1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài

45 44 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 45
Dung lượng 1,57 MB

Nội dung

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN o0o ĐỒN CƠNG HIỆU ĐÁNH GIÁ ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA CÁC SẢN PHẨM DỰ BÁO SỐ ỨNG DỤNG TRONG CÔNG TÁC DỰ BÁO Ở SÂN BAY NỘI BÀI HÀ NỘI - 2018 TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MƠI TRƯỜNG HÀ NỘI KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN o0o ĐOÀN CƠNG HIỆU ĐÁNH GIÁ ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA CÁC SẢN PHẨM DỰ BÁO SỐ ỨNG DỤNG TRONG CÔNG TÁC DỰ BÁO Ở SÂN BAY NỘI BÀI Chuyên ngành : Khí tượng học Mã ngành : 74440221 NGƯỜI HƯỚNG DẪN: THS TRẦN ĐÌNH LINH HÀ NỘI - 2018 LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan đồ án thành từ nghiên cứu hoàn toàn sở số liệu thực tế thực theo hướng dẫn giáo viên hướng dẫn thầy giáo Trần Đình Linh Bài đồ án thực thành riêng em, không chép từ tương tự Những số liệu, hình vẽ phục vụ cho việc phân tích đánh giá em sử dụng từ nguồn số liệu khác Ngoài đồ án cịn có sử dụng số nhận xét quan tổ chức khác em thích trích dẫn nguồn gốc rõ ràng Nếu có sai sót em xin hồn tồn chịu trách nhiệm đồ án Sinh viên Đồn Cơng Hiệu LỜI CẢM ƠN Để hồn thành đồ án này, trước hết em xin chân thành cảm ơn tồn thể thầy giáo trường thầy giáo Khoa Khí tượng Thủy văn – Trường Đại học Tài nguyên Môi trường Hà Nội cung cấp cho em kiến thức kiến thức chuyên mơn q giá suốt q trình học tập Trường tạo điều kiện thuận lợi cho em hoàn thành tốt đồ án Đặc biệt, em xin chân thành cảm ơn sâu sắc đến thầy Trần Đình Linh, người trực tiếp hướng dẫn, bảo q trình thực để em hồn thành đồ án Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến gia đình bạn bè lớp giúp đỡ động viên, chia sẻ tạo điều kiện thuận lợi để em hoàn thành nhiệm vụ học tập hồn thành đồ án Trong q trình học hỏi thực hiện, em cố gắng nhiều khơng thể tránh khỏi thiếu sót Vì vậy, em mong ý kiến đóng góp dạy bảo thầy cô bạn để đồ án hoàn thiện phát triển Em xin chân thành cảm ơn! Sinh viên Đoàn Công Hiệu MỤC LỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ CÁI VIẾT TẮT .3 MỞ ĐẦU CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 Điều kiện tự nhiên khí hậu khu vực nghiên cứu 1.1.1 Điều kiện tự nhiên khu vực Cảng hàng không quốc tế Nội Bài 1.1.2 Đặc điểm khí hậu bật .3 1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu 1.2.1 Tình hình nghiên cứu giới 1.2.2 Tình hình nghiên cứu nước 11 CHƯƠNG 2: SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 16 2.1 Số liệu 16 2.1.1 Số liệu dự báo NOAA 16 2.1.2 Sản phẩm dự báo KMA 18 2.2 Phương pháp nghiên cứu 20 2.2.1 Các số đánh giá 20 2.2.2 Phương pháp hiệu chỉnh dự báo phương trình hồi quy 21 CHƯƠNG KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT 24 3.1 Đánh giá độ xác sản phẩm 24 3.1.1 Độ xác dự báo khí áp KMA NOAA 24 3.1.2 Độ xác dự báo nhiệt độ KMA NOAA 25 3.1.3 Độ xác sản phẩm phản ánh qua loại sai số 27 3.1.4 Độ xác dự báo gió KMA NOAA 28 3.2 Khả dự báo tượng thời tiết điển hình 29 3.2.1 Xâm nhập lạnh 29 3.2.2 Sương mù: 31 3.3 Hiệu chỉnh dự báo phương trình hồi quy 31 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .38 TÀI LIỆU THAM KHẢO 39 CÁC KÝ HIỆU, CHỮ CÁI VIẾT TẮT LEPS Dự báo điểm SREF Dự báo thời tiết hạn ngắn ETKF Bộ lọc Kalman MOS Thống kê sau mơ hình KTTV Khí tượng Thủy văn EMOS Thống kê sau mơ hình tổ hợp MỞ ĐẦU Tại Sân bay quốc tế Nội Bài, sản lượng tàu bay cất hạ cánh, hành khách, hàng hóa bưu kiện thơng qua Cảng HKQT Nội Bài tăng nhanh, trung bình 10 - 15% /năm Năm 2014, Sân Bay Nội Bài phục vụ 14.190.675 lượt hành khách, tổng lượng hàng hóa – bưu kiện vận chuyển đạt 405.407 tấn, phục vụ 100.864 lượt chuyến cất hạ cánh, tăng Điều cần người làm cơng tác dự báo phải theo dõi thật sát yếu tố khí tượng để đảm bảo an tồn cho hoạt động bay Tần suất phát tin dự báo dao động vào khoảng tiếng tin Với tần suất thế, việc sử dụng sản phẩm mơ hình dự báo trở nên quan trọng Nhưng gần đây, diễn