Đánh giá kĩ năng dự báo quỹ đạo bão của hệ thống mô hình tổ hợp

Bài viết trình bày phương pháp đánh giá kĩ năng dự báo quỹ đạo cho hệ thống tổ hợp để đánh giá thông tin xác suất dự báo được vị trí đi qua của cơn bão (strike probability map) – hay sai số xác suất của quỹ đạo.

TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Bài báo khoa học Đánh giá kĩ dự báo quỹ đạo bão hệ thống mơ hình tổ hợp Trần Quang Năng1*, Trần Tân Tiến2 Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia; trannang030984@gmail.com; Trường Đại học khoa học tự nhiên Hà Nội; tientt49@gmail.com * Tác giả liên hệ: trannang030984@gmail.com; Tel.: +84–936328136 Ban Biên tập nhận bài: 25/7/2020; Ngày phản biện xong: 18/8/2020; Ngày đăng bài: 25/9/2020 Tóm tắt: Bài báo trình bày phương pháp đánh giá kĩ dự báo quỹ đạo cho hệ thống tổ hợp để đánh giá thông tin xác suất dự báo vị trí qua bão (strike probability map) – hay sai số xác suất quỹ đạo Một số kết áp dụng cho hai hệ thống dự báo tổ hợp khu vực SREPS (dựa mô hình WRF–ARW, WRF–NMM HRM, sử dụng đa đầu vào GFS, GSM, GME, GEM NOGAPS) tổ hợp toàn cầu Var_EPS Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu (ECMWF) cho số bão hoạt động Biển Đông ảnh hưởng đến đất liền Việt Nam giai đoạn 2012–2016 Đối với dự báo tất định từ sản phẩm dự báo trung bình tổ hợp, kết cho thấy việc giảm sai số so sánh với dự báo quỹ đạo thành phần đơn lẻ hệ thống SREPS Var_EPS Áp dụng phương pháp tính tốn sai số xác suất dựa điểm số BS cho thấy kĩ dự báo quỹ đạo từ tổ hợp toàn cầu ổn định so với dự báo tổ hợp khu vực Từ khóa: Dự báo tổ hợp; Đánh giá kĩ dự báo xác suất quĩ đạo bão; SREPS; Var_EPS Đặt vấn đề Dự báo tổ hợp (Ensemble Forecast–EF) tập hợp dự báo xác định thời điểm (có thể điều kiện ban đầu khác [1], thời điểm bắt đầu dự báo khác nhau, dựa mơ hình khác nhau) hướng đến mục đích: i) Tăng cường chất lượng dự báo thông qua trung bình tổ hợp (dự báo tất định từ dự báo tổ hợp); ii) Cung cấp số định lượng độ tin cậy dự báo (dự báo kỹ dự báo) iii) Làm sở cho dự báo xác suất (dự báo xác suất từ dự báo tổ hợp) Lý thuyết EF đặt móng từ năm 70 bắt đầu đưa vào ứng dụng đầu năm 90 kỷ trước với mục đích sử dụng áp dụng cho dự báo hạn vừa quy mô hành tinh Một số hệ thống dự báo tổ hợp (Ensemble Prediction System–EPS) nghiệp vụ điển Trung tâm quốc gia dự báo môi trường Mỹ (NCEP–National Center for Enviromental Prediction) sử dụng từ năm 1992 dựa phương pháp nuôi nhiễu động phát triển nhanh (BGM–Breeding of Growing Mode) để tạo tập hợp trường ban đầu khác cho mơ hình tồn cầu T126 với 28 mực thẳng đứng tích phân tới 180 [2], Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu (ECMWF–European Center for Medium–range Weather Forecasts), EPS đưa vào nghiệp vụ từ năm 1992 việc sử dụng phương pháp tách vector kỳ dị để tạo nhiễu động ban đầu [3] EPS có tới 51 dự báo thành phần, thực dự báo hàng ngày cung cấp kết cho nước Cộng đồng Châu Âu thành viên ECMWF Ở quy mô vừa với ứng dụng dựa mơ hình khu vực Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 