Tiếp theo, chúng tơi sẽ thực hiện dự báo trung bình cĩ trọng số dựa trên những kết quả dự báo đã được khử bias. Cần nhớ rằng, dự báo trung bình cĩ trọng số chỉ thực hiện được khi các dự báo thành phần khơng cĩ sai số hệ thống và sai số dự báo chỉ cịn thành phần ngẫu nhiên. Chương trình xử lý cho dự báo loại này do đĩ sẽ phức tạp hơn so với dự báo trung bình số học thơng thường. Trước hết ta phải khử bias các dự báo thành phần thơng qua một chuỗi thời gian trong quá khứ. Sau đĩ, sai số dự báo từ mỗi dự báo thành phần đã khử bias lại được xác định thơng qua một chuỗi thời gian dự báo trong quá khứ nhưng chỉ xác định trên những ngày cĩ dự báo đã khử bias, nghĩa là ta phải xử lý 2 lần về mặt thống kê. Về mặt thực hành, các thành phần dự báo khơng đầy đủ sẽ dẫn đến các dự báo đã khử bias khơng đầy đủ kéo theo dự báo trung bình cĩ trọng số chỉ thực hiện được trên một số ít ngày. Bởi vậy, trong phần dưới đây, số lượng các dự báo trung bình cĩ trọng số ít hơn so với các dự báo trung bình. Tuy nhiên, các chỉ số đánh giá vẫn cĩ ý nghĩa về mặt thống kê, do số liệu được lấy trên một chuỗi thời gian dài.
Từ các nhận xét ở trên về chất lượng dự báo của các mơ hình thành phần, cĩ thể thấy trọng số lớn nhất sẽ được gán cho mơ hình GSM, tiếp đến là hai mơ hình GFS và UM. Trọng số cho hai mơ hình cịn lại GME và TLAPS sẽ cĩ giá trị thấp
nhất. Do các kết quả đánh giá ở trên đã cho thấy dự báo trung bình tổ hợp luơn cho kết quả dự báo tốt hơn so với bất kỳ dự báo từ mơ hình nào (xem bảng 2.2.2 và 2.2.3), nên từ đây trở đi ta sẽ chủ yếu so sánh dự báo trung bình tổ hợp với dự báo tất định theo một số phương pháp khác như dự báo trung vị hay dự báo siêu tổ hợp và bỏ qua các dự báo thành phần. Mục đích cuối cùng cần phải đạt được là tìm ra một phương pháp cĩ thể đem lại chất lượng dự báo tốt nhất trong khi chi phí thực hiện đơn giản nhất.
Trước hết, ta so sánh dự báo trung bình tổ hợp EM_BCLR, EM_BCMA với dự báo trung bình cĩ trọng số theo cả hai phương pháp hồi quy tuyến tính và trung bình trượt mà ta sẽ ký hiệu bởi WM_BCLR và WM_BCMA. Bảng 2.2.4 tương tự như bảng 2.2.3 cho ta giá trị RMSE từ 4 dự báo này. Trong bảng 2.4, cĩ một số ơ khơng cĩ giá trị cụ thể mà được thay bằng dấu -. Đây là những dự báo khơng đủ số lượng để cĩ thể đưa vào đánh giá một cách thống kê. Bảng 2.2.4 đưa ra một số kết quả khá bất ngờ. Như đã nĩi ở trên, khi khử bias ta thường thấy phương pháp hồi quy tuyến tính giảm sai số dự báo RMSE với mỗi dự báo thành phần hiệu quả hơn so với phương pháp trung bình trượt dù độ lệch giữa hai phương pháp khơng lớn lắm. Tuy nhiên, bây giờ ta lại quan sát thấy dự báo trung bình tổ hợp hay trung bình cĩ trọng số theo phương pháp trung bình trượt luơn cho sai số nhỏ hơn từ 3 đến 10% so với cùng dự báo nhưng theo phương pháp hồi quy tuyến tính. Kết quả này cho thấy phương pháp khử bias đơn giản hơn lại cĩ hiệu quả cao hơn so với phương pháp khử bias phức tạp hơn.
Bảng 2.2.4. Giá trị RMSE của các biến dự báo tại mực 850, 500mb với hạn 24 và 48h từ 4 phương pháp EM_BCLR, EM_BCMA, WM_BCLR và WM_BCMA.
H (m) u (m/s) v (m/s) T (0K) q (g/kg) pmsl pmsl (mb) 850 500 850 500 850 500 850 500 850 500 24 0.58 4.69 3.69 1.27 1.37 1.24 1.25 0.40 0.39 0.57 0.36 EM_ BCLR 48 0.86 7.05 5.66 1.81 2.04 1.82 1.75 0.51 0.52 0.71 0.51 24 0.52 4.24 3.54 1.12 1.22 1.10 1.12 0.34 0.33 0.48 0.29 EM_ BCMA 48 0.81 6.57 5.39 1.61 1.86 1.68 1.59 0.45 0.47 0.63 0.43 24 0.53 4.43 3.68 1.20 1.35 1.22 1.22 0.33 0.33 0.51 0.37 WM_ BCLR 48 0.85 7.20 5.74 1.77 2.04 1.82 1.69 0.42 - 0.60 - 24 0.49 4.18 3.55 1.12 1.23 1.11 1.12 0.29 0.32 0.46 0.31 WM_ BCMA 48 0.80 6.94 5.55 1.67 1.88 1.69 1.56 0.38 - 0.58 - Với cùng phương pháp trung bình trượt, dự báo trung bình tổ hợp thường cĩ giá trị RMSE nhỏ hơn so với dự báo trung bình cĩ trọng số. Ngay cả khi sai số từ
dự báo trung bình tổ hợp lớn hơn, nĩ cũng khơng vượt quá 1% so với dự báo trung bình cĩ trọng số. Điều này cho thấy khơng cần thiết phải sử dụng phương pháp phức tạp hơn như dự báo trung bình cĩ trọng số nhằm tăng cường chất lượng dự báo. Chỉ cần sử dụng dự báo trung bình tổ hợp là ta đã cĩ thể đạt được các kết quả tốt. Ngồi ra, dự báo trung bình tổ hợp thực hiện đơn giản hơn so với dự báo trung bình cĩ trọng số càng cho thấy ưu thế của phương pháp trung bình tổ hợp. Chính vì lý do này, trong phần tiếp theo dự báo EM_BCMA sẽ được xem là dự báo tốt nhất cĩ được và sẽ được sử dụng để so sánh với một số phương pháp dự báo khác. Hình 2.2.6 cho ta dự báo tương tự như hình 2.2.5 nhưng theo 4 phương pháp nêu trên. Bên trái hình 2.2.6 là dự báo với các thành phần đã khử bias theo phương pháp hồi quy tuyến tính, bên phải theo phương pháp trung bình trượt. Phía trên hình 2.2.6 là dự báo theo trung bình tổ hợp trong khi phía dưới là dự báo trung bình cĩ trọng số. Nhìn chung khơng cĩ khác biệt gì lớn giữa các phương pháp. Điều này củng cố thêm nhận định nên sử dụng phương pháp đơn giản nhất EM_BCMA khi dự báo tất định từ dự báo tổ hợp.
Hình 2.2.6. Dự báo 48h của trường H mực 850mb tại thời điểm 00Z-30/07/2005 theo EM_BCLR (a), EM_BCMA (b), WM_BCLR (c) và WM_BCMA (d).
(a) (b)