biến thời tiết ngày phức tạp, đòi hỏi người làm dự báo phải đưa tin xác Chỉ cần lệch yếu tố thời gian xảy tượng, cường độ tượng, hàng loạt chuyến bay phải dừng hoạt động lại để chờ điệu kiện thời tiết thuận lợi hơn, bay quanh bầu trời sân bay, chờ thời điểm thích hợp để hạ cánh, tiêu tốn nhiều nhiên liệu thời gian Trong công tác dự báo nghiệp vụ sân bay Nội Bài nay, việc ứng dụng sản phẩm dự báo số giúp cải thiện chất lượng dự báo, giảm bớt khó khăn cho dự báo viên Các sản phẩm dự báo số ứng dụng hiệu sân bay nội kể đến sản phẩm quan dự báo Hàn Quốc (KMA) sản phẩm Cục quản lý Đại dương Khí Hoa Kỳ (NOAA) Mặc dù ứng dụng để tham khảo dự báo nghiệp vụ sản phẩm chưa đánh giá độ xác cách khách quan nên gây nhiều khó khăn cho việc ứng dụng Chính ngun nhân mà em lựa chọn đề tài cho đồ án tốt nghiệp “Đánh giá độ xác sản phẩm dự báo số ứng dụng công tác dự báo sân bay Nội Bài” Mục tiêu đồ án tiến hành đánh giá độ xác sản phẩm KMA, NOAA gồm độ xác yếu tố dự báo khí áp, nhiệt độ, gió hay tượng thời tiết đặc biệt xâm nhập lạnh, sương mù Với mục tiêu đó, ngồi phần mở đầu kết luận, nội dung đồ án bố cục ba chương, gồm: Chương 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu Chương 2: Số liệu phương pháp nghiên cứu Chương 3: Kết nhận xét CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 Điều kiện tự nhiên khí hậu khu vực nghiên cứu 1.1.1 Điều kiện tự nhiên khu vực Cảng hàng không quốc tế Nội Bài Cảng hàng không quốc tế Nội Bài thuộc huyện Sóc Sơn, cách trung tâm thủ Hà Nội 35 km theo tuyến đường phía Tây Bắc Khoảng cách rút ngắn lại 27 km cầu Nhật Tân tuyến đường nối đầu cầu với Nội Bài hoàn thành năm 2015, ngồi cịn theo quốc lộ dẫn từ cầu Chương Dương đến ngã giao cắt với quốc lộ để vào sân bay Toạ độ điểm qui chiếu sân bay giao điểm đường lăn N3 trục tim đường cất hạ cánh 11L/29R có toạ độ 21º13'17",57 0N - 105º48'19",700E Với mức cao điểm quy chiếu Cảng HKQT Nội Bài so với mực nước biển trung bình 12,3m Sân bay quốc tế Nội Bài nằm gần thành phố Vĩnh Yên, Bắc Ninh Thái Nguyên Hiện nay, Cảng HKQT Nội Bài có 32 hãng hàng khơng nước khai thác thường xuyên đến 15 tỉnh, thành phố nước 34 vùng lãnh thổ, thành phố giới 1.1.2 Đặc điểm khí hậu bật Nằm khu vực có khí hậu ơn hịa khu vực miền Bắc, có đặc điểm nhiệt tương phản lớn năm Các đặc trưng xạ, nhiệt độ thể rõ đặc điểm khí hậu vùng Đồng Bằng Bắc Bộ Cụ thể, tổng lượng xạ từ 110 đến 120kcal/cm2/năm, tổng số nắng năm từ 1600 đến 1850 nắng, nhiệt độ trung bình năm từ 22,50C đến 23,50C với tổng nhiệt độ năm từ 80000C đến 85000C, độ ẩm trung bình năm lớn từ 80% đến 85%, tổng lượng mưa năm từ 1500mm đến 1800 mm, tổng lượng bốc trung bình năm 700 đến 800mm, tốc độ gió trung bình năm khoảng 1,5 đến 2,0m/s Nơi nơi thể rõ khí hậu miền Bắc có bốn mùa với hai mùa đặc trưng hai mùa chuyển tiếp Thời kỳ gió mùa mùa hè kéo dài từ tháng đến tháng 10 hàng năm Trong đó, ba tháng 6, ba tháng hè với nhiệt độ cao năm, đặc biệt nhiệt độ trung bình tháng lên tới 30 0C Hướng gió tình hành mùa hè hướng Nam – Đơng Na Dịng gió Nam, Đơng Nam thổi từ rìa phía tây áp cao cận nhiệt đới Bắc Thái Bình Dương dịng gió mùa đổi hướng sau vượt qua rãnh gió mùa Là thời kỳ mưa nhiều, lượng mưa thời kỳ chiếm đến 80-85% tổng lượng mưa năm Mưa giai đoạn thường mưa rào dông Nằm khu vực Đồng Bằng Bắc Bộ nên Nội Bài chịu ảnh hưởng nhiều bão, đặc biệt thời kì tháng đến tháng 10 Lượng mưa bão mang lại (trực tiếp gián tiếp) thường chiếm 25-30% tổng lượng mưa mùa hè Nhờ vị trí địa lý đặc điểm địa hình nên khu vực có chịu ảnh hưởng hệ thống áp thấp nóng lục địa Châu Á mà tiêu biểu áp thấp Ấn Độ - Mianma (áp thấp Ấn Miến) hút gió đơng nam từ vịnh bắc vào khu vực (do gió tây nam đổi hướng - ảnh hưởng áp thấp) Thời kỳ gió mùa mùa đơng tháng 11 đến tháng năm sau Với ba tháng đơng (tháng 12, tháng tháng 2) có nhiệt độ trung bình tháng 180C, so với khu vực Đơng Bắc bớt lạnh Thời kỳ gió mùa mùa đơng mùa khơ khu vực Lượng mưa thời kỳ ít, nhiên lại có nhiều ngày mưa phùn, sương mù nên tính chất khơ hạn không gay gắt Tây Nguyên