đại trung bình 30 năm (1989-2017) trạm sử dụng nghiên cứu Kết phân tích khách quan phương pháp SOM Kết thống kê đợt thời tiết nóng dị thường Bắc Bộ từ quan trắc 82 trạm Bắc Bộ đưa bảng có cá đợt nóng dị thường điển tháng 11 năm 1989, 1997, 2009 2015 (kéo dài ngày với Nhiệt độ tối cao có 40% số trạm toàn Bắc Bộ (82 trạm) lớn 30oC 18 ngày xảy tiêu tương ứng (WS-1) Theo phân tích trên, yếu tố PMSL H500 số liệu JRA25 lưới kinh vĩ có độ phân giải 1.25 độ bao phủ miền địa lý từ 15-50oN 80-130oE tương ứng với 32 x 28 điểm nút lưới tạo 2x32x28 = 1792 biến đầu vào/nơron lớp đầu vào mạng SOM Với số lượng biến đầu vào này, thời gian tính tốn lâu hiệu đem lại bị giảm sút Do đó, thay việc việc sử dụng trực tiếp biến lưới JRA25, chúng tơi phân tích ma trận liệu thành chuỗi thành phần dựa kỹ thuật phân tích thành phần (PCA) Cụ thể, thay sử dụng 1792 biến đầu vào cho trình luyện phân cụm liệu, thông qua PCA, cần phân cụm liệu dựa 15-20 thành phần tùy vào khu vực nghiên cứu Hình hình minh hoạ cụ thể dạng ma trận U SOM ứng với nơ ron Kohen trường PMSL H500 sử dụng nghiên cứu thử nghiệm Hình minh hoạ cụ thể đồ SOM trường hợp phân cụm Trong hình thấy cụm thể rõ rệt việc tồn rõ lâu vùng thấp bao trùm Bắc Bộ cụm mức độ vùng thấp thể yếu Sự khác biệt cụm trường H500 không rõ rệt cho thấy thời kì này, vai trò cao áp cập nhiệt không rõ rệt trường hợp nghiên cứu cụ thể Các trường hợp kéo dài nóng dị thường từ 2-4 ngày phân loại vào cụm Phân tích chi tiết cho thấy trường hợp tồn rãnh nằm lục địa Trung Quốc, phía Bắc Bộ có vai trò ngăn chặn việc xâm nhập lạnh q sớm từ phía Bắc (cao áp Siberi) trường hợp dị thường (mức độ vừa phải, quan trắc phiên dị thường) bị xâm nhập lạnh nhanh TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Số tháng 07 - 2019 55 BÀI BÁO KHOA HỌC Bảng Nhiệt độ tối cao có 40% số trạm toàn Bắc Bộ lớn 30oC, minh họa cho nửa Tây Bắc Bộ (kí hiệu WS-2 ứng với hai ngày liên tiếp đạt tiêu chuẩn nêu) Year 1989 1989 1989 1990 Month-Day 1104 1105 1108 1102 WS-2 #day WS-1 WS-1 %station 63% 78% 51% 66% Muong Te Muong La Than Uyen 30.1 30.8 Van Chan 29.9 Song Ma 30.9 Yen Chau 29.6 29.4 Phu Yen Minh Dai 30.2 Moc Chau 29.6 Mai Chau 31.7 Pho Rang 31.1 Hoang Su Phi 30.3 Bac Me 32.8 Bao Lac 32.3 Bac Quang 32.8 Luc Yen 33.0 Quynh Nhai Tuan Giao Ham Yen Chiem Hoa Cho Ra Nguyen Binh Ngan Son Trung Khanh Dinh Hoa Bac Son Huu Lung Dinh Lap Quang Ha Phu Ho Tam