TS Nguyễn Lê Tâm Nguyễn Lê Tâm
1.3. CÁC PHƯƠNG PHÁP TÍNH TỐN DỰ BÁO TỔ HỢP
1.3.1. Dự báo tất định từ dự báo tổ hợp
Dự báo tất định từ EF được hiểu như một phương pháp cho phép đưa ra dự
báo tối ưu từ các dự báo thành phần. Tổ hợp các dự báo thành phần đểđưa ra một dự báo đại diện cho cả nhĩm cho nên dự báo này vẫn mang tính tất định. Mặc dù mục tiêu chính của EF là dự báo xác suất nhưng do dự báo tất định đã trở nên quen thuộc trong dự báo thời tiết, nên EF vẫn cần cung cấp thêm dự báo tương tự như dự
báo tất định. Hiện tại, cĩ một số phương pháp hay được sử dụng để tính tốn dự báo tất định từ dự báo tổ hợp như trung bình tổ hợp, trung bình cĩ trọng số, dự báo trung vị và mode, và dự báo siêu tổ hợp (hồi quy tuyến tính đa biến)
1.3.2. Dự báo kỹ năng dự báo từ dự báo tổ hợp
Với một hệ thống dự báo tổ hợp hồn hảo (mọi nguồn bất định đều đã được tính đến), trạng thái thực của khí quyển cĩ thể là bất kỳ dự báo nào trong số các dự
báo thành phần của hệ tổ hợp. Điều đĩ cĩ nghĩa rằng khi các thành phần dự báo của hệ tổ hợp khá tương đồng (độ tán nhỏ) đồng nghĩa với một độ bất định nhỏ, ta cĩ thể tin cậy vào dự báo trung bình tổ hợp hay dự báo từ bất cứ thành phần nào. Ngược lại, nếu các thành phần tổ hợp rất khác nhau tương ứng với độ bất định lớn thì mức độ tin cậy của dự báo tất định cuối cùng đưa ra khơng cao. Những lập luận
đơn giản trên cho thấy hai điều: thứ nhất độ bất định của dự báo cĩ thể xác định thơng qua độ tán của một hệ tổ hợp, thứ hai cĩ một quan hệ giữa độ bất định và kỹ
năng dự báo. Hai nhận định này cho phép rút ra một kết luận đơn giản: tồn tại một mối quan hệ giữa độ tán với kỹ năng dự báo. Dự báo tổ hợp đã mở ra khả năng giải quyết bài tốn dự báo kỹ năng dự báo đã được đặt ra trước đĩ. Chính khả năng dự
báo kỹ năng dự báo là một trong những lý do thúc đẩy triển khai dự báo tổ hợp tại các trung tâm dự báo. Độ bất định dự báo sẽ giúp dự báo viên hay người sử dụng
nguy hiểm. Tầm quan trọng của dự báo kỹ năng dự báo cùng một quan hệ giữa độ
tán của một hệ tổ hợp và kỹ năng dự báo đã thúc đẩy các nhà nghiên cứu định lượng hĩa mối quan hệ này. Cĩ nhiều đại lượng cho phép xác định kỹ năng dự báo, trong
đĩ hai đại lượng thơng dụng là sai số dự báo với tương quan dị thường. Phương pháp truyền thống định lượng hĩa mối quan hệ giữa độ tán và kỹ năng dự báo dựa trên mối tương quan giữa độ tán và sai số dự báo trên một tập lớn số liệu (Kalnay và Dalcher 1987, Murphy 1988, Barker 1991, Buizza 1997). Tính tốn sẽ được thực hiện trên một chuỗi thời gian giữa độ tán và sai số dự báo cĩ hay khơng thực hiện trung bình hĩa khơng gian. Độ lớn của hệ số tương quan sẽ xác định mức độ quan hệ chặt hay khơng giữa độ tán và sai số. Nếu quan hệ này cĩ thể được thiết lập, thì dự báo kỹ năng dự báo trở nên một cơng cụ hữu ích của dự báo tổ hợp.
