CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP VÀ SỐ LIỆU
2.1. Phương pháp đồng hóa số liệu Radar trong WRF-3DVAR
2.1.4. Tương quan sai số trường nền
Việc tính tốn hệ số tương quan của các sai số trường nền được thiết kế trong môdul gen_be, môdul này sẽ cập nhật dữ liệu từ mơ hình tồn cầu hay mơ hình khu vực sau đó sẽ tính tốn để tạo ra các hệ số tương quan thống kê của sai số sử dụng trong hệ thống đồng hoá số liệu, trong luận văn này, hệ số sai số trường nền
được tính theo phương pháp NMC, Skamarock và ccs (2008) [43] đã gợi ý rằng việc tính tốn sai số nền trong phương pháp NMC nên được thực hiện bằng cách sử dụng sự khác biệt dự báo 48h trừ 24h cho các mơ hình tồn cầu, và 24h trừ 12h cho các mơ hình khu vực. Trường nền thường được tính tốn trong một khoảng thời gian khá dài (ví dụ: một tháng). Điều này làm cho phương pháp NMC phù hợp với thống kê lỗi dự báo khí hậu. Trong WRF-Var, ma trận hiệp phương sai lỗi nền có thể được xem tính bởi biểu thức sau:
Trong đó và là các dự báo 24 và 12 giờ, tương ứng, hợp lệ cùng một thời gian. Thanh ngang biểu thị mức trung bình theo thời gian hoặc khơng gian. Hai dự báo có thể được viết dưới dạng “đúng” và các sai số của chúng:
x24=xtruth+ε24+b24 (2) x12=xtruth+ε12+b12 (3)
Ở đây, xtruth là trạng thái khí quyển thực, ε24 và ε12
là các lỗi ngẫu nhiên, b24 và b12
là độ lệch trong từng dự báo. Giả sử khơng có thiên vị hoặc thiên vị là khơng đổi theo thời gian, b24 = b12, thu được sự khác biệt dự báo:
Ở đây, là trạng thái khí quyển thực, và là các lỗi ngẫu nhiên và và
là độ lệch trong từng dự báo. Giả sử, khơng có thiên vị hoặc thiên vị là khơng đổi
theo thời gian, , thu được sự khác biệt dự báo:xdiff
= x24- x12= ε24- ε12
(4)
Ma trận hiệp phương sai BE được viết lại là:
Loại trường nền CV3 có thể được lấy từ NCEP, nó được tạo ra từ các dự báo 24h và 48h với độ phân giải T170 với 357 trường hợp và chạy trong khoảng thời gian một năm. Về mặt lý thuyết, CV3 là một tệp thống kê sai số nền chung có thể
Formatted: Left, Font Alignment:
được sử dụng cho mọi trường hợp. Không giống như CV3, hai loại sai số trường nền CV5 và CV7 (là loại sai số trường nền mới xuất hiện từ phiên bản WRF 3.7) sẽ phụ thuộc vào miền tính của mơ hình theo đó các loại sai số trường nền này được tạo ra bằng phương pháp NMC. Để tạo ra 2 loại sai số trường nền này tác giả sử dụng hiệu của các dự báo ( T + 24 trừ T + 12) nối tiếp nhau trong một khoảng thời gian (tối thiểu khoảng 1 tháng).