Dao 29.7 29.7 29.2 29.2 31.5 31.4 29.6 29.4 29.3 29.9 29.9 31.2 31.1 30.2 31.5 29.7 30.2 30.7 30.2 31.8 31.9 31.7 32.5 32.2 32.9 30.4 32.4 30.1 30.7 31.0 29.7 30.7 32.3 33.0 31.0 30.1 30.2 32.1 30.8 29.2 29.1 29.5 29.5 29.3 29.4 29.1 29.3 29.6 29.7 30.7 31.0 31.0 30.6 29.5 29.1 31.5 30.8 31.4 29.4 29.4 29.4 29.1 29.5 29.2 30.6 30.9 30.4 31.3 29.8 30.0 29.8 29.7 30.7 31.2 31.4 32.5 32.6 31.8 31.6 29.8 29.3 29.4 30.0 1992 1101 WS-1 50% 1992 1107 WS-1 57% 1993 1105 WS-1 62% 1993 1108 WS-1 56% 1993 1111 WS-1 73% 1996 1101 WS-1 46% 1996 1109 WS-1 57% 1997 1997 1997 1997 1997 1997 2002 2009 2009 2009 2009 2009 1115 1124 1125 1126 1127 1128 1115 1101 1109 1110 1111 1112 WS-5 WS-4 WS-1 WS-1 WS-1 52% 68% 71% 74% 67% 71% 49% 67% 77% 80% 87% 80% 29.0 30.8 30.9 30.7 30.0 29.9 30.2 29.9 29.9 30.1 29.8 29.2 30.2 31.0 31.0 31.0 31.7 32.1 32.2 31.6 29.2 29.0 29.3 32.5 29.1 29.1 29.8 29.9 29.1 29.8 29.2 29.6 30.0 29.3 29.1 31.5 30.7 30.6 30.6 29.3 29.9 29.8 30.9 31.2 31.0 31.0 31.1 30.7 30.7 30.4 30.7 30.5 30.4 30.7 30.8 30.8 30.4 32.1 31.8 32.2 31.9 29.4 29.5 30.3 30.3 31.1 31.4 29.7 30.3 29.9 29.6 30.0 31.2 30.5 30.5 30.5 29.2 29.0 29.7 29.6 29.9 30.2 30.1 30.0 29.2 29.9 32.2 32.3 31.9 32.0 29.8 29.1 29.8 31.3 29.5 29.3 32.2 32.5 32.1 32.6 31.5 30.9 30.5 33.7 32.9 32.9 29.7 31.3 29.3 31.1 30.5 29.8 30.9 30.6 32.8 30.1 31.1 31.0 33.1 30.8 30.1 31.9 31.2 29.3 29.4 30.1 29.1 29.7 31.3 29.2 32.5 30.7 30.3 30.4 31.1 29.3 29.5 29.7 30.5 30.2 29.2 30.1 31.9 29.2 31.4 30.8 30.5 30.3 30.9 1990 1102 WS-1 66% 1992 1101 WS-1 50% 1992 1107 WS-1 57% 1993 1105 WS-1 62% 1993 1108 WS-1 56% 1993 1111 WS-1 73% 1996 1101 WS-1 46% 1996 1109 WS-1 57% 32.6 32.1 30.7 30.9 29.8 31.2 30.5 29.5 32.1 32.4 31.2 32.5 32.3 32.1 32.2 32.1 30.2 32.5 32.5 29.9 30.1 32.6 29.9 30.3 30.4 30.6 32.3 30.6 30.6 32.5 32.1 32.6 31.3 32.6 32.0 31.3 32.3 32.7 31.4 32.5 32.1 32.2 32.5 31.4 29.2 30.3 29.7 30.7 29.2 32.5 32.1 33.3 32.4 32.1 32.7 32.5 31.5 30.3 31.8 32.4 32.3 32.3 30.6 29.6 30.6 29.5 30.7 32.3 32.3 31.3 30.8 32.3 32.3 32.1 31.3 31.7 29.5 32.1 31.9 30.2 30.8 32.1 29.4 30.1 31.0 30.1 32.3 29.9 30.1 31.3 32.6 32.1 30.9 32.4 32.1 30.2 32.3 32.5 29.6 31.5 31.3 33.0 32.6 30.7 30.6 30.6 31.0 31.4 30.2 31.5 32.7 32.6 32.2 32.1 33.0 32.9 32.5 31.0 31.6 32.2 31.6 32.1 32.4 32.8 29.5 30.8 30.8 31.0 32.1 32.4 31.8 32.3 32.2 32.2 32.2 31.7 31.8 31.6 31.7 29.1 32.3 32.3 31.3 31.0 30.1 30.8 31.0 