2.5 Phương pháp đánh giá
Do chƣa có đầy đủ các nguồn số liệu phân tích hoặc tái phân tích trên lƣới của miền dự báo nên để tiến hành đánh giá trong luận văn này sẽ so sánh trực tiếp sản phẩm của mơ hình sau khi đã nội suy về mạng lƣới trạm khí tƣợng trên lãnh thổ Việt Nam với số liệu quan trắc synop tƣơng ứng tại trạm.
Số liệu quan trắc đƣợc sử dụng là bộ số liệu hàng ngày từ 172 trạm của các yếu tố: nhiệt độ trung bình ngày (T2m), nhiệt độ cực đại ngày (Tx), nhiệt độ cực tiểu ngày (Tm) và lƣợng mƣa ngày (R24).
Hai khía cạnh đƣợc quan tâm xem xét khi đánh giá ở đây là hạn dự báo (Lead time) và thời điểm đƣợc dự báo (Target month) hay đích dự báo. Do đó khi lập các tập mẫu, tất cả các lần dự báo trong một tháng đƣợc gộp lại với nhau nhằm làm tăng dung lƣợng mẫu. Mặc dù vậy dung lƣợng mẫu vẫn chƣa đủ lớn vì mới chỉ có chƣa đầy một năm làm dự báo và mỗi tháng chỉ có tối đa 4-5 lần dự báo. Bởi vậy, toàn bộ số liệu của tất cả các trạm cũng đã đƣợc gộp lại. Nói cách khác, việc đánh giá ở đây mới chỉ dừng lại ở mức độ xem xét tính hợp lý của kết quả dự báo, chƣa thể nói về độ chính xác của dự báo vì việc “trộn lẫn” đó có thể sẽ gây ra sự bất đồng nhất lớn trong tập mẫu.
Ngƣỡng quan trắc Ngƣỡng
Một vấn đề khác, trong dự báo hạn mùa, đơn vị thời gian dự báo (time window) tối thiểu là một tháng thay vì hàng ngày hoặc hàng giờ nhƣ trong dự báo thời tiết. Nghĩa là giá trị dự báo chỉ có ý nghĩa phản ánh “điều kiện thời tiết” trong tháng đƣợc dự báo chứ không thể chỉ rõ hiện tƣợng sẽ xảy ra vào ngày nào cụ thể. Việc so sánh giá trị dự báo với giá trị quan trắc theo đơn vị ngày vì vậy chƣa thực sự hợp lý, nhất là các đặc trƣng phản ánh sai số hệ thống, sai số quân phƣơng hay hệ số tƣơng quan. Tuy nhiên cũng vì lý do dung lƣợng mẫu bé nên trong luận văn này vẫn phải sử dụng cách xem xét đó với mục đích đánh giá sơ bộ. Ngoài ra, để hợp lý hơn, ở đây đã sử dụng thêm hai đặc trƣng khác là phân bố tần suất không điều kiện một chiều và hai chiều.
Từ đó, tập mẫu đƣợc sử dụng để đánh giá cho một tháng (target) nào đó sẽ là:
1) Là số ngày trong tháng đầu tiên đƣợc dự báo.
2) Số giá trị cho một tháng sử dụng thêm hai đặc trƣng khác là phân bố tần suất và phân bố đồng thời. Ở đây, số liệu quan trắc đƣợc lặp lại cho mỗi lần dự báo do đó ln ln có sự tƣơng ứng mỗi giá trị dự báo sẽ có một giá trị quan trắc. Dung lƣợng mẫu sẽ là:
N = 172 x Nday x Nfcs
Với Nday là số ngày của tháng đích (target), Nfcs là số lần chạy dự báo có thể có (ít nhất 1 lần, nhiều nhất 5 lần).
Các đặc trƣng thống kê đƣợc sử dụng trong đánh giá gồm: 1) Sai số trung bình hay sai số hệ thống ME (Mean Error)
) ( 1 1 i N i i O F N ME
Chỉ số ME biểu thị sai số trung bình của mơ hình so với quan trắc, nó cho biết thiên hƣớng sai số của mơ hình nhƣng khơng phản ánh độ lớn của sai số. ME dƣơng có nghĩa là giá trị của mơ hình có xu hƣớng cao hơn quan trắc, ME âm thì mơ hình thấp hơn quan trắc. Mơ hình đƣợc xem là ”hồn hảo” (khơng thiên lệch về một phía nào cả) nếu ME=0. Miền giá trị của ME biến thiên từ - đến +.
N i i i O F N RMSE 1 2 1
RMSE là căn bậc hai của MSE và là thƣớc đo của biên độ sai số nhƣng không cho biết thiên hƣớng của sai số, và còn đƣợc gọi là sai số bậc hai. Khi sai số biến động càng mạnh thì RMSE càng lớn. Đặc biệt RMSE rất nhạy cảm với những giá trị sai số lớn. Do đó, nếu RMSE càng gần MAE sai số mơ hình càng ổn định và có thể thực hiện việc hiệu chỉnh sản phẩm mơ hình. Giữa RMSE và MAE tồn tại bất đẳng thức MAERMSE. Dấu “=” xảy ra khi và chỉ khi mơ hình hồn tồn khơng có sai số, khi đó RMSE = MAE = 0.
3) Hệ số tƣơng quanCOR (Correlation Coefficient)
COR= Fi-F ( )(Oi-O) i=1 N å Fi-F ( )2 i=1 N å (Oi-O)2 i=1 N å
4) Phân bố tần suất một chiều
P1(fj, fk) = P(fj≤ F <fk) P1(oj, ok) = P(oj ≤ O<ok) 5) Phân bố tần suất hai chiều
P2(fj, fk om, ol) = P(fj ≤ F <fk; om ≤ O <ol)
Trong các công thức trên đây, Fi và Oi tƣơng ứng là giá trị mơ hình và giá trị quan trắc của một biến nào đó,i=1,2,…, N, vớiN là dung lƣợng mẫu.
Chƣơng 3
KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT
Nội dung kết quả bao gồm:
Nhiệt độ trung bình, lƣợng mƣa trung bình tháng Nhiệt độ cực đại, cực tiểu trung bình tháng Nhiệt độ cực đại, cực tiểu tuyệt đối tháng
Số ngày rét đậm C15 và số ngày rét đậm rét hại C13
Số ngày nắng nóng H35, và số ngày nắng nóng gay gắt H37 Số ngày mƣa lớn R50mm
3.1 Kết quả nhiệt độ trung bình tháng a) Nhiệt độ trung bình tháng a) Nhiệt độ trung bình tháng
Bản đồ trƣờng nhiệt độ trung bình tháng (hình 3.1) dự báo cho tháng 3 đến tháng 8 có hạn dự báo lần lƣợt từ 1 đến 6 tháng với thời điểm dự báo ban đầu là ngày 13 tháng 02 năm 2012. Kết quả dự báo cho thấy trƣờng nhiệt độ trung bình đã đƣợc mơ phỏng khá tốt. Vào tháng 1, nhiệt độ khơng khí thấp ở phía Nam Trung Quốc do khối khơng khí lạnh lục địa hoạt động. Nhiệt độ tăng dần khi di chuyển xuống phía Nam. Vào các tháng tiếp theo, khi sự hoạt động của khối khơng khí lạnh lục địa suy yếu, nhiệt độ khơng khí đã tăng dần. Ngồi ra nhiệt độ khơng khí thấp hơn ở những nơi có địa hình cao cũng đƣợc mơ phỏng khá hợp lý.