717, 11–19; doi:10.36335/VNJHM.2020(717).11–19 http://tapchikttv.vn/ Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 717, 11–19; doi:10.36335/VNJHM.2020(717).11–19 12 phân giải cao, hệ thống tổ hợp quy mô vừa thiết lập, nghiên cứu điển hình vấn đề xây dựng hệ thống tổ hợp cho hạn 3–5 ngày [4] Ứng dụng EF dự báo thời tiết nói chung riêng dự báo bão mang lại thông tin hữu ích độ tán dự báo quỹ đạo hay dự báo cường độ bão, qua cho phép xây dựng kịch ứng phó đánh giá mức độ rủi ro việc ứng dụng sản phẩm dự báo bão từ mô hình số Hình minh họa dự báo quỹ đạo bão tổ hợp từ hệ thống tổ hợp Var_EPS ECMWF (a) hệ thống tổ hợp khu vực SREPS (b) chạy nghiệp vụ Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia cho bão số 12 (Damrey) năm 2017 (a) (b) Hình Dự báo bão số 12 (Damrey) năm 2017 từ hệ thống dự báo tổ hợp SREPS (trái) Var_EPS (phải) Việc đánh giá dự báo quỹ đạo bão từ dự báo tổ hợp khác với việc đánh giá dự báo quỹ đạo bão từ dự báo tất định (01 mô hình), ngồi việc đánh giá sai số dự báo trung bình tổ hợp (ensemble mean) với ý nghĩa dự báo tất định, thông tin liên quan đến độ tán dự báo tổ hợp cần đánh giá, qua cho phép đánh giá mức độ tin cậy hệ thống dự báo tổ hợp ứng dụng dự báo bão Với mục tiêu đánh giá dự báo quỹ đạo bão từ dự báo tổ hợp, nghiên cứu trình bày phương pháp đánh giá mục số kết đánh giá cho hệ thống dự báo tổ hợp khu vực SREPS gồm 15 thành phần dựa mô hình WRF (NCEP, Mỹ) HRM (DWD, Đức) hệ thống dự báo tổ hợp tồn cầu Var_EPS (ECMWF) Mơ tả hệ thống dự báo tổ hợp trình bày phần phương pháp đánh giá kĩ dự báo xác suất quỹ đạo bão Các kết đưa phần Phương pháp đánh giá 2.1 Sai số dự báo quỹ đạo Sai số dự báo quỹ đạo DPE (Direct Possition Error) khoảng cách vị trí tâm bão quan trắc (từ số liệu quỹ đạo chuẩn, nghiên cứu sử dụng liệu từ Trung tâm khí tượng quốc tế chịu trách nhiệm cho khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương đặt Tokyo–RSMC Tokyo) Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 717, 11–19; doi:10.36335/VNJHM.2020(717).11–19 13 vị trí tâm bão dự báo lấy hạn dự báo Với R e bán kính trái đất, kinh độ (lat) vĩ độ (lon) tâm bão dự báo từ mơ hình, DPE xác định hệ tọa độ cầu theo công thức (1) sau [5]: 𝐷𝑃𝐸 = 𝑅𝑒 × 𝐴𝑟𝑐𝑐𝑜𝑠{sin(𝑙𝑎𝑡RSMC ) × sin(𝑙𝑎𝑡𝑑ự 𝑏á𝑜 ) + cos(𝑙𝑎𝑡RSMC ) × cos(𝑙𝑎𝑡𝑑ự 𝑏á𝑜 ) × cos(𝑙𝑜𝑛RSMC − 𝑙𝑜𝑛𝑑ự 𝑏á𝑜 )} (1) 2.2 Phương pháp đánh giá kĩ dự báo xác suất tổ hợp Gọi giá trị dự báo hạn xác định N thành phần dự báo X1,…,XN, trung bình tổ hợp 𝑋̅ độ tán 𝜎𝑋 tương ứng tính theo cơng thức (2) (3) sau [6]: 𝑁 𝑋̅ = ∑ 𝑋𝑘 𝑁 (2) 𝑘=1 Với đặc trưng trung bình tổ hợp ta áp dụng sai số trung bình, sai số trung bình tuyệt đối sau có giá trị trung bình tổ hợp xem dự báo từ mơ hình Đối với đặc trưng thứ hai thể khác biệt dự báo tổ hợp dự báo tất định Dự báo từ thành phần sử dụng để đưa kết dạng xác suất kĩ hệ thống dự báo tổ hợp cho trước Ngoài ra, độ tán hệ tổ hợp với khả phủ tối đa không gian nghiệm thực đặc trưng cho hệ tổ hợp có độ tin cậy cao hệ tổ hợp có kĩ dự báo Đối với đánh giá kĩ dự báo