Dựa trên tập số liệu phụ thuộc của 4 phương án thử nghiệm dự báo tổ hợp (bảng 3.1.2), chúng tơi tiến hành tính tốn các hệ số hồi quy. Cụ thể, tại mỗi một hạn dự báo sẽ cĩ 2 phương trình hồi quy tuyến tính: một phương trình dự báo cho kinh độ tâm bão và một phương trình dự báo cho vĩ độ tâm bão. Các hệ số hồi quy cho từng phương trình và hạn dự báo của 4 thử nghiệm dự báo tổ hợp dựa trên phương pháp hồi quy tuyến tính được đưa ra trong bảng 3.1.4.
Bảng 3.1.4. Bộ hệ số hồi quy cho 4 phương án thử nghiệm dự báo tổ hợp qũy đạo bão dựa trên các sản phẩm dự báo của các trung tâm quốc tế.
Phương án Reg2Y Phương án Reg3Y
Dự báo 24h Dự báo 48h Dự báo 24h Dự báo 48h
Hệ số Kinh độ Vĩđộ Kinh độ Vĩđộ Hệ số Kinh độ Vĩđộ Kinh độ Vĩđộ a0 -4.0 0.185 -11.113 0.087 a0 -3.850 0.486 -9.469 0.751 a1 0.475 0.225 0.330 0.213 a1 0.464 0.158 0.270 0.030 a2 0.366 0.559 0.641 0.461 a2 0.411 0.507 0.558 0.513 a3 0.193 0.199 0.124 0.305 a3 0.158 0.309 0.254 0.410
Phương án Reg4Y Phương án Reg5Y
Dự báo 24h Dự báo 48h Dự báo 24h Dự báo 48h
Hệ số Kinh độ Vĩđộ Kinh độ Vĩđộ Hệ số Kinh độ Vĩđộ Kinh độ Vĩđộ a0 -3.374 0.543 -10.597 1.059 a0 -3.595 0.734 -5.845 1.190 a1 0.458 0.176 0.391 0.097 a1 0.451 0.192 0.383 0.054 a2 0.359 0.485 0.521 0.462 a2 0.347 0.516 0.448 0.500 a3 0.213 0.311 0.179 0.381 a3 0.232 0.254 0.221 0.378 Sau khi xây dựng được bộ phương trình hồi quy tuyến tính cho từng biến và hạn dự báo của 4 phương án thử nghiệm dự báo tổ hợp qũy đạo bão dựa trên phương pháp hồi quy tuyến tính, chúng tơi tiến hành 2 thử nghiệm đánh giá kết qủa: i) áp dụng ngược trở lại cho bộ số liệu phụ thuộc và ii) áp dụng cho bộ số liệu độc lập. Các kết qủa đánh giá sai số dự báo khoảng cách tâm bão DPE và độ lệch chuẩn tương ứng SD cho bộ số liệu phụ thuộc được đưa ra trong hình 3.1.2. Từ hình 3.1.2 cĩ thể nhận thấy sai số DPE trung bình của dự báo tổ hợp dựa trên phương pháp trung bình đơn giản và hồi quy tuyến tính tại cả hai hạn dự báo 24h và 48h đều nhỏ
hơn so với DPE của tất cả các dự báo thành phần. Điều này chứng tỏ dự báo tổ hợp
đã cải thiện được chất lượng dự báo qũy đạo bão. Đối với hạn dự báo 24h, dự báo tổ
hợp cĩ DPE nhỏ hơn khơng nhiều so với các dự báo thành phần. Nhưng đến hạn dự
báo 48h, sự cải thiện lớn trong sai số dự báo được tìm thấy trong tất cả các phương án thử nghiệm dự báo tổ hợp. Nĩi chung, sai số DPE của phương án hồi quy tuyến
tính là nhỏ hơn so với phương án TBĐG nhưng sự chênh lệch là khơng đáng kể. Các kết qủa đánh giá độ lệch chuẩn của sai số dự báo cũng cho thấy dự báo tổ hợp cĩ SD nhỏ hơn so với tất cả dự báo thành phần tại cả hai hạn dự báo. Sự cải thiện SD lớn nhất cũng tìm thấy trong hạn dự báo 48h. Từ các kết qủa đánh giá DPE của dự báo tổ hợp cho 2 hạn dự báo, chúng ta cĩ thể thấy chất lượng dự báo qũy đạo bão là khá tốt và hồn tồn cĩ thểđáp ứng được trong dự báo nghiệp vụ.
Hình 3.1.2. Kết qủa đánh giá DPE và SD trung bình cho bộ số liệu phụ thuộc của phương án Reg2y (a), Reg3y (b), Reg4y (c) và Reg5y (d).
