Nghiên cứu ứng dụng mô hình ANFIS trong dự báo lượng mưa vụ cho lưu vực sông Cả
MỤC LỤC
TONG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU DỰ BAO LƯỢNG MƯA
Các công cụ phân tích thống kê khác nhau như: phân tích tương quan, hồi quy, xác suất có điều kiện, hàm phân biệt, phân tích chuỗi thời gian .được sử dụng nhằm nắm bắt được tính chat vật lý va các quá trình động lực trong hệ thống khí hậu. Ưu điểm của cách tiếp cận này đó là quá trình tính toán trong các mô hình không cin công hiệu máy tính lớn, đơn giản, dễ áp dụng trong thực tiễn, kết quả dự báo mang tính khách quan, tuân theo một quy tắc nhất định. Tướng tiếp cận kết hợp cả động lực và thống ké bao gém: (1) Thông kê sau mô hình (MOS): Dựa trên mối quan hệ thống kê giữa sản phim dự báo mưa (hindcast) của các mô hình động lực và số liệu quan trắc lượng mưa, xem sản phẩm dự báo của mô hình động lực như là các nhân tố dự báo; (2) Hạ thấp qui mô thống kê (Statistical Downscaling): Dựa trên mối quan hệ thống kê giữa số.
Somvanshi, và cộng sự [14] đã sử dụng phương pháp mạng than kinh nhân tạo (ANN) và mô hình ARIMA để dự báo tổng lượng mưa hàng năm cho khu vực An Độ phục vụ công tác quản lý tài nguyên nước. 'Việc nghiên cứu sử dụng các mô hình số trị trong dự báo khí hậu mùa ở nước ta mới bắt đầu được thực hiện từ đầu những năm 2000, đến nay đã có nhỉ công trình nghiên cứu mô phỏng mũ các trường khí hậu bằng các mô hình số trị. Tai lưu vực sông Cả Hoàng Thanh Tùng đã có một nghiên cửu về sự kết hợp giữa mô hình số trị dự báo thời tiết BOLAM với nhận dạng hình thể thời tiết để dự báo mưa, với sự kết hợp này kết qua dự báo mưa là tương đối khả quan và có.
Sông Ngàn Phổ nằm trong vùng mưa lớn, tập trung của sông Cả nên có rất nhiều nhánh sông suối nhỏ nhập lưu điển hình là Khe Tre, Khe Nam, Khe Cỏ, Vực Rồng, Các nhánh nhỏ trên sông Ngàn Phố đã được sử dụng xây dựng các hồ chứa phục. Sông Cả là con sông lớn thuộc vùng Bắc Trung Bộ có hình dạng lưu vực phát triển lệch về phía Tây Bắc, diện tích lưu vực đa phần là miền núi và núi cao, hệ thống sông Cả bao gồm nhiều sông nhánh hợp thành, có một cửa thoát duy nhất vuông góc với bờ biển. (Nguồn: Niên giám thống kê tỉnh Nghệ An và Hà Tĩnh năm 2017) Đông chảy kiệt trên các chỉ lưu và dòng chính lệch pha nhau, không xuất hiện đồng đều cùng thời gian là thuận lợi lớn trong việc sử dụng nguồn nước sông Cả phục vụ cho phát triển kinh tế xã hội.
Khu công nghiệp Bắc Vinh: Tông Diện tích: 143,17 ha; Địa điểm xây dựng tai xã Hưng Đông, thành phố Vinh; giao thông của khu công nghiệp rat thuận lợi bởi khu công nghiệp chỉ cách trung tâm thành phố Vinh 5 km, Quốc lộ sối A.
UNG DỤNG MÔ HÌNH ANEIS DE DỰ BAO LƯỢNG MƯA
Mưa lớn trong năm thưởng có 2 đỉnh, đỉnh mưa lớn thứ nhất xuất hiện vào cuối. Nhiều tram đo trong vũng lượng mưa hai tháng này chỉ đạt 1 + 2% lượng mưa năm. Lưu vực sông Cả so với các lưu vực Bắc Bộ ảnh hưởng của gió mùa Đông Bic.
