4. Cấu trúc luận văn
2.2.1 Phươngpháp phân tích synop để xác định hìnhthế thời tiết gây mưa lớn
lớn
Theo Quyết định 96/QĐ-KTTVQG ban hành ngày 29 tháng 3 năm
tiết hạn ngắn, mưa lớn ( mưa to, mưa rất to) được quy định như sau:
- Mưa to là lượng mưa đo được trong 24 giờ, 50 mm< R24 ≤ 100 mm, -mưa rất to là lượng mưa đo trong 24 giờ, R24> 100 mm.
-Mưa lớn diện rộng là mưa lớn xảy ra tại ít nhất 1/2 số trạm tại khu
vực.
Trên cơ sở đó, luận văn xác định được các ngày xảy ra mưa lớn trên các khu vực tỉnh Gia Lai( phía tây và trung tâm, phía đông vàđông nam tỉnh)
trong 11 năm từ 2007-2017. Chiết suất các bản đồ ( đẳng cao và đường dòng) từ sản phẩm ECMWF bằng việc sử dụng phần mềm Grads và được tính cho 7
mực (1000, 850, 700, 500, 300, 200, 100mb) tại khu vực ( 100S-400N; 80- 1300E) cho từng ngày có mưa lớn xảy ra. Luận văn tiến hành phân tích hình thế thời tiết tại các mực khí áp chính cho từng ngày xảy ra mưa lớn, trên cơ sở đó tổng hợp và xác định được các hình thế cơ bản gây mưa lớn cho từng khu vực tỉnh Gia Lai.
2.2.2 Phương pháp thống kê để xây dựng phương trình dự báo mưa cho
các trạm khí tượng
Trong thống kê, hiện có nhiều phương pháp để xây dựng phương trình dự báo định lượng của yếu tố dự báo. Trong luận văn này, phương pháp hồi quy tuyến tính nhiều biến được sử dụng để xây dựng các phương trình dự báo mưa. Tức là chúng ta nghiên cứu mối phụ thuộc giữa một bên là biến phụ thuộc X1(lượng mưa tại trạm) và các biến độc lập X2, X3, X4...(các yếu tố khí tượng khác). Các yếu tố khí tượng thường có tác động qua lại với nhau và ảnh hưởng lẫn nhau ( ví dụ như lượng mây tăng thì số giờ nắng thấp, lượng bốc hơi giảm, độ ẩm tăng...). Mặt khác giữa biến độc lập và biến phụ thuộc cũng có những qua hệ ràng buộc nhau ( ví dụ lượng mưa tăng thì độ ẩm tăng, nhiệt độ giảm...). Do vậy có tình trạng là các biến độc lập được lựa chọn đều tương quan tốt với nhau và tương quan tốt với cả biến phụ thuộc, và như vậy dẫn đến hậu quả là dù phương trình hồi quy xây dựng rất công phu, phức tạp
với nhiều biến độc lập nhưng độ chính xác lại kém. Và như vậy vấn đề đặt ra là cần phải xác định xem những biến độc lập nào có ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc, có nhất thiết phải chọn tất các các biến độc lập để đưa vào phương trình không hay là chỉ một số biến có tương quan tốt. Vì lý do đó trong luận văn này sử dụng phương pháp hồi quy từng bước để xây dựng phương trình dự báo mưa tại các trạm khí tượng.
Các bước thực hiện xây dựng phương trình hồi quy từng bước như sau: Xét hồi quy tuyến tính giữa biến phụ thuộc X1 ( lượng mưa tại trạm) và m-1
biến độc lập ( các yếu tố synop động lực tại mực 850 mb và 700 mb tại 24h,
48h trước).
Bước 1: Tính hệ số tương quan phần (r1i) giữa X1 và các biến phụ thuộc còn lại Xi(i=2...m), và chọn được trong chúng có hệ số tương quan lớn nhất. Ví dụ ri2 là giá trị lớn nhất, khi đó X2 là biến có tác động chính lên X1
và khi đó ta xây dựng phương trình hồi quy 𝑋1(1) = 𝑎1(1) + 𝑎2(1)X2. Và ta
chọn được chuẩn sai thặng dư (𝑠1)
Bước 2: Tính hệ số tương quan phần (r1i) giữa X1 và các biến phụ thuộc còn lại Xi(i=3...m), và chọn được trong chúng có hệ số tương quan lớn nhất. Ví dụ ri3 là giá trị lớn nhất, khi đó X3 là biến có tác động chính lên X1 và khi đó ta xây dựng PT hồi quy 𝑋1(1) = 𝑎1(2) + 𝑎2(2)X2 + 𝑎3(2)X3. Và ta
chọn được chuẩn sai thặng dư (𝑠2)
Bước 3:Ta so sánh chuẩn giá trị thặng dư (𝑠1) với (𝑠2).
Nếu giá trị tuyệt đối biểu thức |(𝑠2(𝑠)−(𝑠2) 1)|< β (*), thì giá trị X3 bị bỏ qua và một biến khác sẽ được lựa chọn và cách tính giống như bước 2. Ở đây β là một số dương tùy ý ta đưa vào để xem nếu tăng biến cho phương trình hồi quy thì độ chính xác có tăng lên hay không. Tuy nhiên ri3 có giá trị lớn nhất trong số các giá trị tương quan của các biến ( i=3..m), do vậy biến đưa vào thay thế X3 sẽ thỏa mãn là có giá trị tương quan với X1 lớn nhất trong số các
biến còn lại (i=4...m). Nếu tất cả các biến còn lại đều thỏa mãn (*) thì quá trình hồi quy kết thúc và PT hồi quy 𝑋1(1) = 𝑎1(1) + 𝑎2(1)X2 là kết quả cuối cùng. Nếu biểu thức |(𝑠2(𝑠)−(𝑠2) 1)| > 𝛽 (∗), thì biến X3 được chọn. Ta lại tiếp tục tính tương tự như bước 2, quá trình cứ như vậy cho đến khi hết các biến hoặc tự kết thúc.
Và như vậy ở bước thứ k ta có chuẩn sai thặng dư 𝑠𝑘, tương ứng với phương trình hồi quy là: 𝑋1(𝑘) = 𝑎1(𝑘) + 𝑎2(𝑘)X2 + ...+ 𝑎(𝑘 + 1)(𝑘)X(k+1),
và điều kiện lựa chọn: |(𝑠𝑘)−(𝑠(𝑠𝑘)𝑘−1)|< β⌊16⌋