Đánh giá cho thời kỳ độc lập

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) tác động của biến đổi khí hậu đến mối quan hệ cường độ thời gian tần suất của mưa khu vực hà nội (Trang 45 - 49)

Chương 3 Kê ́t quả và thảo luâ ̣n

3.1. Đánh giá kỹ năng của phương pháp hiệu chỉnh sai số mưa

3.1.2. Đánh giá cho thời kỳ độc lập

Đối với thời kỳ độc lập 1961 – 1975 (15 năm), kỹ năng hiệu chỉnh của phương pháp Quantile – Mapping cũng được đánh giá tương tự như thời kỳ phụ thuộc (Hình 3.3). Đối với mơ hình ACCESS1-0 (Hình 3.3-a), phương pháp hiệu chỉnh cho thấy sự phù hợp hơn trong hiệu chỉnh tần suất số ngày mưa (Bảng 3.5). Bên cạnh đó, sự khác biệt giữa trước và sau hiệu chỉnh đối với lượng mưa trung bình là khơng nhiều do mơ hình ACCESS1-0 nắm bắt khá tốt lượng mưa trong thời kỳ này ngoại trừ các tháng mùa đông và tháng 5 (sai số sau hiệu chỉnh là 107% và trước hiệu chỉnh là -55%). Đối với mơ hình GFDL-CM3 và GFDL-ESM2G (Hình 3.3-b, c), phương pháp hiệu chỉnh cho thấy kỹ năng rất tốt trong việc nắm bắt lượng mưa mùa hè và mùa thu thu cũng như số ngày mưa trung bình. Sai số trung bình trong 2 mùa này từ 2 mơ hình sau khi hiệu chỉnh dao động từ -16.5% đến 23.8% trong khi phương án trước hiệu chỉnh sai số lượng mưa có thể lên tới -80% (Bảng 3.4). Đối với mơ hình MRI-CGCM3 (Hình 3.3-d), tương tự như thời kỳ phụ thuộc 1976 – 2005, mơ hình này mơ phỏng lượng mưa thấp

hơn khá nhiều so với thực tế trong thời kỳ 1961 – 1975. Sau khi áp dụng phương pháp hiệu chỉnh, lượng mưa các tháng có sự phù hợp hơn rất nhiều so với quan trắc. Sai số trung bình trong các tháng mùa mưa 6,7 và 8 sau khi hiệu chỉnh lần lượt là 23.8%, - 1.1% và 28.7% (Bảng 3.4). Đối với mơ hình NorESM1-M (Hình 3.3-e), kỹ năng hiệu chỉnh của phương pháp Quantile – Mapping được thấy rõ ràng nhất vào các tháng từ 8 đến tháng 11. Phương pháp này cũng luôn mang lại hiệu quả cao rõ rệt trong hiệu chỉnh tần suất số ngày mưa (Bảng 3.5).

Hình 3.3. So sánh biến trình năm của lượng mưa (cột) và tần suất số ngày mưa (đường)

giữa số liệu quan trắc (xanh lá), mơ hình thơ (xanh nước biển) và mơ hình sau hiệu

chỉnh (đỏ) giai đoạn 1961 - 1975; a) ACCESS1-0, b) GFDL-CM3, c) GFDL- ESM2G, d) MRI-CGCM3, e) NorESM1-M

Bảng 3.4. Sai số trung bình ME trong mơ phỏng lượng mưa tại trạm Láng thời kỳ 1961-1975; BC: sau hiệu chỉnh, Raw: Chưa hiệu chỉnh

Đơn vị: %

Mơ hình Lượng mưa

ACCESS1-0 GFDL-CM3 GFDL-ESM2G MRI-CGCM3 NorESM1-M

Tháng BC Raw BC Raw BC Raw BC Raw BC Raw

1 -3.7 143.0 14.3 -21.1 -9.2 -66.1 93.1 -42.6 -15.8 -39.3 2 71.8 181.1 47.7 -24.2 55.4 -57.5 80.1 -37.0 153.7 32.9 3 69.1 41.8 81.6 -62.9 39.0 -70.8 22.6 -56.3 101.4 21.2 e) d) c) b) a)

4 3.4 -53.5 -27.2 -72.3 35.1 -32.9 9.3 -72.3 0.6 -6.5 5 107.6 -55.7 50.3 -23.1 22.7 6.3 39.2 -56.1 21.7 22.1 6 19.9 -21.3 1.4 -1.7 2.7 -8.9 23.8 -35.8 4.7 -1.0 7 -8.5 -20.1 4.5 34.7 3.1 22.7 -1.1 -43.0 19.5 -11.5 8 12.7 -3.5 14.2 -22.1 -1.9 -15.1 28.7 -43.5 2.1 -17.3 9 -18.5 -7.5 -15.0 -68.3 -16.5 -58.8 -4.0 -68.8 -11.6 -34.2 10 -5.0 -40.3 0.9 -71.0 -8.5 -84.9 35.6 -55.2 -13.5 -52.6 11 39.4 -21.7 23.9 -42.7 23.8 -65.4 15.1 -48.8 27.5 -63.9 12 -2.1 95.4 -17.8 -3.7 -69.7 -61.4 -22.7 -39.4 71.5 -14.5