Nam Bộ Noaz (12z) Kma(12z) 1030 1030 1020 1025 1020 1010 1015 1000 1010 990 1005 980 970 1000 995 11 16 2 3 41 46 5 61 66 71 76 81 noaa 13 19 3 43 real kma 49 5 61 67 73 79 real Hình 3.2: So sánh kết dự báo khí áp NOAA KMA lúc 12z 3.1.2 Độ xác dự báo nhiệt độ KMA NOAA Do sản phẩm KMA không dự báo nhiệt độ điểm sương, nên việc đánh giá độ xác dự báo nhiệt độ điểm sương thực với dự báo NOAA a Độ xác dự báo nhiệt độ Noaa (00z) Kma (00z) 30 30 25 25 20 20 15 15 10 10 5 11 16 2 3 41 46 5 61 66 71 76 81 noaa real 11 16 2 3 41 46 5 61 66 71 76 81 kma real Hình 3.3: So sánh kết dự báo nhiệt độ NOAA KMA lúc 00z Từ bảng trên, qua quan sát mắt thường, ta thấy NOAA có sai số nhiều KMA Sai số nhiệt đố NOAA chênh lệch so với thực tế 1,03 độ C, đó, KMA 0,83 độ C Dự báo NOAA lệch so với thực tế 5,9%, KMA 4,48% Đặc biệt, vào đêm ngày 7/3/2018 có đợt khơng khí lạnh tràn Khí áp tăng đột ngột từ 1014mb lên 1022mb, nhiệt độ giảm mạnh từ 24 xuống 17 độ C Nhưng sản phẩm NOAA (bảng 3), khí áp theo xu giảm đều, nhiệt độ tăng Như vậy, đợt xâm nhập lạnh này, sản phẩm NOAA không dự báo Bảng 3: Số liệu dự báo cho ngày 11/3/2018 theo sản phẩm NOAA Noaa (12z) Kma (12z) 30 35 25 30 25 20 20 15 15 10 10 5 15 2 43 5 64 71 78 85 92 99 noaa real 15 2 43 5 64 71 78 85 92 99 kma real Hình 3.4: So sánh kết dự báo nhiệt độ NOAA KMA lúc 12z Dự báo lúc 12z, sai số nhiệt đố sản phẩm NOAA chênh lệch so với thực tế 1,6 độ C, KMA 0,8 độ C NOAA lệch so với thực tế 9,1%, KMA 4,2% b Độ xác dự báo nhiệt độ điểm sương 00z Noaa 0 z 30 noaa 25 20 15 10 11 16 2 3 41 46 5 61 66 71 76 81 noaa real 20 18 16 14 12 10 real 11 16 2 3 41 46 5 61 66 Hình 3.5: So sánh kết dự báo nhiệt độ điểm sương NOAA lúc 00z 12z Ta thấy qua biểu đồ trên, Giá trị xu nhiệt độ điểm sương bám sát so với thực tế Sai lệch lúc 00z: 1,27 độ C (6,9%), lúc 12Z : 1,1 độ C (6,1%) 3.1.3 Độ xác sản phẩm phản ánh qua loại sai số Bảng Các số đánh giá nhiệt độ khí áp hai sản phẩm NOAA KMA lúc 00z Yếu tố dự báo Nhiệt độ Khí áp Sản phầm NOAA KMA NOAA KMA ME 0.07 -0.31 -12.69 -0.07 Loại sai số MAE 1.09 0.82 12.69 0.79 RMSE 1.82 1.04 13.07 1.31 Bảng Các số đánh giá nhiệt độ khí áp hai sản phẩm NOAA KMA lúc 12z Yếu tố dự Loại sai số ME MAE RMSE báo NOAA -1.39 1.64 1.91 Nhiệt độ KMA -0.17 0.64 0.82 NOAA -11.68 11.7 12.06 Khí áp KMA 0.14 1.21 Thông qua số trên, ta rút mơ hình dự báo NOAA Sản phầm có độ xác dự báo nhiệt độ (lúc 00z) cao, lại độ sai lệch lớn KMA Trong đó, KMA có độ xác độ ổn định cao 3.1.4 Độ xác dự báo gió KMA NOAA Noaa 0 z noaa 20 18 16 14 12 10 Noaa 2z real 11 16 2 3 41 46 5 61 66 noaa 20 18 16 14 12 10 real 11 16 2 3 41 46 5 61 66 71 Hình 3.6: So sánh kết dự báo tốc độ gió NOAA lúc 00z 12z Sai số NOAA tốc độ gió vào khoảng ~ 30% ( 00z 31%, 12z 29%), chênh lệch so với thực tế khoảng 1.4knots ( 00z: 1,2knot; 12z: 1,65knot) kma 0 z real kma 2z Kma real 25 25 20 20 15 15 10 10 5 11 16 2 3 41 46 5 61 66 71 kma 11 16 2 3 41 46 5 61 66 71 Hình 3.7: So sánh kết dự báo tốc độ gió KMA lúc 00z 12z Sai số KMA tốc độ gió vào khoảng ~ 29% , chênh lệch so với thực tế khoảng 1.4 knots ( 00z:1,2 knot; 12z:1,5 knot) Bảng Các số đánh giá tốc độ gió mơ hình NOAA KMA lúc 00z Loại sai số ME MAE RMSE NOAA 0.056 1.14 1.65 KMA 0.18 1.4 Qua số liệu trên, ta nhận KMA có độ xác cao Sản phẩm dự báo NOAA 3.2 Khả dự báo tượng thời tiết điển hình 3.2.1 Xâm nhập lạnh Dự báo viên dự báo có xâm nhập lạnh giá trị khí áp tăng đột ngột (2-3mb), nhiệt độ giảm Qua số đợt khơng khí lạnh tràn thể bảng 7, ta thấy NOAA, biểu khí áp so với thực tế, KMA độ xác cao Bảng Số liệu khí áp dự báo thực tế số đợt khơng khí lạnh vào lúc 00z thời gian từ tháng 11/2017 – 2/2018 Đợt khơng khí lạnh Dự báo Quan trắc 6/11/2017 7/11/2017 (KKL tăng cường) 19/11/2017 20/11/2017 (KKL tăng cường) 9/2/2018 10/2/2018 (KKL tăng cường) 21/2/2018 22/2/2018 (KKL tăng cường) Về nhiệt độ, ta thấy sai NOAA KMA 1004 1018 1005 1021 1003 1016 1003 1020 1005 1011 1006 1016 1003 1013 1009 1018 số mơ hình so với thực tế 1016 1019 1016 1019 1012 1017 1013 1017 rõ ràng, độ sai lệch nhiều NOAA Bảng Số liệu nhiệt độ dự báo thực tế số đợt khơng khí lạnh vào lúc 00z thời gian từ tháng 11/2017 – 2/2018 Đợt khơng khí lạnh 6/11/2017 7/11/2017 (KKL tăng cường) 19/11/2017 20/11/2017 (KKL tăng cường) 9/2/2018 10/2/2018 (KKL tăng cường) 21/2/2018 22/2/2018 (KKL tăng cường) 3.2.2 Sương mù: Dự báo NOAA KMA 19 23 21 20 18 18 19 20 12 11 15 15 21 21 18 20 Quan trắc 23 20 19 18 12 16 21 19 Khi nhiệt độ khơng khí tiệm cận nhiệt độ điểm sương, dấu hiệu cho thấy sương mù xảy Từ dấu hiệu trên, đồ án tổng hợp ngày nhiệt độ khơng khí gần sát với nhiệt độ điểm sương (chênh lệch từ 0-3 độ C), so sánh ngày với số liệu thực tế Bảng Số liệu số đợt có sương mù khoảng từ tháng 11/2017 – 3/2018 Thời gian 17/11/2017 10/2/2018 NOAA 24/23 15/13 Quan trắc 24/24 16/14 21/2/2018 24/2/2018 28/2/2018 14/3/2018 21/3/2018 Dự đoán sương mù dựa theo 21/20 21/21 16/14 16/13 19/16 20/19 16/14 15/13 21/20 21/21 tiêu chí khoảng cách nhiệt độ khơng khí nhiệt độ điểm sương sát với thực tế, độ xác cao 3.3 Hiệu chỉnh dự báo phương trình hồi quy Ở đây, đồ án thử rút phương trình hồi quy tuyến tính biến yếu tố nhiệt độ, nhiệt độ điểm sương, khí áp để đạt tới kết dự báo gần sát với thực tế tương lai Dưới phương trình rút kết thử nghiệm a Nhiệt độ khơng khí Ta có phương trình hồi giá trị quan trắc thông qua giá trị dự báo NOAA KMA là: Y = 1.0051 + 0,9471*X (NOAA ) (P value: 6.93E-29) Y = 0,6009 + 0,9059*X (KMA) (P value: 8.19E-48) Kết cho thấy, độ xác phương trình hồi quy nhỏ nên khả ứng dụng phương trình hồi quy để hiệu chỉnh không khả thi trường hợp Thật vậy, kết dự báo thử nghiệm áp dụng phương trình hồi qui cịn cho kết so với dự báo gốc mơ hình (bảng 10) Bảng 10 Kết dự báo thử nghiệm nhiệt độ chuỗi số liệu độc lập (từ ngày 1/4-28/4/2018) NOAA KMA real NOAA KMA Real 00z Hq 00z Hq 00z 12z Hq 12z Hq 12z 21.8 21.7 20.6 20.2 22.0 24.2 22.8 24.8 24.6 26.0 21.9 22.0 22.4 22.5 22.3 16.9 15.9 17.9 19.9 25.1 24.1 24.9 25.1 19.2 19.0 20.0 19.4 20.5 21.5 23.4 25.3 24.3 24.3 24.4 20.5 18.7 20.5 21.8 21.9 22.3 22.4 22.2 17.1 16.1 18.0 19.9 24.8 23.9 24.6 24.8 19.2 19.1 20.0 19.4 20.5 21.4 23.2 25.0 24.1 24.1 24.2 20.5 18.8 20.5 21.4 21.5 21.6 21.6 22.2 16.0 18.1 16.3 20.2 22.4 23.2 23.9 23.5 20.9 19.3 20.1 19.1 21.1 22.1 23.8 23.8 24.8 24.3 24.6 21.1 19.0 21.4 21.0 21.0 21.1 21.1 21.7 15.8 17.8 16.1 19.8 21.9 22.7 23.3 22.9 20.5 19.0 19.7 18.8 20.7 21.6 23.2 23.2 24.2 23.7 24.0 20.7 18.7 21.0 22.0 23.0 22.0 24.0 23.0 18.0 16.0 18.0 20.0 22.0 24.0 24.0 24.0 21.0 19.0 20.0 20.0 22.0 23.0 25.0 25.0 26.0 26.0 26.0 22.0 20.0 22.0 24.8 24.5 24.2 24.3 19.1 15.8 18.9 21.2 23.0 25.5 25.5 26.6 25.5 20.4 21.0 22.0 23.8 23.4 25.2 24.3 25.5 25.3 26.2 21.5 20.6 20.6 21.6 23.4 23.1 22.8 22.9 17.7 14.4 17.5 19.8 21.6 24.1 24.1 25.3 24.1 19.0 19.6 20.6 22.4 22.0 23.8 22.9 24.1 23.9 24.8 20.1 19.2 19.2 20.2 24.9 23.7 23.7 23.8 16.1 17.2 19.4 22.7 23.2 24.9 25.6 27.0 27.9 20.9 21.2 22.2 23.4 23.8 25.8 24.3 25.7 25.9 26.5 21.9 20.1 21.3 21.9 24.7 23.5 23.5 23.6 16.0 17.1 19.2 22.5 23.0 24.7 25.4 26.8 27.7 20.7 21.0 22.0 23.2 23.6 25.6 24.1 25.5 25.7 26.3 21.7 19.9 21.1 21.7 26.0 25.0 26.0 26.0 19.0 20.0 22.0 23.0 24.0 26.0 26.0 25.0 25.0 22.0 22.0 24.0 25.0 25.0 27.0 26.0 27.0 27.0 28.0 23.0 22.0 22.0 23.0 b Nhiệt độ điểm sương Ta có phương trình hồi quy giá trị quan trắc với sản phẩm dự báo NOAA lúc 00z 12z sau: Y= 0,8037 + 0,9232*X (00z) (P value: 2.01E-48) Y=1.1896+0.9291*X (12z) (P value: 9.5E-48) Bảng 11 Kết dự báo thử nghiệm nhiệt độ điểm sương chuỗi số liệu độc lập (từ ngày 1/4-28/4/2018) 00z Hq 00z 12z Hq 12zrea real l 19.2 18.6 21.0 17.8 17.7 19.0 18.8 18.2 21.0 18.5 18.4 20.0 19.7 19.0 21.0 19.4 19.2 19.0 20.2 19.5 21.0 19.5 19.3 19.0 20.2 19.5 21.0 20.1 19.9 19.0 19.6 18.9 19.0 12.3 12.6 12.0 7.6 8.0 10.0 7.3 8.0 8.0 6.2 6.7 12.0 9.3 9.8 12.0 11.3 11.4 13.0 15.6 15.7 15.0 16.3 15.9 17.0 20.0 19.8 19.0 23.5 22.5 22.0 24.0 23.5 22.0 22.2 21.3 23.0 23.1 22.7 23.0 22.9 21.9 24.0 23.3 22.8 24.0 23.5 22.5 24.0 24.0 23.5 25.0 16.8 16.4 16.0 18.5 18.4 16.0 17.0 