1600 J TRAM DÔLƯƠNG — DTRAMVINH
NGHIÊN CỨU, DE XUẤT MÔ HÌNH DỰ BAO LƯỢNG MƯA VỤ PHÙ HỢP CHO LƯU VỰC SÔNG CA
Phân tích kết quả dự báo của các mô hình. Kết quả đánh giá hiệu quả dự báo của các mô hình cho các trạm thông qua 3 thông số thống kê CORR, RSR và E như các s. Hiệu quả die báo lượng mica I thắng của các trạm. “Trạm Quy Châu Tram Tương Dương,. Tram Đô Lương, Trạm Vĩnh. Mô Đào two Kiémdinh | Mô| — Dio tao Kiểm định. Từ bang 3.1 cho thấy nếu so sánh hiệu quả dự báo giữa các mô hình của các trạm theo hệ số E thì hiệu quả của quá trình luyện mạng của tắ cả các mô hình. tại các trạm đều cao hơn quá trình kiểm định, kết quả dự báo của quá trình luyện mạng đều xếp ở loại đạt, tốt và rất tốt, nhưng trong quá trình kiểm định thì các mô hình MI để M4 đều xếp loại đạt, tốt và rit tốt, mô hình MS không dat, đặc lệt tại trạm Vinh thi tất cả các mô hình đều không đạt yêu cầu. Nếu so sánh hiệu quả dự báo giữa các mô hình của các trạm theo hệ số RSR thì hiệu quả của quá trình luyện mạng và quá trình kiểm định của các mô hình M1 dé M4. xếp loại đạt, tốt va rất tốt, mô hình MS không dat, đặc biệt tại tram Vinh thi quá. ất cả các mô hình không đạt yêu cầu. Hiệu quả dự báo lượng mua 3 thắng của các trạm. Trạm Quy Chiu ‘Tram Tương Dương, Mô. Đào tạo CORR RSR. Kiếm định CORR RSR|. Bio tạo CORR) E RSR. Tir bảng 3.2 cho thấy néu so sánh hiệu quả dự báo giữa các mô hình của các trạm theo hệ số E thì hiệu quả của quá trình luyện mạng của tat cả các mô hình. Nếu so sánh igu quả dự báo giữa các mô hình của các trạm theo hệ số RSR thi.
Tur bảng 3.3 cho thấy nếu so sánh hiệu quả dự báo giữa các mô hình của các trạm theo hệ số E thì hiệu quả của quá trình luyện mạng của tắt cả các mô hình. Nhưng, hiệu quả của quá trình kiểm định lại có xu thé tăng din từ M1 đến mô hình M4, đến mô hình MS thì lại giảm và mô hình M4 có hiệu quả dự báo tốt nhất. Hiệu quả dự báo của các mô hình dự báo lượng mưa tháng tại trạm Quỳ Châu và Tương Dương là tốt nhất và tương đương như nhau, sau đó đến Đô Lương và thấp nhất là trạm Vĩnh.
Từ số liệu này kết hợp với kết quả dự báo của các mô hình tại các trạm cho thấy tại trạm. Một mô hình có hiệu quả dự báo tốt khi hiệu qua dự báo của cả quá trình luyện. Mô hình dự báo phù hợp cho khu vực nghiên cứu được lựa chọn là mô hình có hiệu quả dự báo tốt nhất và đảm bảo tiêu chí đánh.
Kết quả dự báo lượng mica 3 thắng trạm Vinh (M4). Học viên tiến hành dự báo thử nghiệm với cầu trúc mô hình dự báo đã dé xuất ở. báo lượng mưa I tháng, 3 tháng, 6 tháng của năm kế tiếp so với lượng mưa đã. "báo được xếp loại là rit tốt theo WMO) để áp dụng cho khu vực nghiên cứu Kết qua dự báo thử nghiệm lượng mưa vu I tháng, 3 thắng và 6 tháng của năm. Phân tích đặc trưng mưa tại 4 trạm khí tượng trong vùng nghiên cứu là trạm Vinh, Tương Dương, Đô Lương và Quy Châu. = Nghiên cứu tổng quan về các phương pháp dự báo mưa trong và ngoài nước, từ.
- Để tài đã nghiên cứu đề xuất cầu trúc các mô hình mô hình dự báo bao gồm yếu t6 dự báo là lượng mưa ( tháng, 3 tháng, 6 tháng) của tương lai, và nhân tổ. Kết quả kiểm định các mô hình thông qua 3 thông số thống kê CORR, RSR và E cho thấy: mô hình. = Kết quả của nghiên cứu này cho thấy mô hình dự báo ANFIS với các nhân tổ dự báo là lượng mưa vụ (1 tháng, 3 tháng, 6 tháng) trong lịch sử đã được áp, dụng thành công và có độ tin cậy cao để dự báo lượng mưa vụ (1 tháng, 3 tháng,. 6 tháng) của năm kể tiếp so với lượng mưa vụ đã có trong lịch sử cho khu vực. ~ Luận văn đã để xuất mô hình dự báo M4 với 5 biến đầu vào là lượng mưa vụ. 6 tháng) của năm kế tiếp so với lượng mưa đã có trong lịch sử là mô hình tốt nhất đề áp dụng cho khu vực nghiên cứu.
~ Nghiên cứu so sánh hiệu quả dự báo của phương pháp này với các nhân tổ dự báo khác nhau. - Nghiên cứu so sánh hiệu quả dự báo của phương pháp này với các phương pháp thống kê khác,.
