Thành phần Ngưỡng mưa M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11 M12 M13 M14 M15 M16 M17 M18 M19 M20 DB 24h 16-50mm 0.5 0.6 0.6 0.5 0.6 0.5 0.5 06 0.5 0.6 0.6 0.5 0.6 0.5 0.5 0.6 0.5 0.6 0.5 0.6 50-100mm 0.5 0.7 0.8 0.7 0.5 0.7 0.7 0.7 0.7 0.6 0.7 0.7 0.6 0.7 0.6 0.6 0.6 0.5 0.7 0.7 >100mm 0.5 0.7 0.8 0.5 0.7 0.8 0.1 0.5 0.5 1 0.9 0.3 0.1 0.8 0.7 0.6 0.6 0.7 0.6 0.6 DB48h 16-50mm 0.8 0.9 0.8 0.8 0.8 0.7 0.8 0.7 0.8 0.7 0.8 0.8 0.8 0.7 0.8 0.7 0.8 0.8 0.8 0.8 50-100mm 1 1 0.9 1 1 0.9 0.9 1 0.9 1 0.9 0.9 0.7 0.9 0.9 1 0.9 0.9 0.9 0.9 >100mm 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 DB72h 16-50mm 0.9 0.9 0.9 0.9 0.8 0.9 1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 50-100mm 1 1 1 1 1 1 0.9 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 >100mm 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Cuối cùng, chúng ta xem xét khả năng dự báo khống của hệ thống SREPS thông qua chỉ số FAR (dự báo có xảy ra trong khi quan trắc khơng xảy ra). Từ
bảng 3.3 với ngưỡng mưa vừa tại tất cả các hạn dự báo có thể nhận thấy chỉ số FAR dao động trong khoảng từ 0.5 đến 0.9, các thành phần cho dự báo khống
tăng dần. Mức độ dao động của chỉ sốFAR tăng theo hạn dự báo và theo ngưỡng
mưa cho thấy hạn dự báo càng xa thì hệ thống SREPS cũng có xu hướng dự báo khống nhiều hơn.
3.2. Kết quả đánh giá kỹ năng dự báo tổ hợp
Trong phần này tơi đã tiến hành tính tốn các phương án tổ hợp từ 20 dự báo thành phần của hệ thống SREPS. Các phương pháp chính được tính tốn bao gồm:
- Phương pháp lấy trung bình đơn giản
- Phương pháp tính trọng số là nghịch đảo của sai số bình phương trung bình quân phương (RMSE)
- Phương pháp tổ hợp tính trọng số bằng hồi quy tuyến tính đa biến.
Các kết quả của 3 phương án tổ hợp với các hạn dựbáo 24h, 48h và 72h được
lưu vào các file cùng với số liệu quan trắc để tiến hành tính các chỉ sốđánh giá.
Kết quả được tính tốn cho các ngày xảy ra mưa lớn với 3 hạn dự báo xét chung cho toàn khu vực và xét riêng cho hai điểm trạm Hà Đơng và Ninh Bình.
3.2.1. Kết quả tính tốn các chỉ số đánh giá đối với khu vực ĐBBB của 3 phương án tổ hợp
a, Kết quả tính chỉ số ME, MAE, RMSE, HSTQ
Hình 3.10 Các chỉ số ME, MAE, RMSE, HSTQ đối với khu vực ĐBBB của 3 phương án tổ hợp hạn dự báo 24h, 48h, 72h
Đối với hạn dựbáo 24h, các phương án tổ hợp đều cho giá trị ME âm, trong
đó phương án 2 có giá trị lớn nhất, phương án này cho dựbáo kém chính xác hơn so
án 3) cho dự báo với chỉ số ME nhỏ nhất. Đối với các chỉ số MAE và RMSE các giá trị tương ứng với các phương án tổ hợp cho kết quả khá hợp lý với chỉ số ME,
phương án 2 có chỉ số MAE và RMSE cao nhất, phương án 3 cho kết quả MAE thấp nhất. Hệ số tương quan cũng phản ánh được mối quan hệ giữa 3 phương án
này với quan trắc là khá phù hợp với các chỉ số trên khi HSTQ của phương án 2 là
thấp nhất và phương án 3 là cao nhất.
Hình 3.11 Chỉ số FBI của 3 phương án tổ hợp hạn dự báo 24h, 48h,72h với các
ngưỡng mưa.
