Cấu trúc không - thời gian của nhiệt độ và lượng mưa tháng ở Việt Nam trong các thập kỷ gần đây và thử nghiệm dự báo : Luận văn ThS. Khoa học khí quyển và khí tượng: 60 44 87

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN ĐỖ VĂN MẪN CẤU TRÚC KHÔNG - THỜI GIAN CỦA NHIỆT ĐỘ VÀ LƢỢNG MƢA THÁNG Ở VIỆT NAM TRONG CÁC THẬP KỶ GẦN ĐÂY VÀ THỬ NGHIỆM DỰ BÁO LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC Hà Nội - 2013 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN ĐỖ VĂN MẪN CẤU TRÚC KHÔNG - THỜI GIAN CỦA NHIỆT ĐỘ VÀ LƢỢNG MƢA THÁNG Ở VIỆT NAM TRONG CÁC THẬP KỶ GẦN ĐÂY VÀ THỬ NGHIỆM DỰ BÁO Chuyên ngành: Khí tƣợng - Khí hậu học Mã số: 604487 LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: GS TS PHAN VĂN TÂN Hà Nội - 2013 MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ LỜI CẢM ƠN MỞ ĐẦU Chƣơng 1: TỔNG QUAN Error! Bookmark not defined I TỔNG QUAN 10 Một số khái niệm chung 10 Tình hình nghiên cứu nƣớc 12 Tình hình nghiên cứu nƣớc 16 II MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP THỐNG KÊ ỨNG DỤNG TRONG DỰ BÁO KHÍ HẬU 18 Phƣơng pháp tƣơng quan, hồi qui 19 Phƣơng pháp xác suất có điều kiện hàm phân biệt 20 Phƣơng pháp phân tích phổ 20 Phƣơng pháp phân tích "mạng thần kinh" (neural network) 20 III ĐÁNH GIÁ CHẤT LƢỢNG DỰ BÁO KHÍ HẬU 21 Chỉ tiêu đánh giá dựa sai khác giá trị dự báo quan trắc 21 Chỉ số đánh giá dựa vào xác suất xuất 22 Chỉ tiêu đánh giá dựa vào ”bảng liên kết” (contigency table) 23 Chƣơng 2: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 26 I PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH CẤU TRÚC KHÔNG GIAN, THỜI GIAN TRƢỜNG DỮ LIỆU 26 Phân tích nhân tố 26 Phân tích tƣơng quan Canon 30 Kiểm nghiệm chéo 30 Hệ số tƣơng quan chuẩn sai (ACC - Pearson) 31 Chƣơng 3: PHÂN TÍCH CẤU TRÚC TRƢỜNG NHIỆT, MƢA QUAN TRẮC VÀ MỘT SỐ KẾT QUẢ DỰ BÁO THỬ NGHIỆM 33 I PHÂN TÍCH CẤU TRÚC KHÔNG GIAN, THỜI GIAN CỦA TRƢỜNG NHIỆT ĐỘ VÀ LƢỢNG MƢA 33 Phân tích cấu trúc trƣờng nhiệt độ bốn mùa 34 1.1 Cấu trúc trƣờng nhiệt độ tháng hoạt động gió mùa mùa đơng (12-2) 34 1.2 Cấu trúc trƣờng nhiệt độ tháng hoạt động gió mùa mùa hè (6-8) 37 1.3 Cấu trúc trƣờng nhiệt độ tháng mùa xuân (3-5) 40 1.4 Cấu trúc trƣờng nhiệt độ tháng mùa thu (9-11) 42 Phân tích cấu trúc không gian thời gian trƣờng mƣa mùa 45 2.1 Cấu trúc trƣờng mƣa tháng hoạt động gió mùa mùa hè (6-8) 45 2.2 Cấu trúc trƣờng mƣa tháng hoạt động gió mùa mùa đơng (12-02) 47 II KẾT QUẢ PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO THỬ NGHIỆM 49 Số liệu, bƣớc thực 49 Một số kết nhận xét 50 2.1 Phân tích dự báo nhiệt độ lƣợng mƣa tháng hoạt động mạnh gió mùa mùa hè (tháng 6, tháng 7, tháng 8) 50 2.2 Phân tích dự báo nhiệt độ lƣợng mƣa tháng hoạt động mạnh gió mùa mùa đơng (tháng 12, tháng 1, tháng 2) 55 KẾT LUẬN 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO 63 PHỤ LỤC 66 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Minh họa số LEPS theo hàm xác suất tích luỹ Hình 2.1: Qui trình kiểm nghiệm chéo Hình 3.1: Tổng lƣợng phƣơng sai chiếm đóng thành phần trƣờng nhiệt độ quan trắc tháng mùa đơng Hình 3.2: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ (mode 1) trƣờng nhiệt độ quan trắc tháng mùa đơng Hình 3.3: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ hai (mode 2) trƣờng nhiệt độ tháng mùa đơng Hình 3.4: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ ba (mode 3) trƣờng nhiệt độ tháng mùa đơng Hình 3.5: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ tƣ (mode 4) trƣờng nhiệt độ tháng mùa đơng Hình 3.6: Tổng lƣợng phƣơng sai chiếm đóng thành phần trƣờng nhiệt độ quan trắc tháng mùa hè Hình 3.7: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ (mode 1) trƣờng nhiệt độ tháng mùa hè Hình 3.8: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ hai (mode 2) trƣờng nhiệt độ tháng mùa hè Hình 3.9: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ ba (mode 3) trƣờng nhiệt độ tháng mùa hè Hình 3.10: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ tƣ (mode 4) trƣờng nhiệt độ tháng mùa hè Hình 3.11: Tổng lƣợng phƣơng sai chiếm đóng thành phần trƣờng nhiệt độ quan trắc tháng mùa xn (3-5) Hình 3.12: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ (mode 1) trƣờng nhiệt độ quan trắc tháng mùa xuân (3-5) Hình 3.13: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ hai (mode 2) trƣờng nhiệt độ quan trắc tháng mùa xuân (3-5) Hình 3.14: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ ba (mode 3) trƣờng nhiệt độ quan trắc tháng mùa xn (3-5) Hình 3.15: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ tƣ (mode 4) trƣờng nhiệt độ quan trắc tháng mùa xuân (3-5) Hình 3.16: Tổng lƣợng phƣơng sai chiếm đóng thành phần trƣờng nhiệt độ quan trắc tháng mùa thu (9-11) Hình 3.17: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ (mode 1) trƣờng nhiệt độ quan trắc tháng mùa thu (9-11) Hình 3.18: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ hai (mode 2) trƣờng nhiệt độ quan trắc tháng mùa thu (9-11) Hình 3.19: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ ba (mode 3) trƣờng nhiệt độ quan trắc tháng mùa thu (9-11) Hình 3.20: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ tƣ (mode 4) trƣờng nhiệt độ quan trắc tháng mùa thu (9-11) Hình 3.21: Tổng lƣợng phƣơng sai chiếm đóng thành phần trƣờng lƣợng mƣa quan trắc tháng mùa hè Hình 3.22: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ (mode 1) trƣờng lƣợng mƣa quan trắc tháng mùa hè Hình 3.23: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ hai (mode 2) trƣờng lƣợng mƣa quan trắc tháng mùa hè Hình 3.24: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ ba (mode 3) trƣờng lƣợng mƣa quan trắc tháng mùa hè Hình 3.25: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ tƣ (mode 4) trƣờng lƣợng mƣa quan trắc tháng mùa hè Hình 3.26: Tổng lƣợng phƣơng sai chiếm đóng thành phần trƣờng lƣợng mƣa quan trắc tháng mùa đơng Hình 3.27: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ (mode 1) trƣờng lƣợng mƣa quan trắc tháng mùa đơng Hình 3.28: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ hai (mode 2) trƣờng lƣợng mƣa quan trắc tháng mùa đơng Hình 3.29: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ ba (mode 3) trƣờng lƣợng mƣa quan trắc tháng mùa đơng Hình 3.30: Hình khơng gian thời gian tín hiệu thứ tƣ (mode 4) trƣờng lƣợng mƣa quan trắc tháng mùa đơng Hình 3.31: Mode CCA yếu tố dự báo nhiệt độ trung bình mùa nhân tố dự báo z500, slp, t2m, u850; tƣơng quan cca = 0,95 Hình 3.32: Mode CCA yếu tố dự báo nhiệt độ trung bình mùa