16.6 17.0 19.0 18.8 17.0 18.0 17.5 19.0 16.0 16.1 18.0 16.5 16.1 17.0 17.6 17.5 18.0 18.6 18.0 20.0 19.2 19.0 20.0 20.5 19.7 22.0 21.3 21.0 22.0 22.5 21.6 24.0 20.5 20.2 22.0 22.3 21.4 24.0 22.3 21.9 23.0 21.4 20.6 24.0 23.5 23.0 24.0 20.6 19.8 23.0 20.5 20.2 25.0 20.5 19.7 22.0 20.4 20.1 22.0 18.9 18.3 22.0 21.2 20.9 22.0 20.4 19.6 20.0 21.4 21.1 22.0 21.6 20.7 22.0 22.3 21.9 23.0 Cũng nhiệt độ không khí, ta nhận thấy kết hồi quy cách xa thực tế số liệu dự báo c Khí áp Ta có phương trình hồi quy y= 265,89 + 0,7267*X (NOAA) (P value: 5.37E-47) Y= 10,22 + 0,9899*X (KMA) (P value: 1.84E-16) Bảng 12 Kết dự báo thử nghiệm khí áp chuỗi số liệu độc lập (từ ngày 1/4-28/4/2018) NOAA Hq KMA Hq Real NOAA 00z 1003 995 00z 1015 1015 00z 101 1002 994 1013 1013 999 1000 992 993 1012 1013 Hq KMA Hq Real 12z 998 990 12z 1014 1013 12z 1012 101 997 989 1011 1010 1010 1012 101 999 991 1012 1012 1010 1013 101 996 989 1019 1019 1009 995 988 1008 1008 1008 1000 993 1010 1010 101 1003 995 1013 1013 101 1007 997 1022 1020 1021 1027 102 1011 1000 1024 1024 1023 1023 102 1005 995 1018 1017 1017 1000 992 1012 1012 1013 1015 1011 1004 1001 1028 1023 1006 997 1018 1018 101 1003 995 1014 1014 101 997 989 1008 1008 1009 1011 101 996 988 1005 1005 1006 1008 100 1005 995 1004 1004 1006 993 986 1006 1006 1007 994 1009 989 999 1011 1008 994 989 1008 1008 100 994 989 1009 1009 100 996 988 1008 1007 1008 1014 101 1002 993 1015 1014 1014 1017 101 1014 1003 1015 1014 1015 1018 101 1015 1003 1015 1013 1014 1001 1016 1019 994 1004 1006 1015 1017 1018 1016 1004 1017 1017 101 1013 1002 1012 1011 1012 1000 993 1012 1012 101 997 990 1009 1008 1009 1010 101 999 991 1007 1007 1008 1001 993 1006 1006 1007 1007 998 1011 1007 998 1009 1009 100 1007 998 1009 1008 100 999 991 1005 1004 1005 1005 997 1008 1008 100 1001 993 1004 1003 1005 1009 100 1005 995 1005 1005 1006 1005 995 1009 1009 1008 1007 998 1009 1004 996 1009 1009 100 1008 999 1012 1012 101 1008 998 1011 1010 1011 1010 1000 1014 1014 101 1008 998 1014 1013 1014 1014 101 1004 995 1010 1010 1011 1006 997 1014 Cũng trên, ta thấy kết hồi quy sai lệch nhiều hẳn so với số liệu dự báo Lý giá trị P – value phương trình hồi quy nhỏ 0.05 (α) P value hiểu đại khái xác suất sai lệch mơ hình ( xác suất phản biện, mơ hình p value đại diện cho giả thuyết ngược lại ) Như vậy, ta bác bỏ phương trình hồi quy Điều khơng cho thấy mơ mơ hình hồn tồn đúng, mà có nghĩa mơ hình khơng đúng, xác suất giả thuyết hồi quy nhỏ giá trị P value KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận: NOAA KMA mô hình có tính khả thi cao, có khả dự báo tốt đầy đủ, chi tiết Xác suất dự báo xác từ 80 – 91% Sản phẩm KMA dự báo với độ xác cao nhiệt độ, khí áp tốc độ gió trình xâm nhập lạnh Kiến nghị: Từ số liệu so sánh, tính tốn Mơ hình dự báo KMA cho ta thấy có độ ổn định, khả thi độ xác cao hẳn NOAA Từ đó, ta ứng dụng KMA vào dự báo hạn ngắn vừa, cịn NOAA ta áp dụng dự báo hạn dài hay nghiên cứu (do dự báo hình xác cộng với việc đưa nhiều liệu ) TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: Hoàng Đức Cường (2011), Nghiên cứu ứng dụng mơ hình WRF phục vụ dự báo thời tiết bão Việt Nam Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu khoa học phát triển công nghệ cấp Bộ Nguyễn Văn Hồng (2013), “ Thử nghiệm dự báo tầm nhìn cho sân bay thuộc cụm cảng hàng khơng miền Bắc mơ hình WSF”, luận văn thạc sỹ khoa học, ĐHTN HN Phan Văn Tân (1989), “Đặc điểm chế độ mù, sương mù số sân bay”, đề tài cấp nhà nước 42A-05-02 Đỗ Thị Hoàng Dung (2009), “Nghiên cứu phương pháp dự báo dông cho sân bay Nội Bài theo trường khí tượng dự báo mơ hình ETA” Võ Văn Hòa cs (2012), “Nghiên cứu tiến triển khai nghiệp vụ hệ thống dự báo yếu tố khí tượng thời hạn 6-72 phương pháp thống kê sản phẩm mơ hình GSM” Trần Tân Tiến,(2015) “Đánh giá khả dự báo mưa cho khu vực quảng ngãi thời hạn tự 1-2 ngày” Trần Tân Tiến cs (2010) “DỰ BÁO THỜI TIẾT, BÃO, SĨNG VÀ NƯỚC DÂNGTRÊN BIỂN ĐƠNG” 8.Hồng Đức Cường (2011), Nghiên cứu ứng dụng mơ hình WRF phục vụ dự báo thời