Trong các nghiên cứu tính tốn dự báo tổ hợp ở trên, ta mới sử dụng các phương pháp trung bình với trọng số bằng nhau (trung bình tổ hợp) hay trọng số khác nhau dựa trên sai số của mỗi mơ hình. Bây giờ, ta chuyển sang thử nghiệm với nhĩm các phương pháp thứ hai là các phương pháp liên quan đến hồi quy tuyến tính. Cụ thể hơn, ta sẽ thử nghiệm 3 dự báo mode từ dự báo xác suất theo phương pháp NGR và dự báo siêu tổ hợp. Trên thực tế, do NGR giả định hàm phân bố dự báo cĩ phân bố chuẩn nên dự báo mode theo phương pháp này trùng với dự báo trung bình và dự báo trung vị. Dự báo xác suất theo phương pháp NGR lấy ý tưởng ban đầu dựa trên dự báo tất định theo phương pháp hồi quy tuyến tính. Sau đĩ, các tác giá lấy dự báo từ phương trình hồi quy làm giá trị trung bình và xem phương sai cĩ quan hệ tuyến tính với độ tán, giả định hàm phân bố dự báo cĩ dạng Gauss. Trong mục 1.3.3, ta đã mơ tả ba biến thể khác nhau của phương pháp này: NGR chỉ lấy trung bình tổ hợp làm nhân tố dự báo, NGR_EMOS sử dụng mọi dự báo thành phần làm nhân tố dự báo và NGR_EMOSP tương tự như NGR_EMOS nhưng đã loại trừ các thành phần cĩ trọng số âm. Dự báo mode từ 3 phương pháp này sẽ được ký hiệu bởi EM_NGR, EM_EMOS, EM_EMOSP. Dự báo siêu tổ hợp chỉ khác dự báo mode từ NGR ở chỗ các nhân tố dự báo được sử dụng là dị thường so với giá trị khí hậu từ các dự báo thành phần. Điểm cần chú ý là các phương pháp này khơng yêu cầu phải khử bias của các dự báo thành phần. Các phương pháp này thường được xem là các phương pháp cĩ khả năng khử bias một cách tổng thể, khơng cần khử bias của riêng mỗi thành phần dự báo.
Các kết quả đánh giá cho đại lượng sai số RMSE của 3 dự báo mode từ dự báo xác suất theo phương pháp NGR, dự báo siêu tổ hợp và so sánh với phương pháp EM_BCMA được đưa ra trong bảng 2.2.5. Với các biến giĩ u, v và ẩm q, phương pháp trung bình tổ hợp đơn giản tỏ ra cĩ ưu thế hơn với giá trị RMSE nhỏ nhất. So với các dự báo khác giá trị này nhỏ hơn từ 1 đến 3%. Với các biến pmsl, H, T, phương pháp EM_EMOSP cĩ chất lượng dự báo tốt nhất. Giá trị này thấp hơn vào khoảng 3 đến 10% so với các dự báo khác, đặc biệt là so với EM_BCMA. Nếu xem xét riêng dự báo siêu tổ hợp và dự báo trung bình tổ hợp, SE cĩ chất lượng tốt hơn khoảng 5% đối với các biến pmsl, H, T nhưng lại dự báo kém hơn cũng vào khoảng 5% với các biến u, v, q. Trong 3 phương pháp dự báo mode theo phương pháp hồi quy Gauss khơng thuần nhất, phương pháp EM_NGR cho chất lượng thấp nhất, tiếp đến là EM_EMOS và cuối cùng là EM_EMOSP. Bằng cách loại bỏ quan hệ tuyến tính giữa các dự báo thành phần, EM_EMOSP đã cho một dự báo cĩ chất lượng tốt hơn. Phương pháp EM_NGR do chỉ sử dụng trung bình tổ hợp làm nhân tố dự báo nên cĩ chất lượng dự báo cịn thấp hơn so với EM_BCMA.
Bảng 2.2.5. Giá trị RMSE của các biến dự báo tại mực 850, 500mb với hạn 24 và 48h từ 5 phương pháp EM_BCMA, EM_NGR, EM_EMOS, EM_EMOSP và SE.