nhân tố dự báo z500, slp, t2m, u850; tƣơng quan cca = 0,89 Hình 3.33: Mode CCA yếu tố dự báo lƣợng mƣa trung bình mùa nhân tố dự báo z500, slp, t2m, u850; tƣơng quan cca = 0,92 Hình 3.34: Mode CCA yếu tố dự báo lƣợng mƣa trung bình mùa nhân tố dự báo z500, slp, t2m, u850; tƣơng quan cca = 0,86 Hình 3.35: Hệ số tƣơng quan nhiệt độ dự báo quan trắc trạm Hình 3.36: Hệ số tƣơng quan lƣợng mƣa dự báo quan trắc trạm Hình 3.37: Mode CCA yếu tố dự báo nhiệt độ trung bình mùa nhân tố dự báo z500, slp, t2m, u850; tƣơng quan cca = 0,98 Hình 3.38: Mode CCA yếu tố dự báo nhiệt độ trung bình mùa nhân tố dự báo z500, slp, t2m, u850; tƣơng quan cca = 0,95 Hình 3.39: Mode CCA yếu tố dự báo lƣợng mƣa trung bình mùa nhân tố dự báo z500, slp, t2m, u850; tƣơng quan cca = 0,97 Hình 3.40: Mode CCA yếu tố dự báo lƣợng mƣa trung bình mùa nhân tố dự báo z500, slp, t2m, u850; tƣơng quan cca = 0,93 Hình 3.41: Hệ số tƣơng quan nhiệt độ dự báo quan trắc trạm Hình 3.42: Hệ số tƣơng quan lƣợng mƣa dự báo quan trắc trạm LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, xin đƣợc gửi lời cảm ơn chân thành với lòng biết ơn sâu sắc tới thầy giáo GS TS PHAN VĂN TÂN, Chủ nhiệm mơn Khí tƣợng, Khoa Khí tƣợng, Thủy văn Hải dƣơng học, Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội ThS Tạ Hữu Chỉnh, phòng Dự báo khí tƣợng hạn vừa - hạn dài, Trung tâm Dự báo khí tƣợng thủy văn Trung ƣơng, Trung tâm Khí tƣợng Thủy văn quốc gia hƣớng dẫn bảo tận tình suốt trình thực luận văn Đồng thời, tơi xin cảm ơn tới Phịng Dự báo khí hậu, Viện Khoa học Khí tƣợng Thủy văn Mơi trƣờng, thầy, Khoa Khí tƣợng, Thủy văn Hải dƣơng học, Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội quan tâm giúp đỡ, tạo điều kiện cho tơi q trình học tập làm luận văn Một lần nữa, xin chân thành cảm ơn góp ý thầy cơ, anh chị, bạn đồng nghiệp em Những ý kiến giúp tơi hồn thiện luận văn tốt Học viên: Đỗ Văn Mẫn MỞ ĐẦU Trong nghiên cứu dự báo khí hậu, ngƣời ta thƣờng quan tâm đến đặc trƣng hai yếu tố nhiệt độ lƣợng mƣa Các giá trị nhiệt độ lƣợng mƣa tháng bao gồm giá trị tối thấp, giá trị trung bình, giá trị tối cao Hiện nay, theo số liệu quan trắc toàn cầu cho thấy nhiệt độ trái đất tăng lên tăng lên với tốc độ lớn Sự phân bố nhiệt độ, phân bố dòng lƣợng phân bố mƣa giới biến đổi Sự phân bố Việt Nam diễn nhƣ nào? Hồn lƣu khí quyển, hồn lƣu biển đại dƣơng biến đổi dẫn đến có phân bố lại trƣờng nhiệt độ lƣợng mƣa khu vực giới Sự phân bố lại có ảnh hƣởng đến phân bố, biến đổi nhiệt độ lƣợng mƣa theo không gian thời gian Việt Nam sao? Trong hội nghị Ban liên Chính phủ biến đổi khí hậu (IPCC) nhiều tác giả khẳng định xu chung biến đổi khí hậu xuất ngày nhiều tƣợng khí tƣợng cực đoan cƣờng độ tần suất theo không gian thời gian Để hiểu biết nắm đặc điểm, quy luật thay đổi, xu biến đổi, phân hóa theo kinh độ, vĩ độ độ cao, biến đổi theo thời gian nhiệt độ lƣợng mƣa nhƣ nghiên cứu dự báo tốt đƣợc yếu tố việc khơng dễ điều kiện biến đổi khí hậu nhƣ Ở Việt Nam, năm qua có số đề tài tập trung nghiên cứu dự báo nhiệt độ lƣợng mƣa tháng, mùa thu đƣợc số kết khả quan Mỗi nghiên cứu khác cách tiếp cận khác Do đó, để giải phần câu hỏi trên, chọn tên đề tài là: “Cấu trúc không - thời gian nhiệt độ lượng mưa tháng Việt Nam thập kỷ gần thử nghiệm dự