tiết và bão ở Việt Nam Tiếng Anh: Cano and terradellas (2005), short-term forecasting methods of fog, visibility and low clouds in Spain, in “ Short-range Forecasting Methods of Fog, Visility anh Low Clouds – phase I I Report”, eds by jacobs, Nietosvaara, Michaelides, Gmoser; EU Publications Office, 205pp 10 Han bang, Woo Lee and You Hong (2008), Predictability Experiments of Fog and Vibility in Local Airports over Korea using the WRF Model, joumal of korean Society for Atmospheric Environment, Vol 24, No.E2, 92101 11 Nietosvaara (2005), Existing forecast methods at Finnish Metorological Institute, in “ Short-range Forecasting Methods of Fog, Visility anh Low Clouds – phase I I Report”, eds by jacobs, Nietosvaara, Michaelides, Gmoser; EU Publications Office, 205pp 12 Zhou, Dimego and Gultepe (2010) Forecast of Low Visibility and Fog From NCEP – Current Status and Efforts, 5th Intermational conference on Fog, Minster, Grermany 13 Bài viết diễn giải trị số P khoảng tin cậy 95% đăng Timmachhoc.vn (2010) ... nghiệp vụ sân bay Nội Bài nay, việc ứng dụng sản phẩm dự báo số giúp cải thiện chất lượng dự báo, giảm bớt khó khăn cho dự báo viên Các sản phẩm dự báo số ứng dụng hiệu sân bay nội kể đến sản phẩm. .. việc ứng dụng Chính ngun nhân mà em lựa chọn đề tài cho đồ án tốt nghiệp ? ?Đánh giá độ xác sản phẩm dự báo số ứng dụng công tác dự báo sân bay Nội Bài? ?? Mục tiêu đồ án tiến hành đánh giá độ xác sản. .. VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN o0o ĐỒN CƠNG HIỆU ĐÁNH GIÁ ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA CÁC SẢN PHẨM DỰ BÁO SỐ ỨNG DỤNG TRONG CÔNG TÁC DỰ BÁO Ở SÂN BAY NỘI BÀI Chuyên ngành

Ngày đăng: 07/07/2020, 21:06

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
2. Nguyễn Văn Hồng (2013), “ Thử nghiệm dự báo tầm nhìn cho các sân bay thuộc cụm cảng hàng không miền Bắc bằng mô hình WSF”, luận văn thạc sỹ khoa học, ĐHTN HN Sách, tạp chí
Tiêu đề: Thử nghiệm dự báo tầm nhìn cho các sânbay thuộc cụm cảng hàng không miền Bắc bằng mô hình WSF
Tác giả: Nguyễn Văn Hồng
Năm: 2013
3. Phan Văn Tân (1989), “Đặc điểm chế độ mù, sương mù ở một số sân bay”, đề tài cấp nhà nước 42A-05-02 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Đặc điểm chế độ mù, sương mù ở một số sânbay
Tác giả: Phan Văn Tân
Năm: 1989
4. Đỗ Thị Hoàng Dung (2009), “Nghiên cứu phương pháp dự báo dông cho sân bay Nội Bài theo trường khí tượng dự báo bằng mô hình ETA” Sách, tạp chí
Tiêu đề: Đỗ Thị Hoàng Dung (2009), “"Nghiên cứu phương pháp dự báo dôngcho sân bay Nội Bài theo trường khí tượng dự báo bằng mô hình ETA
Tác giả: Đỗ Thị Hoàng Dung
Năm: 2009
5. Võ Văn Hòa và cs. (2012), “Nghiên cứu cái tiến và triển khai nghiệp vụ hệ thống dự báo các yếu tố khí tượng thời hạn 6-72 giờ bằng phương pháp thống kê trên sản phẩm mô hình GSM” Sách, tạp chí
Tiêu đề: Võ Văn Hòa và cs. (2012), “"Nghiên cứu cái tiến và triển khai nghiệpvụ hệ thống dự báo các yếu tố khí tượng thời hạn 6-72 giờ bằng phương phápthống kê trên sản phẩm mô hình GSM
Tác giả: Võ Văn Hòa và cs
Năm: 2012
6. Trần Tân Tiến,(2015) “Đánh giá khả năng dự báo mưa cho khu vực quảng ngãi thời hạn tự 1-2 ngày” Sách, tạp chí
Tiêu đề: Trần Tân Tiến,(2015) “"Đánh giá khả năng dự báo mưa cho khu vựcquảng ngãi thời hạn tự 1-2 ngày
7. Trần Tân Tiến và cs (2010) “DỰ BÁO THỜI TIẾT, BÃO, SÓNG VÀ NƯỚC DÂNGTRÊN BIỂN ĐÔNG” Sách, tạp chí
Tiêu đề: Trần Tân Tiến và cs (2010)" “DỰ BÁO THỜI TIẾT, BÃO, SÓNG VÀ NƯỚC DÂNGTRÊN BIỂN ĐÔNG
8.Hoàng Đ c C ng (2011), ứ ườ  Nghiên c u  ng d ng mô hình WRF ph c v  d ứ ứ ụ ụ ụ ự báo th i ti t và bão   Vi t Nam. ờ ế ở ệTi ng Anh: ế Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nghiên c u  ng d ng mô hình WRF ph c v  d"ứ ứ ụ ụ ụ ự"báo th i ti t và bão   Vi t Nam."ờ ế ở ệ
Tác giả: Hoàng Đ c C ng 
Năm: 2011
9. Cano and terradellas (2005), short-term forecasting methods of fog, visibility and low clouds in Spain, in “ Short-range Forecasting Methods of Fog, Visility anh Low Clouds – phase I I Report”, eds by jacobs, Nietosvaara, Michaelides, Gmoser; EU Publications Office, 205pp Sách, tạp chí