30.9 31.0 32.1 31.1 32.4 32.9 31.9 32.7 32.2 31.2 32.8 32.4 30.0 32.4 32.3 32.2 31.9 32.5 30.5 31.5 31.5 32.3 33.0 33.5 32.6 32.9 33.2 33.8 31.5 30.7 31.6 31.3 32.5 29.1 30.0 31.8 31.8 32.2 30.7 30.3 30.9 32.4 32.5 31.2 30.7 31.6 30.5 32.2 32.0 30.9 31.8 32.4 32.6 29.8 30.4 31.7 31.1 32.7 31.0 31.4 32.7 32.2 30.7 32.1 32.2 32.2 31.0 32.7 32.6 31.4 32.7 32.2 32.1 29.3 30.8 30.9 33.2 29.5 33.5 33.5 31.1 29.7 30.0 30.0 30.6 30.3 30.6 30.7 31.2 33.4 33.0 32.3 32.4 32.7 30.4 33.2 33.4 29.3 29.5 33.6 31.0 30.2 31.2 30.1 32.8 29.4 30.4 32.2 30.4 32.9 29.5 34.0 34.1 31.7 30.1 32.3 32.4 32.2 34.0 34.1 31.0 32.2 33.7 33.5 31.8 32.2 33.1 29.5 33.5 33.7 31.2 32.4 33.5 29.7 32.3 34.2 31.9 33.7 31.0 30.4 33.9 31.4 29.9 29.0 29.5 32.0 31.8 32.2 30.9 31.6 29.2 33.1 33.5 33.6 31.8 33.5 29.8 32.6 32.8 33.2 31.0 33.1 31.8 32.4 32.7 32.2 30.2 32.6 32.3 33.1 32.9 32.6 31.3 32.4 31.4 33.9 34.0 29.1 32.6 33.5 30.0 33.0 33.7 33.4 31.4 33.9 31.6 29.7 30.9 31.5 29.7 29.0 29.2 29.1 29.6 30.7 29.5 31.4 30.9 30.7 30.6 32.3 29.8 30.3 29.1 30.3 30.4 32.1 31.4 29.2 30.5 31.0 30.2 31.1 29.5 32.2 31.1 29.9 30.2 30.7 30.2 30.8 30.7 30.9 29.7 31.1 29.1 35.3 29.2 31.1 30.5 30.5 32.4 33.8 33.6 32.8 33.7 29.3 32.1 30.1 29.7 29.0 33.7 30.6 34.0 32.3 29.1 33.9 32.7 30.7 31.3 30.9 30.6 30.9 30.6 29.1 31.4 31.8 31.0 30.6 33.8 33.3 33.9 31.1 33.1 30.0 31.5 31.7 31.5 33.3 30.5 32.9 30.8 30.3 33.1 30.3 29.1 31.7 31.0 30.6 32.5 32.5 32.7 32.6 31.8 29.3 29.8 29.3 31.6 32.0 32.4 29.9 29.3 32.0 29.9 31.0 30.5 29.3 30.9 29.7 29.7 29.4 29.4 31.9 31.3 30.8 33.7 33.4 33.0 30.0 31.8 29.0 30.7 30.5 29.3 30.8 32.0 29.2 32.9 30.8 30.5 33.1 30.9 32.8 30.5 32.8 35.3 31.2 29.6 33.5 35.3 33.5 2012 1108 WS-1 60% 2012 1110 WS-1 79% 2012 1122 WS-1 83% 2014 2015 2015 2015 1101 1116 1117 1118 WS-3 WS-1 63% 73% 79% 76% 30.7 36.5 32.3 36.5 33.3 31.2 33.9 34.0 35.1 32.0 33.9 32.5 34.0 30.0 35.1 31.6 30.5 35.3 31.8 36.0 30.7 35.0 31.5 35.1 31.7 35.8 32.5 35.2 31.0 32.5 31.8 35.2 32.1 34.4 31.2 32.1 32.9 35.0 35.1 32.1 32.9 35.4 35.0 30.0 32.3 34.2 33.7 29.3 32.9 32.7 33.5 34.1 32.9 32.7 34.7 33.5 29.5 32.2 33.8 32.5 30.2 32.1 32.8 32.4 33.5 32.1 32.8 34.8 32.6 29.2 33.5 33.0 32.5 34.8 32.4 33.0 31.2 31.7 33.0 32.5 32.9 32.4 33.5 32.0 30.5 32.2 29.7 35.2 31.4 33.0 35.6 31.7 35.0 33.0 35.6 36.0 32.2 32.5 35.0 33.2 34.7 32.6 32.8 34.7 32.2 33.8 32.0 32.8 32.6 34.0 34.7 30.7 32.2 29.5 33.6 32.4 32.6 32.8 