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 mô phỏng khá tốt. Vào tháng 1, nhiệt độ không khí thấp ở phía Nam Trung Quốc do khối không 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 không khí lạnh lục địa suy yếu, nhiệt độ không khí đã tăng dần. Ngoài ra nhiệt độ không khí thấp hơn ở những nơi có địa hình cao cũng đƣợc mô phỏng khá hợp lý.
37
38
(a) (b)
(c) (d)
Hình 3.2 Nhiệt độ trung bình tháng (a), hệ số tƣơng quan (b), sai số ME (c) và sai số quân phƣơng (d) Hình 3.2 (a) biểu diễn giá trị nhiệt độ trung bình tháng với trục x là tháng dự báo (từ tháng 1 đến tháng 10), hạn dự báo từ 0 đếm 6 tháng đƣợc biểu diễn theo trục y. Thang bên dƣới là giá trị quan trắc từng tháng tƣơng ứng, thang giá trị biểu diễn nhiệt độ đơn vị là độ C. Giá trị tại mỗi ô thể hiện giá trị trung bình cho một tháng cụ thể với 1 hạn dự báo xác định. Khi so sánh giá trị trung bình tháng kết quả mô hình và quan trắc chúng ta có thể thấy kết quả mô hình thấp hơn quan trắc ở hầu hết các tháng và hầu hết các hạn dự báo. Khi xem xét với các hạn dự báo, với các thời điểm dự báo ban đầu khác nhau, chúng ta có thể thấy kết quả dự báo nhiệt độ khá đồng nhất với các đích dự báo, điều này cho thấy, mô hình cho kết quả dự báo khí hậu khá ổn định, ko bị ảnh hƣởng nhiều bởi điều kiện thời gian ban đầu khác nhau. Cần phải lƣu ý rằng, kết quả giá trị dự báo tại một tháng đƣợc so sánh với các hạn dự báo khác nhau cùng một cột giá trị.
39
Hình 3.2 (b) biểu diễn giá trị tƣơng quan của chuỗi giá trị quan trắc và mô hình, trục x là tháng dự báo (từ tháng 1 đến tháng 10), trục y là hạn dự báo (từ 0 đến 6 tháng). Thang màu biểu diễn giá trị tƣơng quan tƣơng ứng (từ 0.0 đến 1.0) với mỗi tháng cụ thể và 1 hạn dự báo xác định. Khi xem xét giá trị tƣơng quan giữa kết quả mô hình và quan trắc, chúng ta có thể thấy, đối với trƣờng nhiệt độ, mô hình cho kết quả tƣơng quan khá cao, hầu hết các dự báo cho kết quả tƣơng quan từ 0,4 đến 0,8. Đối với dự báo cho tháng 6, tháng 7 và tháng 10 cho tƣơng quan cao hơn cả. Ngoài ra, với hạn dự báo càng ngắn cho giá trị tƣơng quan càng cao, điều này cho thấy, đối với trƣờng nhiệt độ, hạn dự báo càng ngắn cho kết quả dự báo càng tốt hơn.
Hình 3.2 (c) biểu diễn tƣơng tự với giá trị sai số trung bình ME. Kết quả cho thấy mô hình cho dự báo giá trị nhiệt độ thiên thấp ở tất cả các tháng và tất cả các hạn dự báo, giá trị sai số chủ yếu trong khoảng từ -1 đến -3.50C. Trong các tháng dự báo, các tháng mùa hè tháng 7, tháng 8, tháng 9 là cho sai số dự báo nhỏ hơn cả. Các tháng chuyển mùa, tháng 4, tháng 5 và tháng 10 cho sai số lớn hơn cả. Hạn dự báo càng dài cho sai số dự báo càng lớn. Với các thời điểm dự báo khác nhau không cho giá trị sai số đáng kể.