1.3.3. Dự báo xác suất từ dự báo tổ hợp
Ngồi khả năng dự báo kỹ năng dự báo, dự báo xác suất là một trong những lý do gĩp phần hình thành dự báo tổ hợp. Với nhiều yếu tố tác động đến chất lượng dự
báo (độ bất định đến cả từđiều kiện ban đầu và mơ hình dự báo), dự báo xác suất tỏ
rõ ưu thế so với dự báo tất định truyền thống. Trong thời kỳđầu của dự báo tổ hợp, dự báo xác suất chủ yếu dựa trên tần số xuất hiện hiện tượng từ các thành phần dự
báo của hệ tổ hợp. Tuy nhiên để dự báo tin cậy, hệ tổ hợp phải thỏa mãn điều kiện trạng thái thực của khí quyển phân bố đều giữa các dự báo thành phần. Trong khi
đĩ, các hệ tổ hợp trong thực tế thường khơng thỏa mãn điều kiện này. Chính vì vậy,
đã cĩ rất nhiều nghiên cứu sau đĩ về các phương pháp xử lý sau mơ hình với dự báo tổ hợp EMOS (Ensemble-Model Output Statistics). Các phương pháp EMOS quan trọng gồm cĩ kỹ thuật biểu đồ hạng, kỹ thuật áp nhân, trung bình trượt Bayes, hồi quy Gauss khơng thuần nhất, hồi quy logistic, kỹ thuật tương tự và kỹ thuật đồng hĩa dự báo. Nghiên cứu của Wilks (2006), Wilks và Hamill (2007) cho thấy ba phương pháp hồi quy logistic, kỹ thuật áp nhân và hồi quy Gauss khơng thuần nhất NGR (Nonhomogeneous Gaussian Regression) đem lại những kết quả tốt nhất. 1.4. ĐÁNH GIÁ DỰ BÁO TỔ HỢP
Khi nĩi đến đánh giá EF, thực chất là muốn nĩi đến đánh giá dự báo xác suất. Rõ ràng, các chỉ số đánh giá dự báo tất định như sai số trung bình, sai số bình phương trung bình hay hệ số tương quan khơng thích hợp với dự báo xác suất mà chỉ cĩ thể áp dụng cho dự báo tất định từ dự báo tổ hợp. Dựa trên mối liên hệ giữa xác suất dự báo với tần suất xuất hiện hiện tượng, một yêu cầu cơ bản của dự báo xác suất được đưa ra, đĩ là phải đảm bảo được độ tin cậy (reliability), độ nhọn
đồ hạng, biểu đồ tin cậy và một số các chỉ số như điểm số Brier, điểm số xác suất hạng RPS, điểm số xác suất hạng liên tục CRPS và điểm số IGN hay được sử dụng. 1.5. HIỂN THỊ SẢN PHẨM DỰ BÁO TỔ HỢP
Chiết xuất các thơng tin dự báo hữu ích từ tổ hợp các dự báo là một trong những quan tâm của các nhà dự báo số. Nếu chúng ta hiển thị tất cả các dữ liệu cĩ thể của một EF gồm 10, 15 hoặc 50 thành phần thì vấn đề nảy sinh từ sự chồng chéo của dữ liệu sẽ gây nhiều khĩ khăn cho dự báo viên khi tham khảo. Để khắc phục vấn đề này, các phương pháp thống kê thường được sử dụng để cơ đọng các thơng tin dự báo hoặc lựa chọn các tập dữ liệu ít hơn nhưng lại cung cấp được nhiều thơng tin hữu ích nhất. Hiện tại, một số dạng sản phẩm đồ họa thơng dụng nhất thường
được sử dụng trong dự báo trường để cung cấp các thơng tin dự báo hữu ích tới dự
báo viên, đĩ là các bản đồ spaghetti (spaghetti map), bản đồ trung bình và độ tán (Mean-Spread map), bản đồ xác suất (probability map), bản đồ tem (stamp).
1.6. NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG DỰ BÁO TỔ HỢP BÃO TẠI VIỆT NAM Như đã trình bày ở các mục trên, nĩi chung tất cả các phương pháp phát sinh