Tiêu đề: short-term forecasting methods of fog,visibility and low clouds in Spain", in “ Short-range Forecasting Methods ofFog, Visility anh Low Clouds – phase I I Report
Tác giả: Cano and terradellas
Năm: 2005
10. Han bang, Woo Lee and You Hong (2008), Predictability Experiments of Fog and Vibility in Local Airports over Korea using the WRF Model , joumal of korean Society for Atmospheric Environment, Vol 24, No.E2, 92- 101 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Predictability Experimentsof Fog and Vibility in Local Airports over Korea using the WRF Model
Tác giả: Han bang, Woo Lee and You Hong
Năm: 2008
11. Nietosvaara (2005), Existing forecast methods at Finnish Metorological Institute, in “ Short-range Forecasting Methods of Fog, Visility anh Low Clouds – phase I I Report”, eds by jacobs, Nietosvaara, Michaelides, Gmoser; EU Publications Office, 205pp Sách, tạp chí
Tiêu đề: Existing forecast methods at FinnishMetorological Institute", in “ Short-range Forecasting Methods of Fog, Visilityanh Low Clouds – phase I I Report
Tác giả: Nietosvaara
Năm: 2005
12. Zhou, Dimego and Gultepe (2010). Forecast of Low Visibility and Fog From NCEP – Current Status and Efforts, 5th Intermational conference on Fog, Minster, Grermany Sách, tạp chí
Tiêu đề: Forecast of Low Visibility andFog From NCEP – Current Status and Efforts
Tác giả: Zhou, Dimego and Gultepe
Năm: 2010
1. Hoàng Đức Cường (2011), Nghiên cứu ứng dụng mô hình WRF phục vụ dự báo thời tiết và bão ở Việt Nam. Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu khoa học và phát triển công nghệ cấp Bộ Khác
13. Bài viết diễn giải trị số P và khoảng tin cậy 95% đăng trên Timmachhoc.vn (2010) Khác

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

MOS Thống kê sau mô hình - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
h ống kê sau mô hình (Trang 6)
Bảng 1. Thống kê khí hậu 10 năm tại sân bay Nội Bài (2006-2015) - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
Bảng 1. Thống kê khí hậu 10 năm tại sân bay Nội Bài (2006-2015) (Trang 11)
Để nghiên cứu năng lực dự báo sương mù và tầm nhìn của mô hình WRF (Weather Research and Forecasting Model), Han và cộng sự (2008) thuộc Trung tâm nghiên cứu môi trường toàn cầu - Trung tâm nghiên cứu môi trường quốc gia Hàn Quốc (2008) đã thử nghiệm dự b - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
nghi ên cứu năng lực dự báo sương mù và tầm nhìn của mô hình WRF (Weather Research and Forecasting Model), Han và cộng sự (2008) thuộc Trung tâm nghiên cứu môi trường toàn cầu - Trung tâm nghiên cứu môi trường quốc gia Hàn Quốc (2008) đã thử nghiệm dự b (Trang 16)
Hình 2.1. Sản phẩm dự báo của NOAA thể hiện dưới dạng đồ họa - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
Hình 2.1. Sản phẩm dự báo của NOAA thể hiện dưới dạng đồ họa (Trang 23)
Bảng 2. Sản phẩm dự báo của NOAA thể hiện dưới dạng text - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
Bảng 2. Sản phẩm dự báo của NOAA thể hiện dưới dạng text (Trang 24)
Hình 2.2. Sản phẩm dự báo của KMA ngày 29-02/12 thể hiện dưới dạng biểu đồ - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
Hình 2.2. Sản phẩm dự báo của KMA ngày 29-02/12 thể hiện dưới dạng biểu đồ (Trang 25)
Hình 2.3 Ví dụ về cách lập phương trình hồi quy thông qua excel - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
Hình 2.3 Ví dụ về cách lập phương trình hồi quy thông qua excel (Trang 28)
Hình 3.1: So sánh kết quả dự báo khí áp của NOAA và KMA lúc 00z Qua kết quả ở hình 3.1, ta thấy sản phẩm NOAA dự báo về xu thế về xu thế thì chính xác, nhưng về giá trị luôn cách thực tế một khoảng nhất định - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
Hình 3.1 So sánh kết quả dự báo khí áp của NOAA và KMA lúc 00z Qua kết quả ở hình 3.1, ta thấy sản phẩm NOAA dự báo về xu thế về xu thế thì chính xác, nhưng về giá trị luôn cách thực tế một khoảng nhất định (Trang 30)