Hình 3.2 (d) biểu diễn tƣơng tự với giá trị sai số quân phƣơng (RMSE). Ở trƣờng nhiệt độ, RMSE chủ yếu biến động trong khoảng từ 3.50C đến 5.50C. Giá trị sai số quân phƣơng lớn do sai số dự báo giá trị từng ngày của mô hình sai khác với giá trị hàng ngày của quan trắc. Trong dự báo hạn dài tối đa đến 6 tháng, rất khó để dự báo chính xác giá trị nhiệt độ từng ngày cụ thể. Kết quả cũng cho thấy dự báo cho các tháng 6, 7, 8 với hạn dự báo từ 1 đến 3 tháng cho kết quả sai số quân phƣơng là thấp nhất, Với thời điểm dự báo ban đầu là tháng 1, cho khoảng sai số quân phƣơng là lớn nhất.
Từ những đánh giá cho trƣờng nhiệt độ bề mặt cho ta thấy một số kết luận: - Đối với trƣờng nhiệt độ bề mặt, dự báo cho các tháng mùa hè (từ tháng 6 đến tháng 9) với hạn dự báo ngắn (khoảng từ 1 đến 3 tháng) cho kết quả tốt nhất. Với các thời điểm dự báo khác nhau hầu nhƣ ít cho kết quả khác nhau với cùng đích dự báo.
- Với trƣờng nhiệt độ, có thể thấy rõ ràng là mô hình cho dự báo thiên âm, với các hạn dự báo khác nhau đều cho sai số khá đồng nhất, ngoài ra chuỗi số liệu đƣợc phân tích theo giá trị từng ngày, vì mục đích của bài toán là dự báo hạn mùa, hàm phân bố các giá trị trong tháng của dự báo mới là đặc trƣng quan trọng nhất, nó cho phép đánh giá dự báo có nắm bắt đƣợc phổ giá trị hay không, đó là quyết định có dự
40
báo đƣợc các khoảng giá trị cực trị hay không. Sau đây chúng tôi sẽ phân tích hàm phân bố tần suất (hình 3.3) và phân bố đồng thời (hình 3.4) đối với trƣờng nhiệt độ trung bình.
(a) (b) (c)
(d) (e)
Hình 3.3 Đồ thị phân bố tần suất trƣờng nhiệt độ trung bình cho tháng 8 và tháng 4
Hình 3.3 biểu diễn phân bố tần suất (phân bố một chiều) trƣờng nhiệt độ trung bình cho tháng 8 và tháng 4 với các hạn dự báo khác nhau. Trục x là giá trị nhiệt độ (đơn vị độ C), trục y là tần suất (đơn vị %). Đồ thị màu đỏ biểu diễn phân bố quan trắc, đồ thị màu xanh biểu diễn phân bố mô hình. Dự báo tháng 8 với hạn dự báo 1 tháng (a), 3 tháng (b), 6 tháng (c) và dự báo tháng 4 với hạn dự báo 1 tháng (d) và 3 tháng (e).
Dựa vào đồ thị phân bố với dự báo trƣờng nhiệt độ tháng 8 với các hạn dự báo 1 tháng, 3 tháng, 6 tháng cho thấy phân bố nhiệt độ tháng 8 chủ yếu khoảng 24 đến 260C, kỳ vọng khoảng 250C trong khi giá trị quan trắc có ngƣỡng giá trị lớn hơn, khoảng 26 đến 300C, trung bình khoảng 280C. Đối với dạng phân bố của đồ thị dự báo có dạng chuẩn, đối xứng hơn, trong khi phân bố hàm quan trắc có dạng lệch phải. Giá trị quan trắc phân bố trong khoảng từ 18 đến 320C, trong khi dự báo giá trị trong khoảng 18 đến 300C. Với các hạn dự báo khác nhau hầu nhƣ có sự đồng nhất về dạng phân bố. Từ dạng phân bố của mô hình và quan trắc có thể thấy, đối với dự báo tháng 8, mô hình dự báo thiên thấp so với quan trắc từ 2-40C có tính hệ thống.