báo” Chƣơng TỔNG QUAN I TỔNG QUAN Một số khái niệm chung Diễn biến khí hậu dao động mang tính quy luật, nhiên thực tế lại không diễn cách ổn định Tính "thất thường" khí hậu, đặc biệt diễn biến thiên tai có tác động mạnh mẽ đến việc lập kế hoạch sản xuất hàng năm gây thiệt hại nặng nề cho đời sống xã hội Những khái niệm mùa, vụ sản xuất thƣờng đƣợc hình thành cách tƣơng đối, từ trạng thái trung bình nhiều năm khí hậu Vì thế, biết trƣớc mức độ biến động khí hậu (chênh lệch so với chuẩn hay chuẩn sai), cho phép tìm đƣợc biện pháp thích ứng cho công tác quản lý, đạo thực kế hoạch mùa, vụ sản xuất hàng năm, nhƣ kế hoạch dài hạn khác Đó u cầu cơng tác dự báo khí hậu Trƣớc đây, chƣa có đƣợc hiểu biết đầy đủ, đặc biệt mối tƣơng tác đại dƣơng khí nên ngƣời ta cho dự báo khí tƣợng vƣợt thời hạn 10 ngày Sự phát triển khoa học, đặc biệt kỹ thuật viễn thám, kỹ thuật tính tốn thập kỷ gần tạo sở khoa học tin cậy cho đời mơ hình mơ ngày xác q trình vận động khí quyển, đại dƣơng mối quan hệ tƣơng tác chúng Những kết nghiên cứu, thực nghiệm tƣợng El Niño, La Nina dao động Nam (Southern Osillation - SO) tức ENSO có tác động mạnh mẽ đến việc phát triển phƣơng pháp dự báo khí hậu, mở khả nâng cao độ xác kéo dài thời hạn dự báo Khái niệm dự báo khí hậu hình thành rõ nét vài thập kỷ gần nhƣng có nhiều quan niệm khác Nhiều ngƣời cho rằng, dự báo khí hậu phải dự báo biến động khí hậu có chu kỳ kéo dài từ nhiều năm tới hàng thập kỷ, chí hàng kỷ Cịn biến động có chu kỳ dƣới năm đƣợc gọi chung dự báo khí tƣợng hạn dài, nhiều gắn bó với dự báo thời tiết Tuy nhiên, chất khí hỗn loạn, khơng hi vọng dự báo đƣợc xác vị trí thời gian tƣợng thời tiết đơn lẻ trƣớc 15 ngày Những thay đổi nhỏ trạng thái ban đầu 10 Hình 3.34: Mode CCA yếu tố dự báo mưa trung bình mùa nhân tố dự báo z500, slp, t2m, u850; tương quan cca = 0,86 Hình 3.33 biểu thị mode 1, xu giảm mƣa hầu hết khu vực tồn quốc, điển hình bật khu vực Bắc Bộ Tƣơng ứng với trƣờng khí áp mực 500mb bề mặt thể xu tăng áp, nghĩa khả hoạt động dải ITCZ, bão, áp thấp nhiệt đới yếu – mà mùa mƣa khu vực Bắc Bộ chủ yếu gây nguyên nhân Tiếp theo ta thấy hình nhiệt độ mực 2m xu tăng tỷ lệ nghịch với giảm mƣa quan trắc Hình 3.34 biểu mode trình bày hình hồn tồn khác, xu giảm mƣa khu vực Bắc Bộ nhƣng tăng mƣa khu vực Trung Bộ Tƣơng ứng với nó, rãnh thấp gió mùa, dải hội tụ ITCZ không vắt qua khu vực Bắc Trung Bộ Bắc Bộ nhƣ thƣờng lệ mà qua khu vực Trung Bộ Nguyên nhân gây thiếu hụt mƣa khu vực tỉnh Bắc Bộ, nhiên tăng cƣờng mƣa cho tháng Trung Bộ, Tây Nguyên Cơ chế mạnh lên dải hội tụ ITCZ biểu thơng qua hình giảm trƣờng khí áp mực z500 mực bề mặt, chế mạnh lên dải thấp nguyên 53 nhân tác động, hút gió làm cho hình gió mùa tây nam có xu tăng cƣờng Tuy nhiên, hình mƣa quan trắc khu vực Nam Bộ có xu giảm đi, dấu chấm hỏi Hình 3.35: Hệ số tương quan nhiệt độ dự báo quan trắc trạm Hình 3.36: Hệ số tương quan lượng mưa dự báo quan trắc trạm Đánh giá kết dự báo thử nghiệm chuỗi số liệu phụ thuộc hệ số tƣơng quan Pearson Đối với dự báo nhiệt độ mùa hè ta thấy mức độ tƣơng quan tƣơng đối cao, tập trung phổ biến khoảng xấp xỉ 0,5 đến khoảng 0,7 Trong tƣơng quan dự báo mƣa phân bố dao động, nhận giá trị dƣơng âm, điều dễ hiểu mƣa ln thể tính phi liên tục tính chất khó dự báo 54 