Bên cạnh các kết qủa đánh giá nĩi trên, chúng tơi cũng tiến hành nghiên cứu mối tương quan giữa sai số DPE với độ tán của dự báo tổ hợp SD cho 4 phương án thử nghiệm xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính đối với bộ số liệu phụ thuộc. Trong nghiên cứu này, chúng tơi sử dụng các biểu đồ phân tán nhưđược thấy trong hình 3.1.3 và 3.1.4. Các kết qủa đánh giá cho thấy cĩ mối tương quan dương giữa 2 đại lượng DPE và SP cho từng hạn dự báo. Tuy nhiên, hệ số tương quan giữa hai
đại lượng thống kê này lại khơng cao. Hay nĩi cách khác, nhiều trường hợp sai số
dự báo tổ hợp khơng thể được giải thích thơng qua độ tán của dự báo tổ hợp. Từ
hình 3.1.4 cĩ thể nhận thấy, nĩi chung mối tương quan giữa DPE và SP của hạn dự
báo 48h là cao hơn một chút so với hạn dự báo 24h đối với các phương án hồi quy tuyến tính. Tương tự, mối tương quan dương cũng được tìm thấy trong phương án TBĐG cho 4 bộ số liệu phụ thuộc nĩi trên (hình 3.1.4). Tuy nhiên, giá trị của các hệ
(a) (b)
số tương quan cũng khơng cao và các hệ số tương quan cho hạn dự báo 48h lớn hơn khơng đáng kể so với hạn dự báo 24h.
Hình 3.1.3. Các biểu đồ phân tán minh họa mối quan hệ giữa DPE và SP của EF dựa trên phương án hồi quy tuyến tính Reg2y (a), Reg3y (b), Reg4y (c) và Reg5y (d) cho tập số liệu phụ thuộc. Trục hồnh là giá trị DPE và trục tung là giá trị SP.
Hình 3.1.4. Các biểu đồ phân tán minh họa mối quan hệ giữa DPE và SP của EF dựa trên phương án TBĐG cho tập số liệu 2 năm (a), 3 năm (b), 4 năm (c) và 5
năm (d). Trục hồnh là giá trị DPE và trục tung là giá trị SP.
Để đánh giá khách quan kỹ năng dự báo qũy đạo bão của 4 phương án thử
nghiệm dự báo tổ hợp dựa trên phương pháp hồi quy tuyến tính và TBĐG, chúng
24h 48h 24h 48h 24h 48h 24h 48h (a) (b) (c) (d) 24h 48h 24h 48h 24h 48h 24h 48h (a) (b) (c) (d)
tơi áp dụng các phương án thử nghiệm cho bộ số liệu độc lập bao gồm 119 trường hợp của 9 cơn bão năm 2006. Ngồi ra, các đánh giá DPE của dự báo tổ hợp cũng
được so sánh với DPE của mơ hình quán tính và khí hậu CLIPER (ký hiệu là CLIP trên các hinh vẽ) để đánh giá xem dự báo tổ hợp là cĩ kỹ năng dự báo hay khơng. Hình 3.1.5 minh họa kết qủa so sánh DPE và SD của 4 phương án dự báo tổ hợp dựa trên phương trình hồi quy và phương án TBĐG so với các dự báo thành phần và CLIPER.
Hình 3.1.5. Kết qủa so sánh DPE và SD cho 5 phương án thử nghiệm dự báo tổ
hợp với các dự báo thành phần và mơ hình CLIPER cho tập số liệu độc lập Từ hình 3.1.5 cĩ thể nhận thấy khi áp dụng cho bộ số liệu độc lập, đối với hạn dự báo 24h, giá trị DPE của 4 phương án dự báo tổ hợp dựa trên phương trình hồi quy là khá gần nhau và gần tương đương với DPE của trung tâm JP và GA. Tuy nhiên, lại nhỏ hơn đáng kể so với DPE của CLIPER. Đối với hạn dự báo 48h, bốn phương án hồi quy đều cho DPE xấp xỉ hoặc lớn hơn một chút so với dự báo thành phần JP và GA và nhỏ hơn khơng đáng kể so với trung tâm BK. Nếu so sánh các phương án thử nghiệm hồi quy tuyến tính với TBĐG, cĩ thể nhận thấy phương án TBĐG cĩ sai số nhỏ hơn so với 4 thử nghiệm hồi quy tuyến tính nhưng sự chênh lệch là khơng đáng kể. Tuy nhiên, nếu so với mơ hình CLIPER thì rõ ràng là tất cả
các phương án thử nghiệm dự báo tổ hợp qũy đạo bão trong nghiên cứu này đều cĩ kỹ năng dự báo tốt, đặc biệt là đối với hạn dự báo 48h. Nĩi chung, khi áp dụng bộ
hệ số hồi quy được tính dựa trên bộ số liệu phụ thuộc từ bốn phương án thử nghiệm cho bộ số liệu độc lập thì sai số dự báo tổ hợp chỉ nhỏ hơn một chút hoặc xấp xỉ so với các dự báo thành phần. Ngồi ra, phương pháp TBĐG cĩ kỹ năng dự báo tương dương so với 4 phương án dự báo tổ hợp dựa trên phương trình hồi quy tuyến tính.