Bảng 3.5. Sai số trung bình ME trong mơ phỏng số ngày mưa tại trạm Láng thời kỳ 1961-1975; BC: sau hiệu chỉnh, Raw: Chưa hiệu chỉnh

Đơn vị: Ngày

Mơ hình Số ngày mưa

ACCESS1-0 GFDL-CM3 GFDL-ESM2G MRI-CGCM3 NorESM1-M

Tháng BC Raw BC Raw BC Raw BC Raw BC Raw

1 -3.3 16.4 -3.3 2.9 -3.0 -1.8 -3.1 -2.3 -2.6 4.4 2 -2.2 14.7 -0.6 0.5 -2.9 -3.3 -3.1 -1.8 -2.3 11.1 3 -5.1 12.9 -5.5 -1.8 -7.3 -8.3 -1.9 -3.0 -4.8 11.6 4 0.7 11.9 -0.3 5.9 -3.3 2.3 0.1 -0.3 -2.2 13.9 5 5.1 11.1 2.0 13.5 2.7 12.1 2.4 4.9 3.3 15.1 6 4.6 12.5 3.5 14.3 2.7 13.4 2.3 9.6 2.8 15.1 7 7.4 13.3 8.2 16.1 7.6 15.8 6.7 10.9 9.1 16.1 8 3.6 11.3 5.2 12.9 2.3 13.0 2.7 3.4 5.1 13.5 9 0.9 10.1 0.9 5.9 2.8 9.7 -0.6 -2.8 3.6 12.8 10 4.5 13.1 7.7 7.3 0.2 0.3 3.1 4.7 4.1 14.2 11 -5.1 12.5 -5.1 4.9 -3.6 0.4 -4.7 2.3 -4.8 8.0 12 -2.4 17.9 -1.7 5.3 -2.5 1.2 -1.3 0.9 -1.7 5.9

Kỹ năng hiệu chỉnh của phương pháp Quantile – Mapping đối với các giá trị mưa cực đoan đối với thời kỳ độc lập 1961 – 1975 cũng được đánh giá trong Hình 3.4 dưới đây. Nhìn chung, các mơ hình đều nắm bắt khơng tốt các giá trị lượng mưa lớn hơn phân vị 95%. Sau khi áp dụng phương pháp hiệu chỉnh, đặc điểm này đã được cải thiện đáng kể, đặc biết với các giá trị mưa nhỏ hơn 180mm. Đối với các giá trị mưa trên 180mm, phương pháp hiệu chỉnh thường tạo ra lượng mưa thiên cao so với thực tế khá nhiều (Hình 3.4). Sai số trung bình của phương án trước và sau hiệu chỉnh lần lượt là từ -72.9% đến -64.6% và từ -18.5% đến 12.3% (Bảng 3.6). Có thể thấy, kỹ năng của

phương pháp Quantile – Mapping là tương đối tốt và hồn tồn có thể áp dụng các giá trị mưa từ phương pháp này vào xây dựng đường cong IDF cũng như các nghiên cứu đánh giá tác động khác.

Hình 3.4. Q-Q plot của lượng mưa cực trị (>= phân vị 95%) của mơ hình (xanh) và mơ hình sau hiệu chỉnh (đỏ) giai đoạn 1961 - 1975; a) ACCESS1-0, b) GFDL-

CM3, c) GFDL-ESM2G, d) MRI- CGCM3, e) NorESM1-M

Bảng 3.6. Sai số trung bình ME trong mơ phỏng lượng mưa cực trị (>= phân vị 95%) thời kỳ 1961-1975; BC: sau hiệu chỉnh, Raw: Chưa hiệu chỉnh

Đơn vị: % Mơ hình Phương án ME ACCESS1-0 BC 12.3 Raw -64.6 GFDL-CM3 BC -13.8 Raw -72.9 GFDL-ESM2G BC -18.4 Raw -69.0 b) a) d) c) e)

MRI-CGCM3 BC 11.0 Raw -67.5

NorESM1-M BC -3.3

Raw -69.2

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) tác động của biến đổi khí hậu đến mối quan hệ cường độ thời gian tần suất của mưa khu vực hà nội (Trang 45 - 49)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(67 trang)