quỹ đạo cho hệ thống tổ hợp, đánh giá sản phẩm dự báo quỹ đạo từ hệ thống tổ hợp ECMWF [8–9] để đánh giá sản phẩm dự báo tổ hợp bão Cơ quan khí tượng Vương quốc Anh [9] Các cơng trình đề xuất sử dụng điểm số BS (Brier Score) để đánh giá xác suất dự báo vị trí qua bão (Strike probability map) hay sai số xác suất quỹ đạo Khi áp dụng cần phải thực trình tiền xử lý để biến đổi dự báo xác suất quỹ đạo thành dạng đánh giá tượng dự báo Quá trình xử lý phát sinh khái niệm vòng tròn tin cậy dự báo quỹ đạo Để minh họa phương pháp cách cụ thể, ứng với vị trí quan trắc bão hạn dự báo 24h 15oN; 110oE ta định nghĩa vịng trịn tin cậy hạn 24h có bán kính 50 km, thành phần dự báo dự báo vị trí hạn 24h rơi vào bên đường trịn gán có xảy tượng dự báo Một minh họa tổng quát đưa Hình trường hợp dự báo tổ hợp gồm 21 thành phần cho bão Krosa lúc 12z ngày 30/10/2013 Thông tin hệ thống dự báo 21 thành phần tham khảo [10] Với minh họa theo hình trên, tổng số 21 thành phần dự báo, có thành phần dự báo vào vòng tròn nêu xác suất dự báo 7/21, xấp xỉ 33% Các giá trị điển hình cho bán kính vịng trịn để xác định quỹ đạo dự báo đặt khác tùy theo hạn dự báo, ví dụ hạn dự báo 120h bán kính dùng để đánh giá sản phẩm ECMWF 65 nm, xấp xỉ 130 km [9] Thơng thường giá trị bán kính lấy xấp xỉ 25%–30% so với sai số trung bình quỹ đạo điển hình nay, cụ thể với hạn trước 72h 30 km, 96h 100 km 120h 120 km [8–9] Việc xem xét kĩ dự báo xác suất bổ sung thêm thông tin chất lượng hệ thống tổ hợp bên cạnh việc đánh giá trực tiếp sai số trung bình tuyệt đối đặc trưng trung bình tổ hợp Ví dụ thời điểm dự báo, có 40% số thành phần dự báo tốt vị trí, nhiên 60% cịn lại có sai số lớn kéo theo sai số lớn số trung bình tuyệt đối tính tốn sai số kĩ rõ ràng giữ thông tin nắm bắt thành phần tổ hợp Sau có giá trị xác suất rơi vào vòng tròn tin cậy, sai số xác suất xác định từ số 𝐵𝑆 (Brier Score) có dạng: BS  N N (p k 1 k  ok ) (4) Trong N số trường hợp dự báo, p k xác suất dự báo trường hợp dự báo thứ k quan trắc o k Ví dụ áp dụng tính tốn số BS dự báo xảy tượng mưa, quan trắc o k bao gồm tượng xảy (bằng 1) khơng xảy (bằng 0), Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 717, 11–19; doi:10.36335/VNJHM.2020(717).11–19 14 nhiên đánh giá quỹ đạo bão xem xét vị trí bão qua theo quỹ đạo chuẩn xác định được, hay tượng quan trắc xảy để tham chiếu tính tốn xác suất dự báo pk Chỉ số 𝐵𝑆 hoàn hảo có giá trị có kĩ thấp Hình Minh họa vịng trịn để chuyển đổi dự báo quỹ đạo thành tượng dự báo sai phục vụ tính tốn số BS Đường đỏ quỹ đạo bão chuẩn, đường đen quỹ đạo trung bình tổ hợp, đường tím dự báo quỹ đạo từ thành phần tổ hợp [10] 2.3 Danh sách bão đánh giá Trong nghiên cứu sử dụng số liệu quỹ đạo bão chuẩn Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia Chi tiết bão thời điểm dự báo đưa bảng minh họa cụ thể quỹ đạo bão chuẩn hình Các đánh giá thực đến hạn dự báo ngày (72h) Bảng Danh sách bão năm 2012–2016 TALIM DOKSURI VICENTE KAI–TAK TEMBIN GAEMI SON–TINH BOPHA WUKONG SONAMU BEBINCA RUMBIA CIMARON