Đánh giá kết quả dự báo nhiệt độ và lượng mưa của một số mô hình dự báo thời tiết cho khu vực Việt Nam

nhiệt độ nhỏ so với mơ hình HRM nhƣng độ ổn định khơng cao (Có lúc dự báo cho giá trị nhiệt độ thấp so với thám sát thiên thấp, có lúc lại cho dự báo thiên cao) Và hệ số tƣơng quan thấp so với mơ hình HRM Mơ hình HRM ln cho giá trị nhiệt độ dự báo thấp so với giá trị thám sát (ME âm), kết hợp với giá trị MAE chênh lệch không nhiều so với ME Điều khiến cho việc hiệu chỉnh mơ hình HRM dễ dàng so với mơ hình MM5 Kết đánh giá nhiệt độ đề tài cho khu vực Bắc Bộ Việt Nam hoàn toàn phù hợp với kết đề tài luận văn thạc sỹ: “Đánh giá sản phẩm mơ hình dự báo số HRM trƣờng nhiệt độ mùa đông Bắc Bộ Việt Nam” tác giả Vũ Anh Tuấn (2004) * Đối với mƣa: HRM cho dự báo mƣa mùa hè xác mùa đông (ME mùa đông dƣới 1mm/ngày, mùa hè tới gần 7mm/ngày khu vực Bắc Bộ) Sai số lớn thƣờng khu vực Bắc Bộ nhỏ khu vực Trung Bộ Trƣờng hợp chuỗi số liệu ngắn (HRM2) thƣờng cho sai số nhỏ Mơ hình MM5 cho dự báo lƣợng mƣa thiên thấp MM5 cho dự báo lƣợng mƣa thấp so với thực tế khu vực Bắc Bộ Trung Bộ, nhƣ khu vực Việt Nam Chỉ riêng khu vực Nam Bộ cho lƣợng mƣa cao hơn, sai số 79 lớn khu vực Bắc Bộ Điều cho thấy dự báo lƣợng mƣa, mô hình phi thủy tĩnh MM5 mơ tả tốt q trình khí vùng vĩ độ thấp Nhƣ vậy, xét chung cho toàn chuỗi số liệu ta thấy mơ hình HRM cho dự báo lƣợng mƣa thiên cao, cịn mơ hình MM5 dự báo mƣa thiên thấp Cả hai mơ hình cho giá trị độ lệch trung bình dự báo quan trắc lúc âm lúc dƣơng (lúc dự báo thấp thám sát, lúc lại dự báo cao thám sát) Hệ số tƣơng quan HRM ổn định mùa so với MM5 Kết hợp số thấy mơ hình HRM có tính ổn định mức độ tin cậy cao so với mơ hình MM5 Ở hai mơ hình, dự báo mƣa ngƣỡng mƣa thấp cho kết xác (độ tin cậy cao hơn) so với ngƣỡng mƣa lớn * Đánh giá dự báo mƣa phƣơng pháp fuzzy: Ƣu điểm lớn phƣơng pháp đánh giá kết dự báo mƣa mơ hình HRM dễ dàng nhận thấy trực giác quy mô khơng gian ngƣỡng mƣa mơ hình cho dự báo tốt Các kết đƣợc tính chiếm phần nhỏ điểm số mà phƣơng pháp fuzzy tính đƣợc Tuy nhiên, khó để đồng thời làm rõ ý nghĩa tất điểm số điểm số nhất, mà ngƣời dùng phải kết hợp tất điểm số đƣa đƣợc kết luận đắn Đánh giá fuzzy phƣơng pháp hoàn toàn Việt Nam, số liệu mơ hình HRM có độ phân giải (14km) khơng đƣợc tinh nhƣ số liệu rađa số liệu mẫu (5km), số liệu chạy cho hai ngày không đủ dài để đánh giá thống kê Chính mà việc áp dụng phƣơng pháp khuôn khổ luận văn, tác giả chủ yếu trọng đến việc thử nghiệm phƣơng pháp Tuy vậy, bƣớc đầu thu đƣợc số kết có ý nghĩa mặt lý thuyết Về mơ hình HRM dự báo tốt đƣợc lƣợng mƣa cƣờng độ mƣa không cao HRM dự báo tốt quy mô không gian không lớn Hƣớng nghiên cứu tiếp theo, tác giả có tham vọng sử dụng phƣơng pháp để đánh giá cho tất mơ hình dự báo thời tiết chạy nghiệp vụ Việt Nam với độ xác đủ tin cậy./ 80 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: Nguyễn Văn Bảy (2003), Đánh giá dự báo mưa vừa, mưa lớn trường dự báo khí áp mực biển cho khu vực Trung Bộ, Luận văn thạc sĩ Khoa học, Đại học Khoa học Tự Nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội; Dƣơng Liên Châu, Nguyễn Viết Thi (2007), Xây dựng hệ thống tiêu đánh giá chất lượng dự báo khí tượng thủy văn, Đề tài cấp Nhà nƣớc, Trung tâm Dự báo Khí tƣợng thủy văn Trung Ƣơng; Hoàng Đức Cƣờng (2004), Nghiên cứu thử nghiệm áp dụng mơ hình khí tượng động lực quy mơ vừa MM5 dự báo hạn ngắn Việt Nam, Viện Khoa học Khí tƣợng Thủy văn Mơi trƣờng, tháng 12/2004 – Đề tài cấp Nhà nƣớc; Hoàng Đức Cƣờng (2007), Nghiên cứu thử nghiệm dự bao mưa lớn Việt Nam mơ hình MM5, Viện Khoa học Khí tƣợng Thủy văn Môi trƣờng, tháng 12/2007– Đề tài cấp Nhà nƣớc; Nguyễn Đình Dũng (2007), Nghiên cứu Đánh giá chất lượng sản phẩm dự báo khí hậu xây dựng quy trình đánh giá dự báo nghiệp vụ, Viện Khoa học Khí tƣợng Thủy văn Môi trƣờng, 2007 Trần Quang Năng (2009), Đánh giá sai số hệ thống dự báo mưa mơ hình HRM cho khu vực đông Bắc Bộ, Luận văn thạc sĩ Khoa học, Đại học Khoa học Tự Nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội, Hà Nội; Đỗ Lệ Thủy (2009), Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo yếu tố khí tượng phương pháp thống kê sản phẩm mơ hình HRM, Trung tâm Khí tƣợng Thủy văn Quốc gia – Đề tài cấp Nhà nƣớc; Vũ Anh Tuấn (2004), Đánh giá sản phẩm mô hình dự báo số (HRM) trường nhiệt độ mùa Đơng Bắc Việt Nam, Luận văn thạc sĩ Khoa học, Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội; Tiếng Anh: Atger, F (2001), “Verification of intense precipitation forecasts from single models and ensemble prediction systems”, Nonlin Proc Geophys., 8, 401-417 Brooks, H.E., M Kay and J.A Hart (1998), “Objective limits on forecasting skill of rare events”, 19th Conf Severe Local Storms, AMS, 552-555 Damrath, U., (2004) “Verification against precipitation observations of a high density network – what did we learn” Intl Verification Methods Workshop, 1517 September 2004, Montreal, Canada [Available online at 81 http://www.bom.gov.au/bmrc/wefor/staff/eee/verif/Workshop2004/presentations /5.3_Damrath.pdf; 24 November 2006 Elizabeth E Ebert (2006), “Fuzzy Verification of High Resolution Gridded Forecasts”, Review and Proposed Framework, Bureau of Meteorology Research Centre, Australia; Germann, U and I Zawadzki, (2004) “Scale dependence of the predictability of precipitation from continental radar images”, Part II: Probability forecasts J Appl Meteorol., 43, 74-89 Henry R Stanski, Laurence J Wilson and William R Burrows (1990), “Survey of common verification methods in meteorology”, Atmospheric Environment Service Forecast Research Division 4905 Dufferin Street, Downsview, Ontation, Canada M3H 5T4; Murphy, A.H and R.L Winkler, 1987, “A general framework for forecast verification” Mon Wea Rev 115, 1330-1338 Rezacova, D., Z Sokol and P Pesice, (2005), “A radar-based verification of precipitation forecast for local convective storms”, Atmos Res., in press Roberts, N.M., (2005), “An investigation of the ability of a storm-scale configuration of the Met Office NWP model to predict flood-producing rainfall”, Forecasting Research Tech Rept 455, Met Office, 80 pp 10 Theis, S.E., A Hense and U Damrath, (2005), “Probabilistic precipitation forecasts from a deterministic model: a pragmatic approach”, Meteorol Appl., 12, 257-268 11 Weygandt, S.S., A.F Loughe, S.G Benjamin and J.L Mahoney, (2004), “Scale sensitivities in model precipitation skill scores during IHOP”, 22nd Conf Severe Local Storms, Amer Met Soc., 4-8 October 2004, Hyannis, MA 12 Yates, E., S Anquetin, V Ducrocq, J.-D Creutin, D Ricard and K Chancibault, (2006), “Point and areal validation of forecast precipitation fields”, Meteorol Appl., 13, 1-20 13 Zepeda-Arce, J., E Foufoula-Georgiou, and K.K Droegemeier, (2000), “Space-time rainfall organization and its role in validating quantitative precipitation forecasts”, J Geophys Res., 105 (D8), 10,129-10,146 14 Zimmermann, H.-J., (2001), “Fuzzy Set Theory and Its Applications”, Kluwer Dordrecht, 507 pp 82