41
Phân bố tần suất giá trị nhiệt độ tháng 4 có sự khác biệt so với các tháng 6,7,8 khi mà phân bố giá trị quan trắc trải rộng trong khoảng từ 16 đến 340C và chủ yếu phân bố trong khoảng 24 đến 300C, trong khi phân bố giá trị quan trắc trong tháng 8 chủ yếu trong khoảng 28 đến 300C. Sự khác biệt trong phân bố tần suất tháng 4 và tháng 8 cho phép khảo sát về khả năng dự báo với các phân bố tần suất khác nhau.
Sự phân bố tần suất giữa 3 mùa hè, tháng 7, tháng 8, tháng 9 (xem phụ lục) với các hạn dự báo khác nhau cũng đƣợc cho thấy nền nhiệt độ dự báo đều thấp hơn quan trắc, giá trị kỳ vọng của dự báo đều thấp hơn quan trắc khoảng 2 đến 40C. Về dạng phân bố nhiệt độ dự báo tháng 7, 8, 9 hầu nhƣ tuân theo dạng phân bố chuẩn, trong khi phân bố quan trắc thƣờng có dạng chuẩn (tháng 8, 9) hoặc lệch phải (tháng 7). Giá trị dự báo hầu hết rơi vào khoảng 18 đến 300C, trong khi giá trị quan trắc phổ biến trong khoảng 20-320C. Ngoài ra, khi xem xét độ nhọn của phân bố, chúng ta có thể thấy dự báo nắm bắt khá tốt. Phân bố tần suất cao nhất khoảng 35% đối với tháng 7, 38% đối với tháng 8 và khoảng 40% đối với tháng 9. Từ các kết quả trên cũng cho thấy mô hình cho giá trị dự báo nắm bắt khá tốt phân bố giá trị quan trắc, từ đó củng cố thêm nhận định sai số có tính hệ thống của mô hình.
(a) (b) (c)
(d) (e)
Hình 3.4: Phân bố đồng thời giá trị nhiệt độ tháng 8 và tháng 4
Tiếp theo, trong hình 3.4 chúng tôi sẽ xem xét phân bố đồng thời hay phân bố tần suất 2 chiều của trƣờng nhiệt độ trung bình. Trục x là giá trị mô hình, trục y là giá trị quan trắc, giá trị tại mỗi ô là xác suất (%) có điều kiện với ngƣỡng giá trị tƣơng ứng. Phân bố đồng thời nhiệt độ tháng 4 và tháng 8 cho thấy các dự báo luôn
42
cho giá trị thiên âm tuy nhiên các giá trị dự báo và quan trắc tập trung xung quanh đƣờng đẳng trị. Đƣờng tần suất cực đại luôn song song với đƣờng đẳng trị cho thấy sai số của mô hình là đồng nhất và mang tính hệ thống. Cực đại tần suất cũng cho thấy với khoảng nhiệt độ từ 24 đến 280C đối với tháng 4 và 26 đến 300C đối với tháng 8 mô hình nắm bắt phân bố khá tốt. So với tháng 4, các giá trị nhiệt độ trung bình tháng 8 có mức độ tập trung cao hơn, do nhiệt độ vào mùa hè đồng nhất giữa các trạm ở miền Bắc và các trạm ở miền Nam, trong khi vào tháng 4 có sự chênh lệch nhiệt độ rõ rệt hơn. Ngoài ra giá trị tần suất cực đại trong tháng 8 cũng cao hơn so với tháng 4, cho thấy độ tin cậy dự báo tháng 8 là tốt hơn. Với hạn dự báo khác nhau hầu nhƣ không có sự khác biệt. Với hạn dự báo càng dài, độ tán của dự báo càng rộng cho thấy độ tin cậy của dự báo giảm khi hạn dự báo tăng.
Phân bố đồng thời với các tháng 7, 8, 9 (xem phụ lục) cũng cho thấy với dự báo các tháng khác nhau, mô hình đều cho dự báo khá đồng nhất, đƣờng cực đại tần suất gần nhƣ song song với đƣờng đẳng trị, nhiệt độ dự báo. Ở cả 3 tháng dự báo chúng ta đều có thể nhận thấy với hạn dự báo càng dài, độ tán của giá trị mô hình càng rộng, điều này có nghĩa thông tin dự báo tản mạn hơn và độ tin cậy thấp hơn.
b) Lƣợng mƣa tháng
Bản đồ tổng lƣợng mƣa tháng đƣợc biểu diễn trong hình 3.5 dự báo cho tháng 3 đến tháng 8 với hạn dự báo lần lƣợt từ 1 đến 6 tháng với thời điểm điểm dự báo ngày 13 tháng 02 năm 2012.