JEBI MANGKHUT UTOR USAGI WUTIP NARI KROSA HAIYAN HAGIBIS 20 14 2013 2012 Tên bão Thời điểm bắt đầu dự báo Thời điểm kết thúc dự báo 2012061800 2012062800 2012072012 2012081500 2012082312 2012092900 2012102412 2012120500 2012122700 2013010312 2013062100 2013070100 2013071712 2013073100 2013080612 2013081112 2013092012 2013092712 2013101112 2013103100 2013110812 2014061412 2012061900 2012062900 2012072400 2012081700 2012082612 2012100512 2012102800 2012120800 2012122800 2013010412 2013062212 2013070100 2013080212 2013080700 2013081412 2013092200 2013093000 2013101412 2013110312 2013110912 Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 717, 11–19; doi:10.36335/VNJHM.2020(717).11–19 2016 2015 Tên bão RAMMASUN KALMAEGI FUNG–WONG SINLAKU HAGUPIT JANGMI KUJIRA LINFA VAMCO DUJUAN MUJIGAE MELOR NEPARTAK MIRINAE NIDA DIANMU MERANTI AERE SARIKA HAIMA TOKAGE NOCK–TEN Thời điểm bắt đầu dự báo Thời điểm kết thúc dự báo 2014071512 2014091400 2014091900 2014112800 2014120812 2014123012 2015062100 2015070500 2015091400 2015092800 2015100200 2015121500 2016070712 2016072612 2016073100 2016081800 2016091312 2016100600 2016101512 2016101912 2016112500 2016122600 2014071900 2014091612 15 2014112812 2014121100 2014123100 2015062312 2015070812 2015100400 2016070800 2016080112 2016081812 2016100900 2016101800 2016102012 2016112700 2016122700 Hình Quỹ đạo bão bão đánh giá giai đoạn 2012–2016 2.4 Các hệ thống dự báo tổ hợp Được đưa vào nghiệp vụ từ năm 2000, hệ thống dự báo tổ hợp khu vực Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia phát triển cách tiếp cận đa mơ hình đa phân tích (Multi–Model Multi–Analysis) để xây dựng hệ thống dự báo tổ hợp thời tiết hạn ngắn cho khu vực Việt Nam–SREPS (Short–Range Ensemble Prediction System) Để đảm bảo việc tính tốn nguồn bất định từ trường ban đầu (giả thiết khác biệt trường phân tích mơ hình tồn cầu khác mô tả nguồn bất định trường ban đầu) từ mơ hình (giả thiết dự báo khác tạo Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 717, 11–19; doi:10.36335/VNJHM.2020(717).11–19 16 mơ hình số khu vực khác mơ tả nguồn bất định mơ hình) Các mơ hình khu vực sử dụng gồm WRF với nhân động lực ARW (kí hiệu WRF–ARW) WRF với nhân động lực NMM (kí hiệu WRF–NMM) mơ hình HRM Các nguồn dự báo điều kiện biên khác gồm mô hình GFS, GSM, GME, GEM NOGAPS Chi tiết hệ thống SREPS mô tả đầy đủ [5] Dự báo SREPS lưu trữ đến hạn 60h nên đánh giá nghiên cứu thực cho SREPS đến hạn 60h Từ năm 2010, hệ thống SREPS từ năm có độ phân giải ngang xấp xỉ 16 km Cuối năm 2019, hệ thống SREPS thay dựa tồn việc sử dụng mơ hình WRF–ARW với cấu hình đa vật lý, chi tiết xem [11] Từ cuối năm 2011, Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia bắt đầu mua số liệu dự báo toàn cầu, bao gồm sản phẩm tất định tổ hợp từ Trung tâm dự báo hạn vừa Châu Âu (ECMWF) [12] Hệ thống dự báo tổ hợp tồn cầu ECMWF, kí hiệu Var_EPS, bao gồm 51 thành phần dự báo Hệ thống Var_EPS từ năm 2014 có độ phân giải ngang xấp xỉ 28 km năm 2020 xuống 16 km Chi tiết hệ thống Var_EPS mô tả nghiên cứu “Nghiên cứu ứng dụng số liệu dự báo Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu để nâng cao chất lượng dự báo hạn tháng hạn mùa cho khu vực Việt Nam” [12] Kết Trước hết, sai số quỹ đạo DPE dự báo tất định trung bình tổ hợp tính tốn kết đưa bảng 2–4 Các kết cho thấy rõ ưu điểm dự báo quỹ đạo từ sản phẩm Châu Âu, từ dự báo tất định IFS, đến trung bình tổ hợp (EM) Sai số mơ hình tồn cầu nằm khoảng từ 80–100 km hạn 24h, 100–150 km cho hạn dự báo 48h 150–250 km cho hạn 72h Sai số trung bình tổ hợp giảm từ 10–15% so với dự báo tất định Hai thành phần hệ SREPS có sai số lớn, chí lớn rõ mơ hình tồn cầu Đặc biệt thành phần WRF–ARW sử dụng điều kiện biên GSM thân mơ hình GSM cho sai số quỹ đạo lớn, thể hạn 48h (Bảng 3) Sai số quỹ đạo từ mơ hình GFS GSM so sánh với hai thành phần WRF–GFS WRF–GSM cho thấy vai trị điều kiện biên từ mơ hình tồn cầu lớn toán dự báo quỹ đạo bão cho mơ hình khu vực Trong đánh giá kĩ dự báo cường độ bão khu vực Biển Đông [13] cho thấy thấy dự báo từ mơ hình khu vực cải thiện dự báo cường độ bão cách rõ rệt, nhiên dự báo quỹ đạo bão có kĩ thấp so với hệ thống toàn cầu Nguyên nhân chủ yếu liên quan đến khả mô tương tác quy mô lớn với bão tốt hệ thống toàn cầu Bảng Sai số dự báo mơ hình tồn cầu hạn 24h, trung bình tổ hợp (EM) hai hệ thống dự báo toàn cầu (Var_EPS) khu vực (SREPS) 2012 2013 2014 2015 2016 IFS GFS GSM 80,80 60,40 76,10 59,10 53,20 101,7 69,40 78,20 65,90 53,90 106,6 86,40 91,50 69,40 74,20 24h WRF– WRF– GFS GSM 111,2 116,6 71,65 89,07 82,73 102,6 67,33 78,24 54,82 81,51 EM–Var– EPS 77,72 60,02 70,55 57,95 45,28 EM– SREPS 99,68 66,65 89,12 61,72 65,15 EM–Var– EPS 137,03 99,37 112,19 EM– SREPS 160,49 154,42 118,94 Bảng Tương tự bảng cho hạn dự báo 48h 2012 2013 2014 IFS GFS GSM 139,40 102,60 119,80 157,70 124,90 110,30 171,20 164,00 148,90 48h WRF– WRF– GFS GSM 158,14 176,57 130,18 142,50 112,65 124,02 Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 717, 11–19; doi:10.36335/VNJHM.2020(717).11–19 2015 2016 IFS GFS GSM 126,60 82,40 155,00 108,40 121,50 163,90 48h WRF– WRF– GFS GSM 159,95 125,64 112,76 171,82 EM–Var– EPS 119,85 79,55 17 EM– SREPS 139,90 128,59 Bảng Tương tự bảng cho hạn dự báo 72h IFS 295,30 174,20 161,40 160,30 163,50 2012 2013 2014 2015 2016 GFS 237,70 236,60 188,40 202,70 220,80 GSM 243,50 160,00 143,70 174,70 86,20 EM–Var–EPS 286,97 167,10 153,74 154,08 156,80 Đánh giá kĩ dự báo xác suất hai hệ SREPS Var_EPS, hình đưa số BS tính tốn chi tiết thời đoạn 6h Do sản phẩm SREPS có đến 60h nên thực đánh giá đến hạn Đối với hệ thống dự báo tổ hợp gồm 51 thành phần Trung tâm hạn vừa Châu Âu ECMWF, số 𝐵𝑆 có giá trị trung bình từ 0,2–0,5 cho hạn đến 48h từ 0,5 đến 0,7 cho hạn sau 48h Trong 24h đầu, kĩ dự báo từ mơ hình khu vực thấp, độ tán q rộng so với thực tế xuất phát từ việc sử dụng mơ hình khác điều kiện biên độc lập, tâm phân tích tâm dự báo SREPS có khác biệt rõ rệt hạn đến 24h Tuy nhiên, kĩ dự báo hạn 48h tương đương với kĩ tổ hợp Châu Âu, nằm khoảng