34.5 33.0 32.6 32.8 34.5 32.4 32.7 33.0 34.5 32.4 33.5 33.8 33.4 34.0 29.4 34.5 32.4 33.5 33.8 34.0 34.0 30.0 33.2 30.0 35.2 31.0 31.4 32.9 34.0 33.6 31.0 32.9 33.4 34.0 30.3 33.6 31.6 35.4 32.2 32.4 33.8 32.3 34.2 31.4 32.3 32.2 33.1 33.8 30.7 30.0 30.0 34.4 30.2 33.0 33.7 34.2 35.3 33.1 33.7 31.7 34.2 30.2 32.5 34.2 32.1 30.6 32.5 33.0 35.0 32.5 34.2 32.1 33.2 32.5 34.6 35.0 31.2 33.0 30.6 32.1 30.2 30.3 30.6 31.5 30.6 31.0 31.5 33.2 32.8 30.6 31.3 32.1 31.8 33.7 32.8 33.0 33.4 30.4 32.4 29.7 30.8 29.9 30.6 29.5 31.2 32.4 30.2 36.0 32.2 32.6 33.6 32.0 33.2 31.5 32.5 31.9 32.8 33.6 30.5 30.4 29.8 32.5 31.6 31.0 30.0 31.7 31.8 31.0 30.2 35.0 29.5 33.6 35.0 30.7 33.0 32.6 33.8 35.0 33.0 32.6 34.6 33.8 29.5 33.3 32.2 33.6 29.8 34.5 32.7 33.4 34.7 32.1 32.7 34.3 33.4 29.7 33.7 32.9 32.7 34.3 32.8 32.9 32.2 33.7 32.9 32.7 31.9 32.8 34.5 32.2 30.5 29.4 29.9 34.6 32.3 32.6 29.8 33.3 32.2 31.8 29.3 32.3 32.9 31.4 29.7 32.4 2016 1122 WS-1 67% 201 111 WS 77 33.0 32.6 31 35 33.0 29.5 30.2 32.7 34.7 34.6 31.4 32.7 34.0 34.7 29.6 32.1 30.4 32.6 29.3 29.5 34.0 32.8 31.2 31.4 32.5 34.0 32.8 30.5 32.2 30.8 32.5 31.3 32.3 32.1 30.9 32.0 32.2 32.0 33.0 32.3 30.5 29.5 29.4 30.2 31.8 30.8 31.4 31.4 31.5 33.0 30.2 29.2 29.5 Bảng Nhiệt độ tối cao có 40% số trạm toàn Bắc Bộ lớn 30oC, minh họa cho nửa Đơng Bắc Bộ, ví dụ kí hiệu WS-2 ứng với hai ngày liên tiếp đạt tiêu chuẩn nêu Year 1989 1989 1989 Month-Day 1104 1105 1108 WS-2 #day WS-1 %station 63% 78% 51% 32.7 32.4 31.0 Son Dong 30.8 Ba Vi 31.0 Ha Dong 30.8 Chi Linh 31.4 Uong Bi 32.7 Kim Boi 32.0 Chi Ne 32.5 Lac Son 31.2 Cuc Phuong 32.4 Lai Chau 33.0 Lao Cai 31.4 That Khe 31.1 Cao Bang 33.0 Bac Giang 32.5 Bac Can 32.1 Dien Bien Phu 32.4 Tuyen Quang 30.1 Viet Tri 31.3 Vinh Yen 33.0 Yen Bai 29.6 Son Tay 31.6 Hoa Binh 32.4 Ha Noi 30.6 Phu Ly 32.6 Hung Yen 30.6 Nam Dinh 29.9 Ninh Binh 30.1 Phu Lien 32.4 Hai Duong 33.0 Van Ly 31.5 Lang Son 32.8 Thai Nguyen 32.7 Nho Quan 31.4 Bai Chay 32.6 Thai Binh 33.2 Cua Ong 31.4 Tien Yen 33.1 Mong Cai 31.3 Hiep Hoa Bac Ninh Luc Ngan 56 30.7 32.2 30.5 30.0 31.1 32.1 30.7 31.4 32.6 30.8 31.2 31.7 31.4 31.9 31.0 32.1 31.6 32.0 31.9 30.4 30.0 30.3 31.2 32.2 31.1 32.2 31.1 30.1 30.6 31.4 31.5 32.5 31.6 32.8 31.6 32.2 32.0 31.9 32.4 31.6 32.3 32.7 32.0 30.6 29.8 30.5 30.4 31.1 31.4 32.6 31.0 32.6 32.6 33.4 33.1 32.3 31.0 32.7 32.6 29.3 30.4 33.1 30.8 30.3 32.6 30.5 30.3 30.5 29.4 