Với ngưỡng mưa vừa ở cả 3 hạn dự báo phương án 1 và 3 cho chỉ số FBI lớn
hơn 1 rất nhiều cho thấy 2 phương án này dự báo khống lớn. Phương án 2 cho chỉ
số FBI thấp nhất đối với cả 3 hạn dự báo và giá trị FBI gần 1 chứng tỏ phương án
Với ngưỡng mưa to ở cả 3 hạn dựbáo phương án 2 lại cho chỉ số FBI thấp nhất và thấp hơn rất nhiều so với 1, ở ngưỡng mưa này phương án 2 không dự báo
được hoặc dự báo kém sự xuất hiện mưa. Phương án 1 và 3 cho chỉ số FBI<1 ở
hạn dự báo 24h và lớn hơn 1 ở hạn dự báo 48h và 72h, ở hạn 72h cho chỉ số lớn
hơn rất nhiều cho thấy với hạn càng dài thì dự báo khống của mơ hình càng cao. Với ngưỡng mưa >100mm ở cả 3 hạn dự báo phương án 2 không dự báo
được mưa lớn. Hai phương án còn lại dựbáo được sự xuất hiện mưa nhưng cho kết quả sai khống nhiều ở hạn 72h và dự báo sai sót nhiều ở hạn dự báo 24h, ở hạn 48h thì hồn tồn khơng dựbáo được.
Hình 3.12 Tương tự như hình 3.14 nhưng đối với chỉ số POD
Với ngưỡng mưa vừa các phương án cho chỉ số POD dao động từ 0.2 – 0.8 chứng tỏcác phương án dựbáo được khá tốt mưa ởngưỡng này. Ở cả 3 hạn dự báo
phương án 1 cho chỉ sốPOD tương đương nhau như vậy là đã dựbáo được mưa với chất lượng ổn định. Phương án 2 cho chỉ số POD thấp nhất tuy nhiên cũng cho dự
báo ổn định trong cả 3 hạn dự báo. Với 2 ngưỡng còn lại các phương án hầu như
không dự báo được hiện tượng mưa, chỉ có hạn dự báo 24h các phương án dự báo
được hiện tượng nhưng chất lượng khơng cao.
Hình 3.13 Tương tự như hình 3.14 nhưng đối với chỉ số FAR.
Chỉ số FAR trong 2 ngưỡng mưa vừa và mưa to tăng dần theo hạn dự báo cho thấy càng dự báo xa các phương án cho dự báo khống tăng. Với ngưỡng mưa >100mm phương án 2 không dựbáo được mưa ở cả 3 hạn dự báo.
3.2.2 Kết quả tính các chỉ số đánh giá mưa lớn tại trạm Hà Đơng và Ninh Bình của 3 phương án tổ hợp.
ơ
Hình 3.14 Chỉ số ME, MAE, RMSE, HSTQ của 3 phương án tổ hợp hạn dự báo 24h
Tại trạm Hà Đông, trong 3 hạn dựbáo phương án 3 luôn cho dự báo thiên thấp so với quan trắc và sai sốtương đối thống nhất giữa các hạn dựbáo, phương án
này cho dự báo khá ổn định. Phương án 1 và 2 cho dự báo không ổn định, lúc thấp
hơn lúc cao hơn quan trắc.
Các chỉ số MAE, RMSE với hạn dự báo càng dài thì sai số càng lớn ở hạn 24h và 48h, tuy nhiên hạn dự báo 72h lại cho sai số nhỏ hơn, điều này tương đối phù hợp với sự biến đổi của chỉ sốME, các phương án cho dự báo không ổn định.
Với HSTQ, hạn dự báo 24h cho mối tương quan giữa dự báo và quan trắc khá tốt ở cả3 phương án (3 phương án cùng dự báo thiên thấp). Với hạn dự báo 48h và 72h HSTQ của cả ba phương án rất thấp, cho thấy mối tương quan giữa dự báo và quan trắc giảm rõ rệt theo hạn dự báo.
Đối với trạm Ninh Bình các phương án cho dự báo kém ổn định, thay đổi dự
báo thiên cao, thiên thấp với 3 hạn dự báo, tuy nhiên có hạn dựbáo 72h các phương
án tổ hợp đều cho dự báo lớn hơn quan trắc. Tại hạn dự báo 24h phương án 2 cho
giá trị ME cao nhất, điều này cũng tương ứng với các chỉ số MAE và RMSE tại hạn dựbáo này đều cao hơn 2 phương án còn lại. Tại hạn dự báo 48h và 72h các chỉ số
MAE và RMSE của cả3 phương án là khá phù hợp với nhau.
Bảng 3.4 Kết quả các chỉ số FBI, POD, FAR của các đợt mưa lớn tại trạm Hà Đông với các ngưỡng mưa của 3 phương án tổ hợp.