từ 0,4–0,6 Ở thời hạn dự báo ngày thấy rõ ổn định sử dụng thông tin từ hệ thống dự báo tổ hợp Châu Âu Như thấy, thông qua đánh giá hệ thống SREPS, việc áp dụng phương pháp tổ hợp cho phép giảm sai số dự báo thành phần cho phép cung cấp dự báo có độ tin cậy với việc sử dụng thành phần riêng lẻ 0.9 Var_EPS 0.8 SREPS 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 Hạn dự báo (giờ) Hình Chỉ số BS đánh giá kĩ dự báo xác suất theo hạn dự báo hệ thống SREPS Var_EPS giai đoạn 2012–2016 Kết luận Nghiên cứu trình bày phương pháp đánh giá kĩ dự báo quỹ đạo cho hệ thống tổ hợp sử dụng điểm số BS (Brier Score) Một số kết áp dụng cho hai hệ thống dự báo tổ hợp khu vực SREPS tổ hợp tồn cầu Trung tâm Dự báo khí tượng hạn vừa Châu Âu cho số bão hoạt động Biển Đông ảnh hưởng đến lãnh thổ Việt Nam năm 2012–2016 Các kết đánh giá cho thấy, dự báo trung bình tổ hợp khu vực toàn cầu cho phép giảm sai số sử dụng dự báo quỹ đạo thành phần đơn lẻ Sai số mơ hình tồn cầu nằm khoảng từ 80–100 km hạn 24h, 100– 150 km cho hạn dự báo 48h 150–250 km cho hạn 72h Đối với đánh đánh giá kĩ dự báo quỹ đạo, dự báo từ hệ thống tổ hợp toàn cầu ổn định có kĩ so với dự báo tổ Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 717, 11–19; doi:10.36335/VNJHM.2020(717).11–19 18 hợp khu vực, đặc biệt hạn 24h đầu Ở hạn 48h có kĩ tương đồng, nhiên hạn sau 48h, hệ thống toàn cầu cho thấy kĩ tốt Một nguyên nhân việc số thành phần hệ thống khu vực so với tồn cầu, ngun nhân cịn nằm khả mơ tương tác quy mô lớn với bão tốt hệ thống tồn cầu Đóng góp tác giả: Xây dựng ý tưởng nghiên cứu: T.Q.N., T.T.T; Lựa chọn phương pháp nghiên cứu: T.Q.N., T.T.T.; Xử lý số liệu: T.Q.N.; Viết thảo báo: T.Q.N.; Chỉnh sửa báo: T.Q.N., T.T.T Lời cam đoan: Tập thể tác giả cam đoan báo cơng trình nghiên cứu tập thể tác giả, chưa công bố đâu, không chép từ nghiên cứu trước đây; khơng có tranh chấp lợi ích nhóm tác giả Tài liệu tham khảo Kalnay, E Atmospheric modeling, data assimilation and predictability Cambridge University Press, Cambridge, 2003 Toth, Z.; Kalnay, E Ensemble forecasting at NCEP and the Breeding method Mon Wea Rev 1997, 125, 3297–3319 https://doi.org/10.1175/1520– 0493(1997)1252.0.CO;2 Palmer, T.N.; Monteni, F.; Mureau, R.; Buizza, R.; Chapelet, P.; Tribbia, J Ensemble prediction ECMWF Technical Memorandum, 1992, pp 188 Molteni, F.; Marsigli, C.; Montani, A.; Nerozzi, F.; Paccagnella, T A strategy for high–resolution ensemble prediction Part I: Definition of representative members and global–model experiments Quart J Roy Meteor Soc 2001, 127, 2069–2094 https://doi.org/10.21957/ckrej99i3 Hòa, V.V cs Nghiên cứu ứng dụng dự báo tổ hợp cho số trường khí tượng dự báo bão Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ, 2007, 117tr Thanh, C Dự báo quỹ đạo bão ảnh hưởng đến Việt Nam hạn ngày phương pháp tổ hợp, sử dụng kỹ thuật nuôi nhiễu Luận án Tiến sĩ, Đại học Quốc gia Hà Nội, 2014 Wilks, D.S Statistical Methods in the Atmospheric Sciences, Academic Press, 2006, pp 704 Grijn, V.D 2002 Tropical cyclone forecasting at ECMWF: New products and validation ECMWF Tech Memo 2002, pp 386 Heming, J.T Tropical cyclone ensemble forecast product development and verification at the Met Office The 26th Conference on Hurricanes and Tropical Meteorology, Miami, FL Amer Meteor Soc 2004, 5C.6 10 Tiến, D.