30.4 31.3 29.4 31.0 30.5 32.6 33.0 31.4 32.6 33.2 30.7 32.3 30.0 31.2 30.0 32.6 29.4 32.3 32.6 29.6 30.9 30.2 31.0 30.2 31.9 32.4 31.1 32.3 32.5 31.0 32.7 29.7 30.7 31.4 31.0 32.3 30.5 32.2 32.9 30.5 31.3 32.1 31.4 30.3 32.3 33.0 31.3 32.2 32.9 TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Số tháng 07 - 2019 1997 1997 1997 1997 1997 1997 2002 1115 1124 1125 1126 1127 1128 1115 WS-5 WS-1 WS-1 52% 68% 71% 74% 67% 71% 49% 33.0 32.2 30.2 30.3 30.3 30.0 31.2 33.0 32.2 30.4 31.1 32.7 32.5 31.0 30.8 33.0 32.1 32.3 32.7 30.2 32.2 36.0 35.2 33.4 32.9 35.0 34.6 33.8 31.2 35.2 34.8 35.4 35.8 35.4 35.0 32.4 32.6 33.5 32.4 35.8 34.3 34.8 35.9 32.4 34.0 34.8 34.7 35.2 34.5 33.1 35.9 35.3 33.1 29.0 30.9 34.0 35.8 29.6 32.5 29.0 30.8 35.3 35.1 35.6 32.4 32.5 31.6 32.1 31.7 31.3 35.6 32.9 35.4 34.8 34.9 34.8 34.7 34.9 31.5 35.1 34.8 34.2 32.8 35.0 31.0 31.5 33.9 32.3 35.4 32.7 32.8 35.3 35.7 31.3 32.0 29.5 32.1 35.3 35.4 32.2 32.5 35.3 35.7 34.1 33.9 31.5 31.0 32.5 33.0 31.1 30.4 33.9 33.1 33.3 34.2 34.2 32.5 33.3 33.5 31.9 33.7 34.2 31.9 32.3 34.2 29.7 32.2 34.3 33.1 34.1 31.6 30.8 34.2 32.5 31.0 32.2 29.5 32.1 34.2 34.1 34.1 32.1 34.2 32.5 34.5 33.9 32.4 31.7 30.3 31.5 32.1 30.6 33.9 33.4 33.8 34.0 34.6 33.6 33.6 34.2 31.5 34.2 34.0 31.7 31.8 34.8 30.1 30.7 31.7 31.3 33.8 32.9 29.2 34.6 33.8 31.4 32.6 30.5 31.4 34.1 33.8 30.0 31.9 34.6 33.8 33.0 32.7 32.6 31.9 33.0 32.7 32.6 31.2 32.4 32.2 32.2 32.0 32.0 32.5 32.5 33.7 32.0 32.1 32.2 32.2 32.0 31.5 32.5 32.7 32.2 31.5 32.1 32.2 32.2 31.2 2009 2009 2009 2009 2009 2012 1101 1109 1110 1111 1112 1108 WS-4 WS-1 WS-1 67% 77% 80% 87% 80% 60% 32.7 29.5 33.7 30.5 31.4 31.5 32.7 32.1 32.6 30.8 30.0 31.1 32.1 31.5 31.9 32.0 31.3 33.4 32.0 32.1 31.2 32.1 32.4 29.7 33.4 32.1 32.2 30.6 32.7 33.4 32.7 33.1 31.3 32.0 30.9 34.1 33.9 32.1 33.1 32.0 32.0 31.5 31.0 32.1 32.4 30.0 31.2 32.1 32.2 31.3 31.5 32.3 31.9 31.0 31.1 31.0 32.3 30.8 31.5 30.6 31.0 32.9 32.3 32.6 31.9 31.0 31.5 31.3 32.0 30.8 31.4 32.9 32.1 32.6 31.5 31.6 30.7 30.0 33.7 33.2 33.5 33.4 33.2 33.3 32.4 33.7 35.7 34.0 35.4 34.4 33.3 32.4 33.3 34.2 32.3 32.2 34.4 32.2 32.5 33.0 30.8 33.4 35.5 33.2 33.7 32.2 32.8 32.2 32.5 33.0 31.6 33.4 33.3 32.8 33.7 32.2 32.8 32.0 30.0 34.6 34.2 34.2 33.5 33.0 34.0 34.0 34.6 37.4 34.9 36.6 33.9 32.1 32.5 33.6 34.4 34.3 32.9 33.9 32.6 32.7 33.9 32.5 33.0 36.5 34.6 35.2 33.5 34.0 33.6 32.7 33.6 32.5 33.0 32.1 