Chỉ số FBI POD FAR
Phương án tổ hợp TBC TBTS HQĐB TBC TBTS HQĐB TBC TBTS HQĐB Dự báo 24h 16-50mm 1.33 0.898 0.76 0.6 0.4 0.4 0.54 0.55 0.49 50-100mm 0.86 0.23 0.41 0.4 0.0 0.2 0.53 0.8 0.56 >100mm 0.5 0 0.17 0.3 0.0 0.2 0.33 -999 0
Dự báo 48h 16-50mm 2.4 1.0 0.6 0.6 0.3 0.2 0.75 0.73 0.61 50-100mm 1.0 0.2 0.1 0 0 0 1 1 1 >100mm 0.33 0 0 0.0 0.0 0.0 1 -999 -999 Dự báo 72h 16-50mm 3.78 2.06 0.22 0.4 0.3 0.1 0.89 0.86 0.5 50-100mm 1.5 0.67 0 0.0 0.0 0.0 1 1 -999 >100mm -999 -999 -999 -999 -999 -999 -999 -999 -999 Ghi chú: -999 khơng có số liệu. Từ bảng 3.4 ta thấy:
Với ngưỡng mưa vừa tại hạn dự báo 24h chỉ số FBI của 3 phương án dao động từ 0.8 – 1.3 cho thấy ở ngưỡng mưa này các phương án dự báo khá tốt. Chỉ số này
tăng theo hạn dự báo và lớn hơn 1 rất nhiều tại hạn dự báo 72h. Chỉ số POD tại 3 hạn dự báo của cả3 phương án cho kết quả>0 như vậy là có dự báo được mưa xảy ra tuy nhiên chất lượng chưa cao (khoảng 20 – 40% dự báo đúng). Chỉ số FAR của cả 3
phương án đều cho kết quả gần 1 và giá trị tăng dần khi hạn dựbáo xa hơn cho thấy các phương án cho dự báo khống cao.
Với ngưỡng mưa to tại 3 hạn dựbáo phương án 2 và 3 cho chỉ số FBI <1 cho thấy kết quả dự báo sai số nhiều. Phương án 1 có sai số hệ thống ít ở hạn dự báo 24h, khơng có sai sốở hạn dự báo 48h và sai khống nhiều ở hạn dự báo 72h. Chỉ số
POD ở cả 3 hạn dự báo của 3 phương án tổ hợp cho kết quả bằng 0 hoặc gần 0 cho thấy các phương án không dựbáo được mưa xảy ra ở ngưỡng này. Chỉ số FAR cho giá trị gần bằng 1 của cả 3 phương án tại 3 hạn dự báo cho thấy các phương án dự
báo khống nhiều hơn dự báo đúng.
Với ngưỡng mưa >100mm các phương án hầu như khơng dựbáo được hoặc có dựbáo được thì kết quả cho sai số nhiều.
Bảng 3.5 Kết quả các chỉ số FBI, POD, FAR của các đợt mưa lớn tại trạm Ninh Bình với các ngưỡng mưa của 3 phương án tổ hợp.
Chỉ số FBI POD FAR
Phương án tổ hợp TBC TBTS HQĐB TBC TBTS HQĐB TBC TBTS HQĐB Dự báo 24h 16-50mm 1.25 0.96 1.19 0.7 0.5 0.6 0.42 0.51 0.37 50-100mm 0.4 0.16 1.0 0.2 0.1 0.3 0.4 0.5 0.78 >100mm 0.7 0.3 1.4 0.4 0.3 0.6 0.4 0 0.62 Dự báo 48h 16-50mm 2.29 0.96 0.69 0.6 0.1 0.1 0.75 0.885 0.89 50-100mm 0.47 0.21 0.22 0.1 0.1 0.1 0.78 0.75 0.3 >100mm 0 -999 -999 0 0 0 1 -999 -999 Dự báo 72h 16-50mm 2.7 1.57 2.40 0.19 0.25 0.2 0.81 0.75 0.9 50-100mm 4.01 2.03 3.5 0.13 0 0 0.88 1 1 >100mm -999 -999 -999 0 -999 0 1 -999 1 Nhìn vào bảng 3.5 ta thấy:
Đối với ngưỡng mưa 16 – 50mm chỉ sốFBI tăng dần theo các hạn dự báo, với hạn dự báo 24h FBI gần với 1 cho thấy sai số hệ thống của cả3 phương án tổ
hợp là khơng có và tỷ lệ dự báo khống ít. Chỉ số POD giảm dần theo các hạn dự
báo cho thấy khả năng dự báo được mưa xảy ra ở ngưỡng này giảm dần theo hạn dự báo, tại hạn dự báo 72h các phương án gần như không dựbáo đúng được hiện
tượng xảy ra.
Đối với ngưỡng mưa 50 – 100mm chỉ số FBI tăng dần theo các hạn dự báo
đều rất thấp và tại hạn dự báo 72h POD = 0 cho thấy cảba phương án không dự báo
được mưa ởngưỡng này.
