Trƣớc khi phân tích các chỉ số, giá trị nhiệt độ trung bình ngày của chuỗi số liệu tính toán (mùa hè, mùa đông) đƣợc biểu diễn trên các hình từ 3.1 đến 3.2 để có cái nhìn chung nhất về sự phân bố nhiệt độ trên toàn lãnh thổ Việt Nam.
Hình 3.1 biểu diễn nhiệt độ trung bình trong các tháng mùa hè của các phiên bản mô hình HRM1, HRM2, MM5 và các giá trị quan trắc tƣơng ứng. Hình vẽ cho thấy mô hình HRM (gồm cả HRM1 và HRM2) nhìn chung có giá trị nhiệt độ trung bình thấp hơn so với quan trắc. Kết quả của mô hình MM5 ở khu vực Bắc Bộ và Nam Bộ thƣờng lớn hơn so với quan trắc nhƣng ở khu vực Trung Bộ lại thể hiện ngƣợc lại.
(a) (b)
(c) (d) (e)
Hình 3.1. Nhiệt độ trung bình trong các tháng mùa hè tại các trạm. a) HRM1; b) OBS (128 trạm); c) HRM2; d) MM5; e) OBS (24 trạm)
Hình 3.2 là giá trị nhiệt độ trung bình trong các tháng mùa đông của mô hình HRM1, HRM2, MM5 và các trạm quan trắc tƣơng ứng. Hình vẽ cho thấy mô hình HRM vẫn cho giá trị nhiệt độ trung bình ngày thấp hơn so với quan trắc. Đối với mô hình MM5, kết quả dự báo ở khu vực Bắc Bộ nhỏ hơn so với quan trắc tuy nhiên ở khu vực Trung Bộ và Nam Bộ lại có giá trị nhiệt độ trung bình của mô hình lớn hơn so với quan trắc.
(a) (b)
(c) (d) (e)
Hình 3.2. Nhiệt độ trung bình trong các tháng mùa đông tại các trạm. a) HRM1; b) OBS (128 trạm); c) HRM2; d) MM5; e) OBS (24 trạm)
Hình 3.3 là kết quả tính sai số ME của nhiệt độ (0C) cho toàn Việt Nam và các khu vực Bắc Bộ, Trung Bộ, Nam Bộ trong các tháng mùa đông và mùa hè. Từ hình vẽ nhận thấy mô hình HRM luôn có ME âm trong các tháng mùa đông, các tháng mùa hè, cũng nhƣ trung bình toàn chuỗi, giá trị ME bằng khoảng -20C. Điều này có nghĩa là mô hình HRM thƣờng cho kết quả dự báo nhiệt độ thấp hơn so với thực tế. Khi đánh giá riêng cho từng khu vực ta thấy ở khu vực Bắc Bộ và Nam Bộ sai số trong các tháng mùa đông thƣờng lớn hơn sai số trong các tháng mùa hè, riêng khu vực Trung Bộ lại có xu thế ngƣợc lại. Những sai số lớn trong thời kỳ mùa đông ở khu vực Bắc Bộ liên quan nhiều đến hoạt động của gió
mùa mùa đông gây nên những đợt xâm nhập lạnh trên lãnh thổ nƣớc ta, ảnh hƣởng mạnh mẽ đến sự biến đổi nhiệt độ nói chung và nhiệt độ tối thấp nói riêng ở khu vực Bắc Bộ. Đối với khu vực Trung Bộ, hoạt động của gió mùa tây nam trong các tháng mùa hè gây nên hiện tƣợng thời tiết khô nóng, hệ quả là mô hình có thể không dự báo tốt đƣợc những giá trị nhiệt độ cao nhất ở đây. Ở khu vực Nam Bộ thƣờng có sai số lớn là do đây là vùng vĩ độ thấp, gần xích đạo nên mô hình thủy tĩnh nhƣ HRM chƣa mô tả đƣợc tốt những quá trình xảy ra trong khí quyển. Giá trị ME của mô hình HRM ở khu vực Bắc Bộ và Trung Bộ cũng có sự khác biệt nhiều giữa hai chuỗi số liệu (HRM1 và HRM2). Nhìn chung, với trƣờng hợp độ dài chuỗi số liệu ngắn (HRM2) thƣờng cho sai số nhỏ hơn. Điều này cho thấy số lƣợng của các trạm tham gia vào quá trình đánh giá cũng ảnh hƣởng đáng kể đến kết quả đánh giá mô hình.
(a) (b)
Hình 3.3. Sai số ME của nhiệt độ cho toàn Việt Nam và các khu vực trong mùa đông (a) và mùa hè (b)
Kết quả tính ME của mô hình MM5 cho thấy trong các tháng mùa đông ME âm trên toàn Việt Nam và khu vực Bắc Bộ, ngƣợc lại ME dƣơng ở khu vực Trung Bộ và Nam Bộ. Trong các tháng mùa hè, mô hình MM5 thƣờng cho dự báo nhiệt độ cao hơn so với thực tế (ME > 0). Tuy nhiên, xét về giá trị tuyệt đối thì sai số này không lớn (thƣờng dƣới 1oC) và ít có sự khác biệt hơn giữa các khu vực. Tính trung bình cho toàn chuỗi số liệu thì MM5 cho dự báo nhiệt độ cao hơn thực tế trên cả ba khu vực cũng nhƣ toàn Việt Nam, trong đó sai số lớn nhất ở khu vực Nam Bộ. Điều này cho thấy, mặc dù MM5 là một mô hình phi thủy tĩnh nhƣng cũng gặp phải những khó khăn trong việc mô tả các quá trình khí quyển ở vùng vĩ độ thấp.