34.5 35.2 33.5 34.0 33.6 30.8 35.0 33.5 33.7 32.3 33.3 33.6 35.0 33.1 34.4 34.5 33.5 33.0 31.7 33.8 33.5 33.0 33.9 32.4 33.6 33.2 33.5 32.5 33.0 32.6 34.3 33.4 32.3 32.3 33.6 33.2 32.2 32.5 33.0 32.6 33.3 33.4 32.3 32.3 32.0 30.0 31.1 30.3 32.8 31.2 31.5 31.2 30.5 32.8 29.5 31.7 32.0 30.7 29.2 31.0 32.5 29.7 32.5 33.6 32.5 30.6 30.6 31.8 30.8 32.0 32.5 30.0 32.5 33.6 32.5 31.1 30.0 29.4 29.2 2012 1110 WS-1 79% 2012 1122 WS-1 83% 33.7 32.1 32.5 30.0 33.2 32.2 33.5 33.0 32.8 30.8 32.3 31.0 33.0 33.5 34.0 34.4 34.7 33.4 33.0 33.0 33.2 33.0 33.0 34.7 33.4 33.0 32.2 33.2 30.4 32.9 34.5 33.2 34.1 33.7 33.4 33.0 32.2 33.2 30.6 32.9 32.3 33.5 34.1 33.7 33.4 33.0 30.0 33.7 33.8 33.5 33.6 32.4 31.0 30.3 33.8 32.2 32.3 32.4 32.8 32.5 34.0 31.5 33.0 33.4 33.4 32.2 32.3 31.0 32.8 32.5 34.0 31.5 33.0 32.5 33.4 32.0 31.8 31.6 30.5 35 32 33 32 36 35 33 32 35 36 30 35 33 35 32 32 33 30 33 31 31 31 32 33 31 29 2014 2015 2015 2015 2016 1101 1116 1117 1118 1122 WS-3 WS-1 WS63% 73% 79% 76% 67% 30.1 31.5 32.2 32.6 33.0 32.4 31.9 32.2 32.6 33.0 32.4 33.5 30.4 32.5 32.5 32.4 33.0 32.4 31.9 33.5 31.0 32.0 32.5 32.5 32.4 33.0 32.4 31.8 31.0 30.5 30.7 33.3 32.6 32.3 29.7 34.2 32.4 33.3 33.8 32.2 34.1 34.2 34.2 34.9 33.0 33.0 34.2 32.0 34.4 34.2 35.4 34.0 35.0 32.9 32.2 33.0 33.0 30.9 32.2 31.5 32.3 32.2 32.6 32.0 32.2 32.2 31.6 32.1 33.2 32.7 29.4 31.7 32.5 32.4 32.1 33.2 32.3 31.6 32.0 31.5 33.8 32.5 34.1 31.8 29.5 33.1 33.6 29.4 33.7 36.0 33.4 33.0 31.6 31.4 31.5 33.1 33.6 30.9 33.7 36.0 32.7 33.0 31.5 31.7 31.3 31.0 34.4 30.8 33.0 34.0 35.0 32.9 30.1 33.2 34.4 31.6 34.0 36.2 35.5 34.5 34.2 32.8 32.5 33.2 33.5 31.0 34.0 32.3 33.8 34.5 34.2 32.8 32.5 30.8 32.3 31.4 32.6 33.7 32.2 30.7 32.5 32.4 31.8 32.2 32.3 30.2 32.4 33.5 30.7 32.7 32.8 33.0 33.7 32.1 32.5 31.3 32.4 33.5 30.9 32.7 32.8 32.5 31.8 32.1 32.9 31.5 30.4 30.2 31.0 29.2 32.3 31.2 32.2 32.7 29.4 31.5 32.0 32.5 30.8 31.8 32.3 31.5 30.9 32.7 30.6 31.0 31.2 Hình Minh họa trường áp suất bề mặt thể ma trận SOM Hình Minh họa trường độ cao địa vị mực 500hPa thể ma trận SOM TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Số tháng 07 - 2019 57 BÀI BÁO KHOA HỌC Hình Ma trận SOM ứng với dạng hình phân loại tượng nóng dị thường đầu mùa đông khu vực Bắc Bộ Kết luận Bài báo nghiên cứu sử dụng phương pháp khai phá liệu nhiều chiều SOM để phân loại đặc trưng hồn lưu khí liên quan đến tượng thời tiết nóng