Đ Khảo sát mối quan hệ kĩ mô quỹ đạo bão cường độ bão cho khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương hệ thống dự báo tổ hợp Luận án tiến sĩ, Đại học quốc gia Hà Nội, 2017 11 Tiến, D.Đ.; Cường, H.Đ.; Hưng, M.K.; Lâm, H.P Đánh giá tác động việc sử dụng tham số hóa đối lưu dự báo đợt mưa lớn tháng năm 2015 khu vực Bắc Bộ mơ hình phân giải cao Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2019, 699, 1–8 https://doi.org/10.36335/VNJHM.2019(699).1–8 12 Hòa, V.V cs Nghiên cứu ứng dụng số liệu dự báo Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu để nâng cao chất lượng dự báo hạn tháng hạn mùa cho khu vực Việt Nam Báo cáo tổng kết đề tài NCKH cấp Bộ, 2016, 129tr 13 Tiến, D.Đ.; Thành, N.Đ.; Chánh, K.Q.; Hằng, N.T Khảo sát sai số dự báo kĩ dự báo quỹ đạo cường độ bão trung tâm dự báo mơ hình động lực khu vực Biển Đơng Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2016, 661, 17–23 Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 717, 11–19; doi:10.36335/VNJHM.2020(717).11–19 19 Skill validation of probability tropical cyclone track forecast in Bien Dong Tran Quang Nang1*, Tran Tan Tien2 National Center for Hydrometeorological Forecasting; trannang030984@gmail.com; Ha Noi University of Science; tientt49@gmail.com Abstract: This study presents the method of skill evaluating of probability forecast for tropical cyclone’s track in Bien Dong by using the BS score (Brier Score) Some results apply to SREPS–a regional ensemble system (based on the WRF–ARW, WRF–NMM and HRM models, using multiple inputs GFS, GSM, GME, GEM, and NOGAPS) and the global ensemble system from European Center for Medium Meteorological Forecasting (ECMWF) for tropical cyclones operating in Bien Dong sea and affecting the territory of Vietnam in 2012–2016 The ensemble mean forecast allows for the reduction error in comparison with any individual member The global ensemble system has more skill than regional ensemble system in term of probability forecast for tropical cyclone’s tracks Keywords: Ensemble forecast for tropssical cyclone; Skill validation; SREPS; Var_EPS  ... cậy cao hệ tổ hợp có kĩ dự báo Đối với đánh giá kĩ dự báo quỹ đạo cho hệ thống tổ hợp, đánh giá sản phẩm dự báo quỹ đạo từ hệ thống tổ hợp ECMWF [8–9] để đánh giá sản phẩm dự báo tổ hợp bão Cơ... từ hệ thống dự báo tổ hợp SREPS (trái) Var_EPS (phải) Việc đánh giá dự báo quỹ đạo bão từ dự báo tổ hợp khác với việc đánh giá dự báo quỹ đạo bão từ dự báo tất định (01 mơ hình) , việc đánh giá. .. báo tổ hợp ứng dụng dự báo bão Với mục tiêu đánh giá dự báo quỹ đạo bão từ dự báo tổ hợp, nghiên cứu trình bày phương pháp đánh giá mục số kết đánh giá cho hệ thống dự báo tổ hợp khu vực SREPS