43
44
(a) (b)
Hình 3.6 : Lƣợng mƣa trung bình tháng (a), hệ số tƣơng quan (b), sai số ME (c) và sai số quân phƣơng (d)
Trong dự báo thời tiết cũng nhƣ khí hậu, trƣờng mƣa là một yếu tố rất khó dự báo, nhất là dự báo bằng mô hình. Giá trị dự báo mƣa cho thấy, mô hình cũng đã dự báo đƣợc những tháng mƣa có mƣa và những tháng không mƣa, tuy nhiên giá trị tƣơng quan giữa dự báo và quan trắc là không lớn. Với tháng 4 là tháng chuyển mùa, bắt đầu từ mùa khô sang mùa mƣa, hầu nhƣ mô hình không có khả năng dự báo. Tƣơng tự với các dự báo hạn trên 3 tháng với đích dự báo là các tháng mùa hè cũng cho tƣơng quan rất nhỏ.
Với dự báo mƣa hầu hết các dự báo có xu hƣớng thiên âm với các tháng có lƣợng mƣa nhiều và không rõ rệt xu hƣớng đối với các tháng có lƣợng mƣa nhỏ. RMSE khá đồng nhất với các tháng, điều này cho thấy dự báo mƣa hạn mùa phụ
45
thuộc chủ yếu và đích dự báo, đối với dự báo mƣa RMSE lớn vào các tháng mùa hè và nhỏ vào các tháng đầu năm, điều này không có nghĩa là dự báo các tháng mùa hè thì xấu hơn các tháng đầu năm. Nguyên nhân chủ yếu là do lƣợng mƣa nhiều hơn vào các tháng mùa hè, còn vào các tháng đầu năm lƣợng mƣa nhỏ.
(a) (b) (c)
(d) (e)
Hình 3.7 Đồ thị phân bố tần suất trƣờng mƣa cho tháng 8 và tháng 4
Phân bố tần suất có thể thấy mô hình chƣa dự báo tốt trƣờng mƣa, khi dạng phân bố quan trắc và dự báo có sự khác biệt. Mô hình dự báo không mƣa (lƣợng mƣa bằng 0mm/ngày) với tần suất khoảng 15% trong khi quan trắc có tần suất trên 50%. Trong khi quan trắc lƣợng mƣa trải đều trong khoảng từ 3 đến khoảng 30mm/ngày với tần suất thấp thì trong dự báo, hầu hết giá trị trong khoảng từ 0 đến 10mm/ngày với tần suất cao hơn. Với các hạn dự báo khác nhau đều cho kết quả dự báo khá đồng nhất.
Đối với tháng 4, dự báo giá trị chủ yếu trong khoảng giá trị từ 1 đến 5 mm/ngày với tần suất lớn, trong khi quan trắc giá trị có độ tán rộng, với tần suất khá nhỏ, sự chênh lệch tần suất giữa quan trắc và dự báo là khá rõ rệt. So với tháng 8 thì dự báo phân bố tần suất tháng 4 kém hơn.
Kết quả cho thấy dự báo sự phân bố 3 tháng 7, 8, 9 (xem phụ lục) không có sự khác biệt rõ nét, dự báo lƣợng mƣa chủ yếu ở ngƣỡng thấp với tần suất lớn, trong
46
khi giá trị quan trắc có độ tán lớn hơn, trải rộng và tần suất nhỏ hơn dự báo. Dự báo không mƣa ở tháng 9 là tốt nhất so với tháng 7 và tháng 8. Dạng phân bố của hầu hết các dự báo đều có dạng lệch phải. Sự khác biệt với các hạn dự báo khác nhau không đƣợc thể hiện rõ.