2.2 Phân tích dự báo nhiệt độ lƣợng mƣa tháng hoạt động mạnh gió mùa mùa đơng (tháng 12, tháng 1, tháng 2) Hình 3.37: Mode CCA yếu tố dự báo nhiệt độ trung bình mùa nhân tố dự báo z500, slp, t2m, u850; tương quan cca = 0,98 55 Hình 3.38: Mode CCA yếu tố dự báo nhiệt độ trung bình mùa nhân tố dự báo z500, slp, t2m, u850; tương quan cca = 0,95 Hình 3.37 biểu thị hình nhiệt độ trung bình mùa yếu tố dự báo nhiệt độ quan trắc trạm nhân tố dự báo trƣờng tái phân tích z500, slp, t2m, u850 Mode cho thấy hình giảm mạnh nhiệt độ toàn quốc trạm quan trắc, trừ số trạm biển, xong hệ số thời gian cho thấy, hình trì đến khoảng năm 1995, sau từ năm 1995 trở tần xuất xuất kiểu hình có xu giảm mạnh Những tín hiệu trƣờng khí áp mực mặt biển ủng hộ cho xu này, thấy hình áp suất mực mặt biển (slp) có xu tăng cƣờng, đặc biệt có trung tâm dƣơng mạnh, chạy theo hƣớng tây nam – đông bắc từ khu vực miền bắc miền trung Việt nam chéo lên khu vực phía nam Trung Hoa kết hợp với xu tăng cƣờng trƣờng gió đơng bắc, chế thể hoạt động mạnh lên áp cao lạnh lục địa Lƣỡi cao lạnh chi phối toàn thời tiết tỉnh Bắc Bộ, nhiệt độ giảm mạnh, hiệu ứng gây mƣa khu vực tỉnh miền Trung, Tây Nguyên Nam Bộ chịu ảnh hƣởng khơng khí lạnh khuếch tán nên thời tiết dịu Hình 3.38 mode thể xu trái ngƣợc toàn với mode 1, mode xu tăng nhiệt độ mạnh mẽ toàn quốc, đặc biệt khu vực Bắc phần phía bắc Trung Bộ, đặc biệt hệ số thời gian cho thấy hình có xu hƣớng xuất nhiều giai đoạn từ 1985 đến Hình độ cao địa vị mực 500mb xu tăng mạnh (trung tâm dƣơng khu vực Bắc Bộ) thể chế hệ thống dịng xiết gió tây cao hoạt động yếu đi, điều không thuận tiện cho chế tạo mây, ủ nhiệt gây đợt rét đậm rét 56 hại kéo dài Bên cạnh đó, hoạt động lƣỡi cao lạnh giảm cƣờng độ (Trung tâm âm màu xanh chạy theo hƣớng tây nam đơng bắc từ phần phía bắc Việt nam lên lục địa Trung Quốc) Kế đến hình trƣờng nhiệt độ t2m có xu hƣớng tăng mạnh, đặc biệt phần Bắc Bộ Đối với tỉnh miền Trung, Tây Nguyên Nam Bộ không khí lạnh nguyên nhân ảnh hƣởng đến nhiệt độ khu vực Với hình hoạt động yếu khơng khí lạnh nhƣ trƣờng hợp việc tăng nhiệt độ khu vực miền Trung, Tây Nguyên Nam Bộ điều phù hợp với qui luật Hình 3.39: Mode CCA yếu tố dự báo mưa trung bình mùa nhân tố dự báo z500, slp, t2m, u850; tương quan cca = 0,97 57 Hình 3.40: Mode CCA yếu tố dự báo mưa trung bình mùa nhân tố dự báo z500, slp, t2m, u850; tương quan cca = 0,93 Hình 3.39 biểu thị mode1 trƣờng mƣa trung bình mùa trạm quan trắc trƣờng số liệu phân tích Trên hình số liệu quan trắc, mƣa Bắc Bộ có xu hƣớng tăng lên, phần miền Trung phía nam mƣa giảm Hình độ cao địa vị giảm, áp suất mực bề mặt tăng hai nguyên nhân làm cho mƣa Bắc Bộ tăng cƣờng Độ cao địa vị 500mb giảm ám dòng xiết gió tây hoạt động mạnh – chế tạo không gian nhiều mây, áp suất mực mặt biển tăng – chế hoạt động mạnh lƣỡi cao lạnh lục địa Trong trƣờng hợp có nhiều đợt khơng khí lạnh ảnh hƣởng gây mƣa nhiều Bắc Bộ Nhƣng xâm lấn nhiều nhƣng không mạnh nên gây chế giảm mƣa tỉnh miền Trung – nơi đới gió đơng bắc ẩm hoạt động kết hợp với điều kiện địa hình Hình 3.40 biểu thị mode2, hình trái lại với mode1, Bắc Bộ thể xu giảm mƣa, Trung Bộ Nam Bộ thể xu tăng mƣa Điều lý giải theo chế vật lý nhƣ sau Độ cao địa vị mực 500mb xu tăng – dòng xiết đới gió tây