bất thường khu vực Bắc Bộ giai đoạn đầu mùa đông Kết nghiên cứu ban đầu cho thấy nguyên nhân liên quan đến hoạt dộng dị thường áp thấp nóng tồn khu vực Bắc Bộ Việc phân cụm phương pháp SOM cho thấy mức độ mở rộng tính dị thường vùng thấp nóng liên quan trực tiếp đến mức độ dị thường nhiệt độ vào đầu mùa đông khu vực Bắc Bộ Trong nghiên cứu tiếp tục thử nghiệm phân loại khách quan phương pháp SOM đưa thêm vào nhân tố thể yếu tố tăng cường tượng gió, độ xốy, độ ẩm mực 850hPa liên quan đến hoạt động rãnh phía Bắc Lời cảm ơn: Các tác giả xin gửi lời cảm ơn tới đề tài NCKH cấp Nhà nước “Nghiên cứu tác động biến đổi khí hậu tới xâm nhập đợt lạnh nóng ấm bất thường mùa đơng khu vực miền núi phía Bắc phục vụ phát triển kinh tế - xã hội”, mã số BĐKH.25/16-20 hỗ trợ để nhóm thực nghiên cứu Bài báo kết thực nội dung đề tài nói Tài liệu tham khảo Trần Anh Đức (2014), Nghiên cứu xây dựng hệ thống phân loại hình gây mưa lớn cho khu vực Việt Nam phương pháp SOM Luận văn thạc sỹ ngành khí tượng khí hậu học, Đại học KHTN Vũ Anh Tuấn cộng (2015), Nghiên cứu xây dựng hệ thống xác định khách quan hình thời tiết gây mưa lớn điển hình cho khu vực Việt Nam Báo cáo tổng kết đề tài NCKH cấp Bộ, 179tr Liu, Y.,Weisberg, RH (2005), Sea surface temperature patterns on the West Florida shelf using growing hierarchical Self-Organizing Maps J Atmos Ocean Tech 23, 325-338 Nishiyama, K., Endo, S., Jinno, K., Uvo, C.B., Olsson, J., Bertndtsson, R.,(2007), Idenfication of typical synoptic patterns causing heavy rainfall in the rainy season in Japan by a Self-Organizing Map Atmospheric Research, 83, 185-200 58 TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Số tháng 07 - 2019 BÀI BÁO KHOA HỌC Kohonen, T., (1989), Self-Organization and Associative Memory,3rd edition, Springer-Verlag, New York Kohonen, T., (1990), The Self-Organization map Proceedings of the IEEE, 78(9), 1464-1480 Seung-Yoon B., Kim, S.W., Jung, M.I., Roh, J.W., Son, S.W., (2018) Classification of Heat Wave Events in Seoul using Self-Organizing Map Journal of Climate Change Research, 9, 209-221 THE CLASSIFICATION OF TYPICAL SYNOPTIC PATTERNS CAUSING ABNORMAL WARM SPELLS IN EARLY WINTER IN NORTHERN AREA OF VIET NAM BY A SELF-ORGANIZING MAP Vo Van Hoa1, Du Duc Tien2, Tran Anh Duc2, Mai Khanh Hung2, Dang Dinh Quan2, Nguyen Van Khiem3, Nguyen Vinh An4 Red-river Delta Regional Hydro-Meteorological Center