Hình 3.3: So sánh kết quả dự báo nhiệt độ của NOAA và KMA lúc 00z Từ bảng trên, qua quan sát bằng mắt thường, ta thấy được NOAA có sai số nhiều hơn KMA - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
Hình 3.3 So sánh kết quả dự báo nhiệt độ của NOAA và KMA lúc 00z Từ bảng trên, qua quan sát bằng mắt thường, ta thấy được NOAA có sai số nhiều hơn KMA (Trang 31)
Hình 3.2: So sánh kết quả dự báo khí áp của NOAA và KMA lúc 12z - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
Hình 3.2 So sánh kết quả dự báo khí áp của NOAA và KMA lúc 12z (Trang 31)
Bảng 3: Số liệu dự báo cho ngày 11/3/2018 theo sản phẩm của NOAA - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
Bảng 3 Số liệu dự báo cho ngày 11/3/2018 theo sản phẩm của NOAA (Trang 32)
Bảng 4. Các chỉ số đánh giá nhiệt độ và khí áp của hai sản phẩm NOAA và KMA lúc 00z - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
Bảng 4. Các chỉ số đánh giá nhiệt độ và khí áp của hai sản phẩm NOAA và KMA lúc 00z (Trang 33)
Bảng 5. Các chỉ số đánh giá nhiệt độ và khí áp của hai sản phẩm NOAA và KMA lúc 12z - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
Bảng 5. Các chỉ số đánh giá nhiệt độ và khí áp của hai sản phẩm NOAA và KMA lúc 12z (Trang 34)
Thông qua các chỉ số trên, ta có thể rút ra rằng mô hình dự báo NOAA có độ chính xác về dự báo nhiệt độ (lúc 00z) khá cao, còn lại độ sai lệch lớn hơn KMA - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
h ông qua các chỉ số trên, ta có thể rút ra rằng mô hình dự báo NOAA có độ chính xác về dự báo nhiệt độ (lúc 00z) khá cao, còn lại độ sai lệch lớn hơn KMA (Trang 34)
Hình 3.7: So sánh kết quả dự báo tốc độ gió của KMA lúc 00z và 12z Sai số của KMA về tốc độ gió vào khoảng ~ 29% , chênh lệch so với thực tế khoảng 1.4 knots ( 00z:1,2 knot; 12z:1,5 knot). - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
Hình 3.7 So sánh kết quả dự báo tốc độ gió của KMA lúc 00z và 12z Sai số của KMA về tốc độ gió vào khoảng ~ 29% , chênh lệch so với thực tế khoảng 1.4 knots ( 00z:1,2 knot; 12z:1,5 knot) (Trang 35)
Về nhiệt độ, ta thấy sai số của cả 2 mô hình so với thực tế là khá rõ ràng, độ sai lệch nhiều nhất là NOAA. - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
nhi ệt độ, ta thấy sai số của cả 2 mô hình so với thực tế là khá rõ ràng, độ sai lệch nhiều nhất là NOAA (Trang 36)
Bảng 10. Kết quả dự báo thử nghiệm nhiệt độ trên chuỗi số liệu độc lập (từ ngày 1/4-28/4/2018) NOAA 00zHqKMA00zHq real 00zNOAA12zHq KMA12zHq Real12z 21.821.720.620.222.024.222.824.824.626.0 - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
Bảng 10. Kết quả dự báo thử nghiệm nhiệt độ trên chuỗi số liệu độc lập (từ ngày 1/4-28/4/2018) NOAA 00zHqKMA00zHq real 00zNOAA12zHq KMA12zHq Real12z 21.821.720.620.222.024.222.824.824.626.0 (Trang 37)
3.3 Hiệu chỉnh dự báo bằng phương trình hồi quy - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
3.3 Hiệu chỉnh dự báo bằng phương trình hồi quy (Trang 37)
Bảng 11. Kết quả dự báo thử nghiệm nhiệt độ điểm sương trên chuỗi số liệu độc lập (từ ngày 1/4-28/4/2018) - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
Bảng 11. Kết quả dự báo thử nghiệm nhiệt độ điểm sương trên chuỗi số liệu độc lập (từ ngày 1/4-28/4/2018) (Trang 38)
Bảng 12. Kết quả dự báo thử nghiệm khí áp trên chuỗi số liệu độc lập (từ ngày 1/4-28/4/2018) NOAA 00zHqKMA00zHqReal00zNOAA 12zHqKMA 12zHq Real 12z - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
Bảng 12. Kết quả dự báo thử nghiệm khí áp trên chuỗi số liệu độc lập (từ ngày 1/4-28/4/2018) NOAA 00zHqKMA00zHqReal00zNOAA 12zHqKMA 12zHq Real 12z (Trang 40)
P value có thể hiểu đại khái là xác suất sai lệch của mô hình. (xác suất phản biện, nếu mô hình là đúng thì p value đại diện cho giả thuyết ngược lại ) - ĐÁNH GIÁ độ CHÍNH xác của các sản PHẨM dự báo số ỨNG DỤNG TRONG CÔNG tác dự báo ở sân BAY nội bài
value có thể hiểu đại khái là xác suất sai lệch của mô hình. (xác suất phản biện, nếu mô hình là đúng thì p value đại diện cho giả thuyết ngược lại ) (Trang 41)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w