vẫn cịn mang tính chủ quan và bản chất sai số là thay đổi liên tục từ cơn bão này sang cơn bão khác. Tương tự như trong các đánh giá với tập số liệu phụ thuộc, mối tương quan dương giữa độ tán SP và sai số DPE được tìm thấy khi áp dụng 4 phương án thử nghiệm nĩi trên cho tập số liệu độc lập và hệ số tương quan giữa hai
đại lượng này là dương và khá nhỏ (hình 3.1.6). Kết qủa tương tự cũng tìm thấy cho phương án TBĐG (hình 3.1.7). Tuy nhiên, cĩ một sự khác biệt so với tập số liệu phụ thuộc, đĩ là mối tương quan dự báo 24h cao hơn so với hạn dự báo 48h.
Hình 3.1.6. Các biểu đồ phân tán minh họa mối quan hệ giữa DPE và SP của EF dựa trên phương án hồi quy tuyến tính Reg2y (a), Reg3y (b), Reg4y (c) và Reg5y
(d) cho tập số liệu độc lập. Trục hồnh là giá trị DPE và trục tung là giá trị SP.
Hình 3.1.7. Mối quan hệ giữa độ tán (SP) và sai số dự báo vị trí tâm bão (DPE) của phương án TBĐG cho tập số liệu độc lập.
Các kết qủa đánh giá thành phần sai số AT và CT trung bình của 4 phương án dự báo tổ hợp dựa trên phương trình hồi quy tuyến tính và TBĐG cho 9 cơn bão và cả mùa bão đối với tập số liệu độc lập được lần lượt đưa ra từ hình 3.1.8 đến hình 3.1.12 (các cơn bão Jelawat (0602), Prapiroon (0606) và Bopha (0609) chỉ cĩ số
liệu đánh giá cho hạn dự báo 24h). Từ các hình vẽ này cĩ thể thấy khuynh hướng
(a) 24h 48h (b) 24h 48h
(c) 24h 48h (d) 24h 48h
sai số AT và CT là thay đổi từ cơn bão này sang cơn bão khác và giữ nguyên xu thế
(dấu của At và CT) từ hạn dự báo 24h cho đến 48h trong hầu hết các cơn bão nghiên cứu. Đặc biệt, khuynh hướng sai số AT và CT là gần như khơng khác nhau trong các phương án hồi quy tuyến tính và sự khác biệt chủ yếu nằm ở giá trị của các thành phần sai số AT và CT. Tuy nhiên, khi đánh giá xu thế sai số của hai đại lượng thống kê nĩi trên giữa các phương án dự báo tổ hợp dựa trên phương trình hồi quy tuyến tính và phương án TBĐG cĩ thể thấy cĩ một sự khác biệt đáng kể về
cả dấu lẫn giá trị trong một vài trường hợp.
Sai số hệ thống (bao gồm cả AT và CT) được biểu hiện rõ nhất trong các trường hợp của cơn bão Prapiroon (0606), Bopha (0609), Xangsane (0615), Cimaron (0619) và Utor (0622). Đối với sai số dọc theo hướng chuyển động - AT, hầu hết các trường hợp nghiên cứu cho giá trị AT âm (ngoại trừ cơn bão Chanchu (0601) và Chebi (0620)) với giá trị trung bình khoảng 70km. Kết qủa đánh giá này cho thấy dự báo tổ hợp thường dự báo qũy đạo chuyển động chậm hơn so với thực tế. Ngược lại, khi đánh giá xu thế sai số dự báo theo pháp tuyến với hướng chuyển
động thực, sự khác biệt của đại lượng CT chỉ thể hiện rõ trong từng cơn bão cụ thể, cịn đối với cả mùa bão thì giá trị CT nhỏ hơn nhiều so với giá trị AT. Về mặt trung bình, ngoại trừ phương án Reg5Y, giá trị CT chỉ đạt khoảng vài km đối với các hai hạn dự báo 24 và 48 giờ. Hay nĩi cách khác, các phương án dự báo tổ hợp qũy đạo bão trong nghiên cứu này thường cho sai số về tốc độ di chuyển lớn hơn sai số về
hướng di chuyển. Sự khác biệt đáng kể nhất trong sai số AT và CT giữa dự báo tổ
hợp dựa trên phương trình hồi quy với phương án TBĐG được thể hiện trong các trường hợp nghiên cứu của cơn bão Prapiroon (0606) và Durian (0621).