suy yếu - chế tạo mây 58 Áp suất mực mặt biển tăng cƣờng mạnh – chế hoạt động mạnh khơng khí lạnh Tuy nhiên, số đợt xâm lấn khơng khí lạnh không nhiều – chế gây giảm mƣa Trong khơng khí lạnh cƣờng độ mạnh xâm lấn tạo đới gió đơng bắc ẩm mạnh kết hợp với điều kiện địa hình – chế gây mƣa cho tỉnh miền trung Trong trƣờng hợp tháng hoạt động mạnh gió mùa mùa đơng, dự báo kiểm nghiệm số liệu phụ thuộc (hình 3.41 hình 3.42) thể qui luật tƣơng tự nhƣ tháng mùa hè Tƣơng quan nhiệt độ tƣơng đối lớn, phổ biến từ 0,5 đến 0,7 Tƣơng quan mƣa dao động mạnh, nhận giá trị dƣơng âm Điều thể tính phi tuyến phức tạp trƣờng lƣợng mƣa Hình 3.41: Hệ số tương quan nhiệt độ dự báo quan trắc trạm Hình 3.42: Hệ số tương quan lượng mưa dự báo quan trắc trạm 59 KẾT LUẬN Cấu trúc không - thời gian trƣờng nhiệt độ lƣợng mƣa quan trắc bề mặt - Trong bốn mùa, mùa hoạt động gió mùa mùa đơng, mùa hoạt động gió mùa mùa hạ mùa chuyển tiếp cho thấy chế tăng nhiệt độ toàn lãnh thổ Việt Nam, chế chiếm tỉ trọng khoảng từ 50% đến 60% Điều hoạt động có xu yếu thập niên gần khơng khí lạnh, hệ thống dải thấp, gây mƣa, gió mùa tây nam, Thay vào hoạt động tăng cƣờng chế làm tăng nhiệt nhƣ áp thấp phía tây, hoạt động xâm lấn áp cao cận nhiệt Tây Thái Bình Dƣơng (tạo trƣờng dịng giáng) - Đối với cấu trúc trƣờng mƣa tháng đơng hè, bật lên hình tăng cƣờng mƣa Bắc Bộ, chiếm tỉ trọng khoảng 20% Tuy nhiên chế khơng có xu mạnh lên, mà giảm yếu có đột biến bất thƣờng (cực trị) Ví dụ nhƣ khoảng năm 1995 năm 2000 cho thấy cực trị tháng mùa mƣa, tháng mùa khô từ năm 1995 đến năm 2000 thể cực tiểu (sự suy giảm mạnh hình này) Ngồi tín hiệu khác chiếm tỉ trọng nhỏ, phổ biến dƣới 10%, khơng thể đặc tính bật - Khi so sánh cấu trúc trƣờng nhiệt độ trƣờng lƣợng mƣa ta thấy bật đặc điểm Các tín hiệu trƣờng nhiệt độ nhanh hội tụ trƣờng mƣa - thể tổng lƣợng phƣơng sai đóng góp thành phần Đối với trƣờng nhiệt độ tổng lƣợng thơng tin đạt khoảng 80% nằm thành phần nhƣng trƣờng mƣa đạt khoảng 35% Điều phản ánh cấu trúc trƣờng mƣa phức tạp thể tính phi tuyến nhiều chiều so với trƣờng nhiệt độ Bên cạnh đó, cần hiểu phép thực phân tích nhân tố đƣợc thực với trình đƣợc giả định tuyến tính Nhƣ cấu trúc trƣờng liệu bao gồm nhiều trình phức tạp, hỗn hợp vƣợt ngồi lực phƣơng pháp thực phân tích xảy nhầm lẫn khơng phát đƣợc tính qui luật q trình Vì ngun nhân nhƣ nên coi phép phân tích nhƣ chứng khoa học biến đổi cấu trúc không – thời gian trƣờng nhiệt, mƣa nhƣng để hiểu cách đầy đủ cần có nhiều thí nghiệm nhƣ kết hợp với 60 phƣơng pháp khác dựa cách nhìn nhận khác vấn đề Phân tích dự báo thử nghiệm - Dự báo thử nghiệm với trƣờng nhiệt độ mùa cho kết khả quan so với trƣờng mƣa, tƣơng quan trƣờng nhiệt độ quan trắc dự báo khoảng 0,5 đến 0,7 với trƣờng lƣợng mƣa phân tán, giá trị tƣơng quan dƣơng âm lẫn lộn, phổ biến vào khoảng 0,3 Nhƣ trình bày trên, nguyên nhân trƣờng nhiệt độ có tính liên tục, cịn trƣờng mƣa có tính phi liên tục nên thực dự báo mƣa toán phức tạp - Kết thực với phép phân tích tƣơng quan canon phần dự báo thử nghiệm, cho thấy phù hợp ăn khớp kết thời tiết thực tế đƣợc sinh khu vực định với chế vật lý (nguyên nhân dẫn tới kết thời tiết đó) q trình thực khí Ví dụ nhƣ: trƣờng nhiệt độ quan trắc thể xu giảm mạnh tháng mùa đông, trƣờng áp