Trong bài viết này, nhóm nghiên cứu đánh giá và so sánh chất lượng hiệu chỉnh dự báo của các mô hình thống kê sử dụng các chỉ số hoàn lưu khí quyển với các yếu tố dự báo là các loại số liệu lượng mưa khác nhau, bao gồm: mưa quan trắc, mưa tái phân tích ERA và mưa ước lượng từ vệ tinh GPCP.
BÀI BÁO KHOA HỌC SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ CÁC MÔ HÌNH THỐNG KÊ HIỆU CHỈNH DỰ BÁO LƯỢNG MƯA SỬ DỤNG CÁC CHỈ SỐ HOÀN LƯU VÀ NHIỆT ĐỘNG LỰC KHÍ QUYỂN Hồng Phúc Lâm1, Nguyễn Đức Nam2, Lê Minh Đức3 Tóm tắt: Trong báo này, nhóm nghiên cứu đánh giá so sánh chất lượng hiệu chỉnh dự báo mơ hình thống kê sử dụng số hồn lưu khí với yếu tố dự báo loại số liệu lượng mưa khác nhau, bao gồm: mưa quan trắc, mưa tái phân tích ERA mưa ước lượng từ vệ tinh GPCP Nghiên cứu đánh giá tương quan lượng mưa với giá trị tốc độ thẳng đứng, độ phân kỳ giá trị xoáy mực khác khu vực Bắc Bộ Bên cạnh đó, nghiên cứu xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính đa biến cho loại số liệu mưa cho khu vực Bắc Bộ Kết đánh giá độc lập cho thấy so sánh lượng mưa tính tốn với số liệu mưa tái phân tích ERA cho sai số nhỏ nhất, giá trị tương quan cao, có điểm lưới đạt giá trị tương quan 0,9 Từ khóa: Xốy thế, định lượng mưa, thống kê sau mơ hình, hiệu chỉnh Ban Biên tập nhận bài: 08/12/2018 Ngày phản biện xong: 18/02/2019 Ngày đăng bài: 25/02/2019 Mở đầu Ở vùng nhiệt đới, Berry cs (2012) [1], Lam Hoang cs (2019) [6] sử dụng xoáy mặt đẳng nhiệt độ vị để phân tích theo dấu nhiễu động xoáy thuận khu vực Châu Úc mưa vùng nhiệt đới thường liên quan đến xoáy mực đẳng nhiệt độ vị Mối quan hệ xốy dơng hay hệ thống đối lưu Herteinstein [8] Nielsen-Gammon [3] Ở khu vực Châu Á, năm 1996, Du Jun cs (1996) [4] nghiên cứu hệ thống đối lưu quy mô vừa dọc front Baiu rằng, nguyên nhân tạo ổ mây đối lưu bất ổn định xoáy cực đại tầng thấp dọc front Tác giả di chuyển hệ thống đối lưu quy mơ vừa từ tây sang đơng có dạng sóng với bước sóng 1700 - 2100 km phụ thuộc vào kích thước dị thường xoáy Ở Việt Nam, Hoàng Phúc Lâm cs [5] sử dụng xoáy thế, tốc độ thẳng đứng, độ phân kỳ mực đẳng nhiệt độ vị mực đẳng áp nhân tố dự báo tốn xây dựng mơ hình hồi quy bước dự báo mưa cho khu vực Bắc Bộ với yếu tố dự báo lượng mưa quan trắc 24 Kết đánh giá so sánh lượng mưa hiệu chỉnh với lượng mưa tái phân tích cho thấy hệ số tương quan đạt 0,6 đến 0,8, nhiên sai số RMSE lớn, từ 4,6 đến 6,1 mm/ngày Bài tốn hiệu chỉnh dự báo mưa mơ hình số đời giúp cải thiện đáng kể sai số mơ hình Hiện tại, thống kê sau mơ hình (MOS) tiếp tục phát triển theo hai hướng GMOS (dự báo thống kê sau mô hình lưới) EMOS (dự báo thống kê sau mơ hình tổ hợp) Nếu theo phương pháp MOS thơng thường ta xây dựng phương trình dự báo trạm, sau đưa dự báo điểm trạm GMOS hướng đến sử dụng MOS dự báo Trung tâm Dự báo khí tượng thuỷ văn quốc gia, Tổng cục KTTV Viện Vật lý Địa cầu, Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam Học viên Trường Đại học Tài nguyên Môi trường Email: lamhpvn@gmail.com TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Số tháng 02 - 2019 45 BÀI BÁO KHOA HỌC lưới lưới (Dallavalle Glahn 2005) [2] Nếu thám sát cho lưới GMOS phương pháp MOS thông thường Nếu thám sát phân bố khơng đều, sau có dự báo MOS trạm, sử dụng kỹ thuật phân tích hai chiều để chuyển dự báo lưới Với EMOS, thay sử dụng MOS cho mơ hình người ta sử dụng phương pháp thống kê dựa dự báo từ nhiều mơ hình Trong nghiên cứu sử dụng phương pháp GMOS để dự báo mưa lưới Trong nỗ lực tăng cường chất lượng dự báo, có vài nghiên cứu nước thử nghiệm lọc Kalman vào hiệu chỉnh dự báo từ mô Võ Văn Hòa cs [9] Mặc dù phương trình thống kê nhóm tác giả sử dụng đơn giản, kết hiệu chỉnh cho thấy cải tiến đáng kể cho thấy khả phát triển dự báo thống kê sau mơ hình Việt Nam Từ sở đó, nghiên cứu đánh giá, so sánh mơ hình thống kê khác hiệu chỉnh lượng mưa dự báo mơ hình số trị vào mối quan hệ số hồn lưu nhiệt động lực khí mặt đẳng nhiệt độ lượng mưa Số liệu phương pháp Phương pháp nghiên cứu hầu hết loại số liệu nghiên cứu giống với số liệu nghiên cứu Hoàng Phúc Lâm cs [5], hai số liệu mưa từ GPCP số liệu tái phân tích ERA bổ sung sử dụng làm yếu tố dự báo mơ hình thống kê để so sánh, đánh giá với mơ hình xây dựng số liệu quan trắc Các số liệu dạng mảng chiều [3 x 4383], chiều thứ chiều không gian gồm khu vực Tây Bắc, Việt Bắc - Đông Bắc Đồng Bắc Bộ; chiều thứ hai thời gian theo ngày từ năm 1997 - 2008 (4383 ngày) Số liệu đưa định dạng NetCDF để thuận tiện xử lý tính tốn Kết thảo luận 3.1 Kết tính tương quan yếu tố Trong phần này, giá trị tương quan lượng mưa tương ứng ba loại số liệu mưa mưa quan trắc (R_obs), mưa tái phân tích (Tp_era) mưa vệ tinh GPCP (pcp) với yếu tố CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN 46 TẠP Số tháng 02 - 2019 nhiệt động lực cho Bảng 1, từ thứ đến thứ 18 ba phân vùng khu vực Bắc Bộ Kết trình bày bảng Xét tương quan loại số liệu mưa, qua phân tích tổng quát bảng cho thấy số liệu tái phân tích ERA có tương quan tốt với mưa quan trắc, giá trị tương quan khu vực B1, B2, B3 0,54 0,6 Trong đó, tương quan với mưa quan trắc mưa vệ tinh GPCP hơn, với giá trị tương ứng 0,45, 0,49 0.52 Điều số liệu mưa vệ tinh GPCP có độ phân giải thơ so với số