Nĩi chung, các kết qủa đánh giá hai đại lượng sai số AT và CT đã cho thấy khuynh hướng sai số hệ thống vẫn cịn tồn tại trong các phương án dự báo tổ hợp qũy đạo bão dựa trên phương trình hồi quy tuyến tính và TBĐG. Sai số hệ thống thể
hiện rõ nhất trong các trường hợp mà các dự báo thành phần là khá đồng nhất (tức là bản chất sai số của các dự báo thành phần là gần tương tự nhau). Kết qủa đánh giá cho thấy sự cần thiết phải áp dụng các phương pháp hiệu chỉnh sau mơ hình để
nâng cao chất lượng dự báo qũy đạo của dự báo tổ hợp. Cụ thể, cĩ thể áp dụng lọc Kalman cùng với dự báo tổ hợp để loại bỏ sai số hệ thống của dự báo tổ hợp cuối cùng. Giải pháp được đưa ra cĩ thể là áp dụng trực tiếp lọc Kalman cho dự báo tổ
hợp, hoặc áp dụng lọc Kalman cho từng dự báo thành phần trước khi đưa vào tính tốn dự báo tổ hợp. Ngồi ra, cũng cĩ thể tiến hành áp dụng các phương pháp hiệu chỉnh sai số hệ thống khác sau đĩ dự báo tổ hợp sẽ là trung bình cĩ trọng số với giá trị của trọng số tỷ lệ nghịch với sai số dự báo
Hình 3.1.8. Kết qủa đánh giá sai số AT (bên trái) và CT (bên phải) của phương án Reg2Y cho các cơn bão năm 2006 và trung bình cả mùa bão (ký hiệu TB-2006)
Hình 3.1.9. Tương tự hình 3.1.8 nhưng cho phương án Reg3Y
Hình 3.1.10. Tương tự hình 3.1.8 nhưng cho phương án Reg4Y
Hình 3.1.12. Tương tự hình 3.1.8 nhưng cho phương án TBĐG
Các hình 3.1.13 và 3.1.14 minh họa chùm dự báo tổ hợp bao gồm 3 dự báo thành phần và dự báo TBĐG tương ứng tại các thời điểm 00Z 13/05/2006 và 00Z 14/05/2006 đối với cơn bão Chanchu (0601), 12Z 28/29/2006 và 00Z 29/29/2006
đối với cơn bão Xangsane (0615). Các trường hợp nghiên cứu được đưa ra ởđây để
minh họa cho dự báo tổ hợp tốt và dự báo tổ hợp tồi. Hai trường hợp nghiên cứu của cơn bão Chanchu và trường hợp đầu tiên của bão Xangsane (12Z 28/29/2006)
được gọi là các dự báo tổ hợp tồi, bởi vì qũy đạo thực khơng nằm trong khơng gian nghiệm được dự báo từ các dự báo thành phần. Do đĩ, dự báo tổ hợp chỉ cĩ thể cải thiện được phần nào sai số so với một vài dự báo thành phần. Đây cũng chính là những trường hợp mà sai số hệ thống của dự báo tổ hợp được biểu hiện rõ rệt nhất. Ngược lại, trường hợp nghiên cứu tại 00Z 29/29/2006 của cơn bão Xangsane minh họa cho một dự báo tổ hợp tốt. Cụ thể, qũy đạo thực của cơn bão nằm trong khơng gian nghiệm cĩ thể của dự báo tổ hợp. Hay nĩi cách khác, qũy đạo thực của cơn bão
được coi như là một dự báo thành phần. Vì vậy, qũy đạo dự báo tổ hợp nằm gần so với qũy đạo thực và cĩ sai số nhỏ hơn nhiều so với các dự báo thành phần. Trong trường hợp này, sai số hệ thống của dự báo tổ hợp là nhỏ do sự triệt tiêu của các sai số hệ thống thành phần khi lấy trung bình cộng hoặc trung bình cĩ trọng số.
Hình 3.1.13. Quỹđạo quan trắc và dự báo của JP, BK, GA và TBĐG (ký hiệu AV) cho bão CHANCHU tại thời điểm 00Z 13/05/2006 (a) và 00Z 14/05/2006 (b).
Hình 3.1.14. Tương tự như hình 3.1.13 nhưng cho bão XANGSANE tại thời điểm 12Z 28/29/2006 (a) và 00Z 29/29/2006 (b).