suất trƣờng gió đơng bắc có xu hƣớng tăng cƣờng – ám khả hoạt động mạnh lên áp cao lạnh lục địa Siberia Hoặc trình tăng cƣờng mƣa khu vực phía bắc, tƣơng ứng với q trình giảm khí áp mực cao – ám hệ thống hoạt động mạnh đóng góp chế hình thành mây hay phát triển mạnh hệ thống rãnh, dải hội tụ, bão xoáy thuận nhiệt đới - Tuy nhiên, nhiều trƣờng hợp không cho thấy mối quan hệ nguyên nhân - kết chế vật lý trình khí hệ thời tiết sinh q trình Trong trƣờng hợp đến kết luận dựa vào phép phân tích CCA hay phân tích nhân tố Nguyên nhân vì, phép phân tích thống kê cca phân tích nhân tố đƣa mode thống kê mà gọi ”statistic mode”dựa quan điểm phƣơng pháp Trong vận động khí thực sản xuất mode vật lý ”physical mode” Các phép phân tích có ý nghĩa ”statistic mode” trùng khớp với ”physical mode” Nhƣng nhƣ nói trên, hạn chế giả định phƣơng pháp nên nhiều trƣờng hợp q trình nói khơng xảy ăn khớp không cho phép đến kết luận - Câu hỏi cuối đặt liệu ”statistic mode” "physical mode” có thực ăn khớp với hay khơng? Đây vấn đề nhiều tranh cãi, có nhiều cải tiến tốn học từ việc sử dụng phân tích nhân tố 61 (factor analysis) đến phân tích EOF (emperical orthogonal function) hay cao REOF (Rotated EOF) nhƣng vấn đề chƣa đƣợc giải đầy đủ Do nguyên nhân nên kết mà ta cơng nhận từ phép phân tích nên đặt mối nghi ngờ định 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Phạm Đức Thi, 1989:“Xây dựng số phương pháp dự báo hạn vừa, hạn dài nhiệt độ mùa đông mưa mùa hè khu vực phía bắc Việt Nam”, Báo cáo tổng kết đề tài cấp Bộ [2] Nguyễn Đức Ngữ, 2002:“Tác động ENSO đến thời tiết, khí hậu, mơi trường kinh tế xã hội Việt Nam”, Báo cáo tổng kết đề tài cấp nhà nƣớc [3] Nguyễn Duy Chinh, 2003:“Nghiên cứu thử nghiệm dự báo khí hậu Việt Nam”, Báo cáo tổng kết đề tài cấp Bộ [4] Trần Tân Tiến, 2004: “Xây dựng mơ hình dự báo trường khí tượng thủy văn Biển Đơng”, Báo cáo tổng kết đề tài cấp nhà nƣớc [5] Nguyễn Văn Thắng, 2006: “Nghiên cứu xây dựng mơ hình dự báo khí hậu cho Việt Nam dựa kết mơ hình động lực tồn cầu”, Báo cáo tổng kết đề tài cấp Bộ [6] Phan Văn Tân, Hồ Thị Minh Hà, Lƣơng Mạnh Thắng, Trần Quang Đức, 2009: “Về khả ứng dụng mơ hình RegCM vào dự báo hạn mùa trường khí hậu bề mặt Việt Nam”, Tạp chí khoa học ĐHQGHN [7] Phan Văn Tân, 2005: “Các phương pháp thống kê khí hậu”, Giáo trình NXB Đại học Quốc gia Hà Nội [8] P S Lucio, F C Conde, A M Ramos, 2007: “Spatial pattern recognition of extreme temperature climatology: Assessing HadCM3 simulation via NCEP reanalyses over Europe”, Journal Brasil of Meteorological [9] Ashoke Basistha, D S Arya, N K Goel, 2008: “Spatial Distribution of Rainfall in Indian Himalayas - A Case Study of Uttarakhand Region”, Water Resoure Journal, India Meteorological Department [10] Arora M, Singh P, Goel NK, Singh RD, 2006: “Spatial distribution and seasonal variability of rainfall in a mountainous basin in the Himalayan region”, Water Resoure Journal, India Meteorological Department [11] Brunsdon C, McClatchey J, Unwin DJ, 2001: “Spatial variations in the average rainfall – altitude relationship in Great Britain: an approach using geographically weighted regression”, International Journal Climatological [12] Jinwei Dong, Jiyuan Liu, Fulu Tao, Xinliang Xu, Junbang Wang, 2009: “Spatio-temporal changes in annual accumulated temperature in China and the effects on cropping systems, 1980s to 2000”, Climate Research Journal, Chinese Academy of Sciences [13] V Moron, A Lucero, F Hilario, B Lyon, A W Robertson, D DeWitt, 2009: “Spatio-temporal variability and predictability of summer monsoon onset 63 over the Philippines”, Philippine Atmospheric Geophysical and Astronomical Services Administration [14] Jung-Lien Chu, 2007: “Seasonal forecast for local precipitation over northern Taiwan using statistical downscaling”, Journal of Geophysical Research [15] Hongwen Kang, 2007:“Multi model output statistical downscaling prediction of precipitation in Philipin and Thai Land”, Geophysical Research Journal [16] Hail Lin, Gilbert Brunet, 2007:“Seasonal forecast of Canadian winter precipitation by post processing GCM integrations”, Monthly weather review [17] Hongwen Kang, 2008: “Statistical downscaling of precipitation in Korea using multi-model output variables as predictors”, Monthly weather review [18] Jong-seong kug, 2008: “systematic error correction of dynamical seasonal prediction of sea surface temperature using a stepwise pattern project method”, Monthly weather review [19] Emilia K Jin, 2008: “Current status of ENSO prediction skill in coupled ocean-atmosphere models”, Springer, p647-664 [20] Zhu congwen, 2008: “Statistical downscaling for Multi model essemble prediction of summer monsoon rainfall in the Asia – Pacific region using geopotential hight field”, advances in atmospheric sciences [21] Bin wang, 2008: “Advance and prospectus of seasonal prediction: assessment of the APCC/CliPAS 14-model essemble retrospective seasonal prediction”, Springer, p93-117 [22] Zong Jian Ke, 2008: “A new way to improve seasonal prediction by dianogsing and correcting the intermodel systematic errors”, Monthly weather review, p1898-1907 [23] Hongwen Kang, 2009: “Statistical downscaling forecast for winter monsoon precipitation in Malaysia using Multi model output variables”, Journal of climate, p17-27 [24]Young-Mi Min, 2011: “Probabilistic interpretation of regression-based downscale seasonal ensemble prediction with the estimation of uncertainty”, weather and forecasting, p812-828 [25] Eun-Pa Lim, 2010: “Dynamical, statistical-dynamical, and multi model ensemble forecasts of Australian spring season rainfall”, Monthly weather review, p958-975 [26] J.S.Chowdary, 2010: “Predictability of summer northwest Pacific climate 64 in 11 coupled model hindcasts: Local and remote forcing”, Monthly weather review [27] Sun-Seon Lee, 2010: “Deficiencies and possibilities for long-lead coupled cimate prediction of the Western North Pacific-East Asian summer”, Sringer [28] Jong-Seong Kug, 2008: “Optimal multi-model ensemble method in seasonal climate prediction”, Asia-Pacific journal of atmospheric sciences, p.259-267 [29] Hongwen Kang, 2007: “Error analysis of dynamical seasonal predictions of summer precipitation over the East Asian-western Pacific region”, Geophysical Research Letter 65 PHỤ LỤC 01 BẢNG TỔNG LƢỢNG PHƢƠNG SAI TẬP TRUNG TRONG CÁC THÀNH PHẦN CHÍNH CỦA TRƢỜNG NHIỆT ĐỘ 66 PHỤ LỤC 02 BẢNG TỔNG LƢỢNG PHƢƠNG SAI TẬP TRUNG TRONG CÁC THÀNH PHẦN CHÍNH CỦA TRƢỜNG LƢỢNG MƢA 67