Đối với ngưỡng mưa >100mm ở hạn dự báo 24h, với chỉ sốFBI <1 phương
án 1 và 2 cho kết quả sai số nhiều còn phương án 3 FBI >1 cho kết quả sai khống nhiều. Ở hạn dự báo 48h và 72h khơng tính được kết quả do tại ngưỡng mưa này
quan trắc có = 0. Chỉ số POD có giá trị gần 1 tại hạn dự báo 24h và phương án 3
cho dự báo đúng cao hơn hai phương án còn lại. Tại hai hạn dự báo tiếp theo các
phương án đều không dự báo được mưa xảy ra ở ngưỡng này. Đối với các hạn dự
báo càng xa thì chỉ số FAR càng gần 1 cho thấy các phương án cho dự báo khống nhiều hơn dựbáo đúng.
Như vậy nhìn tổng quan trong bảng số liệu ta thấy với hạn dự báo 24h
phương án 3 hầu như khơng có sai số hệ thống, chỉ sốPOD cũng khá gần 1 cho thấy khả năng dựbáo đúng hiện tượng là cao hơn so với hai phương án còn lại. Đối với hạn dự báo 48h và 72h các phương án cho chất lượng dự báo thấp, không dự báo
được mưa với các ngưỡng mưa lớn hoặc cho dự báo khống cao.
3.3. Kết quả đánh giá kỹ năng dự báo tổ hợp đối với các loại hình thế
thời tiết khác nhau.
Trong dự báo mưa nói chung và dự báo mưa lớn nói riêng, việc tìm hiểu các hình thếgây mưa là rất quan trọng. Mặc dù hiện nay các nhà nghiên cứu, các dự báo viên sử dụng nhiều phương pháp dự báo số trịđể dựbáo mưa nhưng họ luôn cho rằng việc dựbáo mưa sẽđạt kết quả tốt hơn và lý giải logic với các kết quả dự báo từ mơ hình nếu phân loại được hình thế synop ứng với dự báo mưa của mơ hình. Xác định hình thế synop chi phối cho một khu vực phải dựa trên việc phân tích mối tương tác
giữa các xoáy nghịch, xoáy thuận, sống áp cao, rãnh áp thấp… đồng thời phải kết hợp với việc phân tích mối tương tác giữa các khối khí, điều kiện hồn lưu quy mơ synop,
quy mô vừa và quy mô nhỏ. Trong một loại hình thế synop có thể gây ra nhiều hình thế
thời tiết khác nhau vì thế khi phân tích hình thếgây mưa lớn nhất thiết phân tích mối
ra trong một hay nhiều ngày và chịu tác động của một hay nhiều hình thếsynop độc lập khác nhau hoặc kết hợp của nhiều hình thế với nhau. Xác định hệ thống synop gây mưa
lớn cần phải xác định hệ thống synop chính, gây thời tiết chủđạo, các hệ thống thời tiết
tương tác cũng như điều kiện hoàn lưu, điều kiện động nhiệt lực và mối quan hệ giữa chúng. Các hình thếsynop đặc trưng gây mưa lớn diện rộng ở ĐBBB:
• Mưa do bão, ATNĐ • Mưa do ITCZ
• Mưa do rãnh áp thấp bị nén
• Mưa do khơng khí lạnh kết hợp với rãnh gió tây trên cao
• Mưa do hội tụkinh hướng (rãnh áp thấp qua Bắc Bộ)
Dựa trên các tiêu chí hình thế synop trên, tơi phân loại hình thế synop gây
mưa lớn ở ĐBBB gồm 5 loại hình thế chính: Xốy thuận nhiệt đới (XTNĐ), dải hội tụ nhiệt đới (HTNĐ) rãnh áp thấp bị nén (RTBN), khơng khí lạnh (KKL) và rãnh áp thấp qua Bắc Bộ (RTBB). Sau khi thống kê các hình thế tương ứng với mỗi ngày
mưa lớn tôi đưa ra được một số kết quảnhư sau:
Trong 155 ngày xảy ra mưa lớn trên khu vực từ năm 2010 – 2017 có các hình thế xảy ra với tần suất như sau:
- Xoáy thuận nhiệt đới: 57 ngày chiếm 36.8% - Dải hội tụ nhiệt đới: 28 ngày chiếm 18.1% - Rãnh áp thấp bị nén: 22 ngày chiếm 14.2% - Khơng khí lạnh: 12 ngày chiếm 7.7%
- Rãnh áp thấp qua Bắc Bộ: 36 ngày chiếm 23.2%
Như vậy ta thấy hình thế xốy thuận nhiệt đới chiếm tỉ lệ số ngày cao nhất và hình thế khơng khí lạnh có số lần xảy ra ít nhất.
Sau khi tính tốn các kết quả dự báo tổ hợp hạn dự báo 24 giờ đối với mỗi loại hình thế và tiến hành đánh giá các chỉ số định lượng và dự báo pha theo các
Hình 3.15 Các chỉ số ME, MAE, RMSE, HSTQ của 3 phương án tổ hợp đối với các