liệu mưa tái phân tích 1x1 độ so với 0,25 x 0.25 nên tính tốn lượng mưa trung bình khu vực dẫn đến chênh lệch giá trị so với tính tốn lượng mưa trung bình khu vực với mưa tái phân tích Về tương quan mưa với yếu tố khác, yếu tố liệt kê lượng mưa tương quan tốt với tốc độ thẳng đứng mực 925mb 850mb, tốc độ thẳng đứng mực 925mb có tương quan tốt khu vực B1 B2, riêng khu vực B3 mưa lại có tương quan tốt với tốc độ thẳng đứng mực 850mb mực 925mb Ngoài ta thấy tương quan tốc độ thẳng đứng mực 700mb với lượng mưa vùng B3 lớn so với tương ứng hai vùng B1 B2 Điều cho thấy mưa khu vực B3 thường liên quan đến đối lưu mạnh so với khu vực B1 B2 Xét mối tương quan lượng mưa với độ phân kỳ tương quan âm hơn, giá trị tuyệt đối nhỏ 0.5 Xét tương quan lượng mưa với giá trị xốy thế, thấy rõ tương quan lượng mưa tốt với xoáy mực đẳng nhiệt độ 330K sau đến xoáy mực 315K, tương quan khu vực B3 tốt khu vực B1 B2; điều lần khẳng định mưa khu vực B3 thường đối lưu sâu so với khu vực B1 B2 Với xoáy mực 350K, đại diện cho giá trị xoáy tầng cao, khơng có tương quan với lượng mưa có giá trị tương quan tuyệt đối nhỏ 0,1 Tương quan chuỗi giá trị xoáy SYBWEGD\OY SYBBWEGD\ SYBBWEGD\ SYBBWEGD\ SYBWEPD[OY SYBBPD[ SYBBPD[ SYBBPD[ GLYB GLYB GLYB ZB ZB ZB ZB SFS WSBHUD UBREV 7SHUD 5BREV SYBWEGD\OY SYBBWEGD\ SYBBWEGD\ SYBBWEGD\ SYBWEPD[OY SYBBPD[ SYBBPD[ SYBBPD[ GLYB GLYB GLYB ZB ZB ZB ZB SFS WSBHUD UBREV 3FS 7SHUD 5BREV SYBWEGD\OY SYBBWEGD\ SYBBWEGD\ SYBBWEGD\ SYBWEPD[OY SYBBPD[ SYBBPD[ SYBBPD[ GLYB GLYB GLYB ZB ZB ZB ZB SFS WSBHUD UBREV cực đại ngày thường có tương quan thấp so với giá trị xốy trung bình ngày Khi so sánh tương quan ba loại số liệu mưa với yếu tố hồn lưu nhiệt động lực khí quyển, thấy tương quan lượng mưa tái phân tích ERA thường có giá trị tương quan tuyệt đối lớn so với lượng mưa quan trắc 3FS 7SHUD 5REV 3FS BÀI BÁO KHOA HỌC Bảng Kết tính tương quan yếu tố lượng mưa vệ tinh GPCP Nhưng tương quan mưa giá trị xốy chênh lệch giá trị tương quan ba loại số liệu mưa không nhiều Ví dụ xốy trung bình ngày mực 330 (pv_330_tbday) khu vực B2 giá trị tương quan với ba loại số liệu mưa 0,35, 0,35 0,32 .KXYӵF7k\%ҳF % KXYӵF9LӋW%ҳFĈ{QJ%ҳF % KXYӵFĈӗQJ%ҵQJ%ҳF%ӝ % TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Số tháng 02 - 2019 47 BÀI BÁO KHOA HỌC 3.2 Lựa chọn mơ hình hồi quy đa biến Nghiên cứu tiến hành lựa chọn thành phần mơ hình hồi quy đa biến phương pháp hồi quy bước Từ ta chọn biến tốt để xây dựng mơ hình tối ưu Sau kết sau sử dụng phương pháp hồi quy bước Bảng Kết hồi quy bước, yếu tố chọn cho phương trình đánh dấu [ x ], không chọn không đánh dấu [ ] 677 48