Đang tải... (xem toàn văn)
Ƣu điểm lớn nhất của phƣơng pháp đánh giá kết quả dự báo mƣa mô hình HRM là có thể dễ dàng nhận thấy bằng trực giác ở những quy mô không gian nào và ở ngƣỡng mƣa nào mô hình cho dự báo[r]
(1)Đánh giá kết dự báo nhiệt độ lƣợng mƣa của số mơ hình dự báo thời tiết cho khu vực
Việt Nam
Phạm Thị Tuyết Mây
Trƣờng Đại học Khoa học Tự Nhiên
Chuyên ngành: Khí tƣợng Khí hậu học; Mã số: 60 44 87 Cán hƣớng dẫn khoa học: TS Vũ Thanh Hằng
Năm bảo vệ: 2012
Abstract: Tổng quan toán đánh giá dự báo khí tƣợng số đánh giá:
bài tốn đánh giá dự báo khí tƣợng, số phƣơng pháp số đánh giá phổ biến, sở lý thuyết phƣơng pháp đánh giá fuzzy, tình hình nghiên cứu chung liên quan đến đề tài giới Việt Nam Khái quát mơ hình dự báo thời tiết số HRM (mơ hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao -High Resolution Regional Model), MM5(Mơ hình khí tƣợng động lực quy mô vừa hệ thứ 5) nguồn số liệu sử dụng Kết đánh giá nhiệt độ lƣợng mƣa mơ hình MM5 HRM cho khu vực Việt Nam
Keyword: Dự báo thời tiết; Nhiệt độ; Lƣợng mƣa; Việt Nam; Khí hậu học
Content
CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN ĐÁNH GIÁ DỰ BÁO TRONG KHÍ TƢỢNG VÀ CÁC CHỈ SỐ ĐÁNH GIÁ
1 Bài toán đánh giá dự báo khí tƣợng 1.1 Mục đích ý nghĩa tốn đánh giá
Mục đích hành chính: Các thơng tin đánh giá mục đích quản lý hành nhằm cung cấp thơng tin cho việc mua sắm trang thiết bị nhƣ máy tính có cấu hình cao hơn, tốc độ xử lý nhanh hơn,… Xác định nào, có nên thay sản phẩm đƣợc sử dụng sản phẩm dự báo hay khơng, cịn nhiều định khác để phát triển tối ƣu nguồn lực ngƣời nhƣ nguồn trang thiết bị khác phục vụ cho công tác phát hành tin dự báo thời tiết
Mục đích khoa học: Đánh giá với mục đích khoa học xác định cách đầy đủ chi tiết ƣu điểm nhƣ nhƣợc điểm sản phẩm dự báo Các hoạt động giúp tìm biện pháp thích hợp để cải thiện chất lƣợng dự báo phục vụ nhƣ cung cấp thông tin để hoạch định phƣơng hƣớng cho việc nghiên cứu phát triển
1.2 Mơ hình chung cho đánh giá dự báo yếu tố thời tiết 1.3 Sơ lƣợc tiêu chuẩn đánh giá
- Chuẩn ngẫu nhiên; - Chuẩn quán tính; - Chuẩn khí hậu
(2)* Yếu tố dự báo liên tục: Là yếu tố đƣợc dự báo giá trị định khoảng giá trị Trong số yếu tố thời tiết nhiệt độ, áp suất, gió hay đƣợc dự báo theo cách
* Yếu tố dự báo pha: Là yếu tố dự báo xảy khơng xảy Chẳng hạn nhƣ xét xuất giáng thủy (có khơng), xét dạng giáng thủy (băng, tuyết, nƣớc)
1.5 Các thuộc tính dự báo tốt
2 Một số phƣơng pháp số đánh giá phổ biến
2.1 Sơ đồ chung đánh giá sản phẩm mơ hình dự báo thời tiết số 2.2 Phƣơng pháp đánh giá biến liên tục
2.3 Phƣơng pháp đánh giá dự báo pha Cơ sở lý thuyết phƣơng pháp đánh giá fuzzy
4 Tình hình nghiên cứu chung liên quan đến đề tài giới Việt Nam
CHƢƠNG KHÁI QUÁT VỀ CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO THỜI TIẾT SỐ HRM, MM5 VÀ NGUỒN SỐ LIỆU SỬ DỤNG
1 Giới thiệu mô hình MM5 1.1 Giới thiệu mơ hình
1.2 Cấu trúc mơ hình
1.3 Hệ phƣơng trình thủy nhiệt động lực MM5 1.4 Điều kiện biên
1.5 Các q trình tham số hóa Giới thiệu mơ hình HRM 2.1 Giới thiệu mơ hình
2.2 Cấu trúc lƣới phƣơng pháp số 2.3 Hệ phƣơng trình 2.4 Các trình tham số hóa vật lý Số liệu
CHƢƠNG KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ NHIỆT ĐỘ VÀ LƢỢNG MƢA CỦA MƠ HÌNH MM5 VÀ HRM CHO KHU VỰC VIỆT NAM
1 Kết đánh giá nhiệt độ
Mô hình HRM cho nhiệt độ dự báo thấp so với quan trắc khoảng 20C (dự báo thiên
thấp) Trong mơ hình MM5 cho nhiệt độ dự báo cao quan trắc khoảng dƣới 0.50C (dự
báo thiên cao) Sai số nhiệt độ mùa đông thƣờng lớn so với mùa hè Kết đánh giá chung cho toàn chuỗi số liệu HRM cho thấy sai số lớn thƣờng khu vực Bắc Bộ nhỏ khu vực Trung Bộ, MM5 cho sai số lớn khu vực Nam Bộ
Tuy mơ hình MM5 cho giá trị độ lệch trung bình 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 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)
2 Kết đánh giá lƣợng mƣa
(3)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 lớn khu vực Bắc Bộ Điều cho thấy dự báo lƣợng mƣa, mơ 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
3 Kết thử nghiệm đánh giá mƣa phƣơng pháp fuzzy 3.1 Kết thử nghiệm với chuỗi số liệu mẫu
3.2 Thử nghiệm đánh giá kết dự báo mƣa phƣơng pháp fuzzy cho Việt Nam *Kết thử nghiệm đánh giá cho dự báo mƣa bão gây
*Kết thử nghiệm đánh giá cho dự báo mƣa khơng khí lạnh gây
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) không 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
Dự báo thời tiết; Nhiệt độ; Lƣợng mƣa; Việt Nam;