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 0.52 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 0.55 4.36 3.47 1.14 1.23 1.14 1.14 0.34 0.35 0.49 0.30 EM_ NGR 48 0.86 6.88 5.41 1.69 1.90 1.75 1.63 0.45 0.49 0.63 0.45 24 0.51 4.14 3.39 1.14 1.25 1.13 1.15 0.31 0.33 0.49 0.31 EM_ EMOS 48 0.77 6.39 5.41 1.66 1.92 1.71 1.65 0.42 0.46 0.62 0.47 24 0.49 4.08 3.35 1.13 1.25 1.12 1.15 0.31 0.32 0.48 0.31 EM_ EMOSP 48 0.76 6.33 5.35 1.63 1.91 1.68 1.63 0.41 0.46 0.61 0.46 24 0.50 4.15 3.41 1.15 1.26 1.14 1.17 0.31 0.33 0.49 0.32 SE 48 0.78 6.46 5.47 1.68 1.95 1.73 1.67 0.42 0.46 0.63 0.47 Kết quả minh họa cho bốn phương pháp dự báo hồi quy này được cho trên hình 2.2.7 với cùng các thơng số dự báo như trên hình 2.2.6. Một lần nữa, trường phân tích vào cùng thời điểm được cho trên hình 2.2.5. Với hai phương pháp sử dụng phương trình hồi quy nhiều thành phần, EM_EMOS, EM_EMOSP và SE, trường dự báo cĩ giá trị về cường độ 142dm thấp hơn so với 144dm từ EM_NGR và EM_BCMA, phù hợp hơn với giá trị phân tích 138dm trong tâm bão.
Hai phương pháp EM_EMOS và dự báo siêu tổ hợp khơng đem lại một chất lượng tốt nhất trong khi lại khơng phù hợp về mặt vật lý với các trọng số âm trong phương trình hồi quy. Về mặt chi phí tính tốn dự báo xác suất EM_EMOS chỉ tương đương với EM_EMOSP. Dự báo siêu tổ hợp cĩ chi phí tính tốn tương đương với quá trình khử bias theo phương pháp trung bình trượt với các dự báo thành phần (SE phải xác định giá trị khí hậu của từng mơ hình thơng qua chuỗi số liệu trong quá khứ) rồi lấy trung bình tổ hợp EM_BCMA. Do đĩ, ta sẽ khơng thực hiện hai phương pháp này trong nghiệp vụ.
Trong ba phương án cịn lại EM_BCMA, EM_NGR và EM_EMOSP, hai phương án sau cĩ chi phí tính tốn bằng khơng vì được rút ra trực tiếp từ hai phương pháp dự báo xác suất NGR và NGR_EMOSP. Tất nhiên, chi phí tính tốn dự báo xác suất theo hai phương pháp NGR và NGR_EMOSP khá lớn, nhưng với mục đích đưa ra dự báo tất định thì chi phí này bằng khơng vì ta sử dụng luơn kết quả đã cĩ từ dự báo xác suất. Với phương pháp EM_BCMA, do quá trình khử bias rất đơn giản (trung bình trượt), lại cĩ thể xử lý song song nên chi phí tính tốn bỏ ra là khơng đáng kể. Bài tốn chi phí tính tốn cho thấy cĩ thể sử dụng bất kỳ một
trong ba phương pháp này. Tuy nhiên, EM_NGR cĩ chất lượng dự báo thấp nhất, nên ta chỉ sử dụng một trong hai phương pháp EM_BCMA hay EM_EMOSP.
Hình 2.2.7. Dự báo 48h của biến H mực 850mb tại thời điểm 00Z-30/07/2005 theo EM_NGR (a), EM_EMOS (b), EM_EMOSP (c) và SE (d).
Tổng kết lại, nghiên cứu dự báo tất định từ dự báo tổ hợp đã khảo sát 24 dự báo tất định khác nhau bao gồm:
- 5 dự báo thành phần từ các mơ hình GFS, GME, GSM, TLAPS, UM
- 10 dự báo từ các mơ hình này sau khi đã khử bias theo phương pháp trung bình trượt hay hồi quy tuyến tính
- 3 dự báo trung bình tổ hợp từ 15 dự báo trên
- 2 dự báo trung bình cĩ trọng số từ 10 dự báo đã khử bias trên
- 3 dự báo mode từ dự báo xác suất theo phương pháp hồi quy Gauss khơng thuần nhất và 1 dự báo siêu tổ hợp.
Mục đích cuối cùng là tìm ra một dự báo tất định cĩ chất lượng tốt nhất, làm đại diện cho dự báo tất định của hệ thống dự báo tổ hợp. Hai phương pháp cĩ chất lượng dự báo tốt nhất và cĩ tính khả thi nhất trong dự báo nghiệp vụ (chi phí tính tốn nằm trong giới hạn cho phép) gồm dự báo trung bình tổ hợp từ các dự báo
(a) (b)
thành phần đã khử bias theo phương pháp trung bình trượt EM_BCMA và dự báo mode từ dự báo xác suất EM_EMOSP. Tuy nhiên do dự báo tổ hợp khơng chỉ
là dự báo tất định, vấn đề sử dụng phương pháp nào cịn được quyết định bởi phương án dự báo xác suất sẽ được sử dụng. Mục 2.3 dưới đây sẽ xác định rõ phương pháp dự báo xác suất nào nên sử dụng trong hệ thống dự báo tổ hợp cho một số trường dự báo bão.