National Center for Hydro-Meteorological Forecasting Ministry of Public Security Office Viet Nam Institude of Meteorology, Hydrology and Climate Change Abstract: According to the observed data of daily average temperature and daily maximum temperature in the Northern region of Viet Nam in the past 30 years in November (early winter month), it shows that on average, years occurred the days thatthe dailyaverage and maximum temperature anomalies are quite large (above 5oC) and there are warm spells lasting more than days, almost like a warm spell with the degree in the almost common event (over 40% of the stations in the Northern region reaches the maximum daily temperature from 32oC to 34oC) The paper uses the Self-Organizing-Maps (SOM) method to classify atmospheric circulation characteristics related to abnormal warm spells in the northern region in the early winter Compared with the artificial neural network method, this is a straight transmission network using competitive, unattended technology Therefore, SOM is an appropriate tool in the multi-dimensional data research and exploration problem.Using JRA re-analysis data including pressure of mean sea level (related to the activities of the western hot low pressure centered on India-Pakistan territory), geopotential height of 500hPa pressure level (relative to the role of the Western Pacific Subtropical High Pressure), the classification results based on SOM shows or typical clusters in which it is clear that the main and unique cause related to the anomalies in activity of the western hot low pressure in the early winter months Keywords: Abnormal warm spell, Self-Organizing Map, early winter, northern area of Viet Nam TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Số tháng 07 - 2019 59 ... tượng thời tiết nóng bất thường khu vực Bắc Bộ giai đoạn đầu mùa đông Kết nghiên cứu ban đầu cho thấy nguyên nhân liên quan đến hoạt dộng dị thường áp thấp nóng tồn khu vực Bắc Bộ Việc phân cụm phương. .. Dựa vào khả phân loại khách quan phương pháp SOM nêu, nghiên cứu thử nghiệm phân loại hình thời tiết điển hình liên quan đến tượng dị thường thời tiết nóng vào đầu mùa đơng khu vực Bắc Bộ Một số... Hình Ma trận SOM ứng với dạng hình phân loại tượng nóng dị thường đầu mùa đơng khu vực Bắc Bộ Kết luận Bài báo nghiên cứu sử dụng phương pháp khai phá liệu nhiều chiều SOM để phân loại đặc trưng