Nhƣ vậy, xét chung cho toàn chuỗi số liệu ta thấy mô hình HRM dự báo
Mùa đông -2.794 -1.734 -2.756 -2.488 -2.396 -0.621 -2.232 -1.716 0.288 0.272 -0.647 -0.2 -3 -2 -1 0 1 2
VIỆT NAM BẮC BỘ TRUNG BỘ NAM BỘ
M E ( 0 C ) HRM1 HRM2 MM5 Mùa hè -1.649 -1.987 0.846 0.578 -2.097 -2.065 -2.368 -1.933 -2.014 -2.16 0.474 1.166 -3 -2 -1 0 1 2
VIỆT NAM BẮC BỘ TRUNG BỘ NAM BỘ
M E (0 C ) HRM1 HRM2 MM5
nhiệt độ thiên thấp khoảng 20C, còn mô hình MM5 dự báo nhiệt độ thiên cao khoảng dƣới 0,50
C. Cả hai mô hình đều có sai số lớn ở khu vực Nam Bộ.
(a) (b)
Hình 3.4. Sai số MAE của nhiệt độ cho toàn Việt Nam và các khu vực trong mùa đông (a) và mùa hè (b)
Tƣơng tự, Hình 3.4 và Hình 3.5 biểu diễn giá trị MAE và RMSE của nhiệt độ cho cả hai mô hình. Giá trị MAE cho biết giá trị tuyệt đối độ lệch của dự báo khỏi quan trắc và đƣợc dùng để đánh giá sai số trung bình cho các yếu tố khí tƣợng mà không chú ý đến thiên hƣớng sai số dƣơng hoặc âm. Từ hình vẽ nhận thấy giá trị MAE của mô hình HRM (gồm cả HRM1 và HRM2) cao hơn rõ rệt so với giá trị MAE của mô hình MM5. Điều này cho thấy về cơ bản mô hình bất thủy tĩnh MM5 mô tả đƣợc trạng thái khí quyển chính xác hơn so với mô hình thủy tĩnh HRM. Giá trị MAE trong các tháng mùa đông của mô hình HRM thƣờng lớn hơn trong các tháng mùa hè, ngoại trừ khu vực Trung Bộ. Nhìn chung, sai số của HRM1 thƣờng lớn hơn sai số của HRM2 trong đó khu vực Bắc Bộ có sai số lớn nhất (MAE_HRM1 = 2,885o
C và MAE_HRM2 = 2,398oC). Điều này là do trong các tháng mùa đông, hoàn lƣu gió mùa bất ổn định mạnh và gây nên sự phân hóa rõ rệt về nhiệt độ, đặc biệt ở khu vực Bắc Bộ nơi chịu ảnh hƣởng mạnh và ít biến tính nhất của khối không khí lạnh. Ngƣợc lại, trong các tháng mùa hè hoàn lƣu gió mùa gây ra sự biến động lớn chủ yếu trong chế độ mƣa còn về cơ bản nền nhiệt tƣơng đối ổn định giữa các khu vực do đó giá trị sai số trong các tháng mùa hè ít có sự khác biệt giữa các khu vực.
Kết quả tính MAE của mô hình MM5 có sự khác biệt ít hơn giữa các khu vực và giữa các tháng, khu vực Bắc Bộ cũng là nơi có sai số lớn nhất (MAE_MM5 = 1,818oC). Tƣơng tự nhƣ MAE, RMSE không chỉ ra xu hƣớng của sai số, tuy nhiên với sai số càng lớn thì trọng số càng lớn và do đó RMSE rất
Mùa đông 2.964 3.338 2.303 2.883 2.167 2.637 1.339 2.397 1.522 1.854 1.211 1.07 0 1 2 3 4
VIỆT NAM BẮC BỘ TRUNG BỘ NAM BỘ
M A E ( 0 C ) HRM1 HRM2 MM5 Mùa hè 1.827 2.432 2.297 2.227 2.051 2.247 2.091 2.133 1.339 1.457 1.765 1.594 0 1 2 3 4
VIỆT NAM BẮC BỘ TRUNG BỘ NAM BỘ
M AE (0 C ) HRM1 HRM2 MM5
nhạy đối với các sai số lớn của mô hình. Từ hình vẽ cho thấy RMSE của nhiệt độ của mô hình HRM trong thời kỳ mùa đông ở khu vực Bắc Bộ lớn hơn đáng kể so với RMSE của các khu vực còn lại và RMSE trong thời kỳ mùa hè. Điều này cho thấy trong các tháng mùa đông nhiều trạm có kết quả dự báo sai khác nhiều so với thực tế dẫn đến giá trị RMSE bị khuếch đại lên đáng kể ở khu vực Bắc Bộ.
Mô hình MM5 cho kết quả RMSE tƣơng đối nhỏ và ít có sự khác biệt trong cả mùa đông và mùa hè cũng nhƣ giữa các khu vực. Nhƣ vậy, sai số trong kết quả dự báo nhiệt độ của mô hình MM5 nhìn chung ổn định hơn so với mô hình HRM.
(a)
(b)
Hình 3.5. Sai số RMSE của nhiệt độ cho toàn Việt Nam và các khu vực trong mùa đông (a) và mùa hè (b)
Đối với chuỗi số liệu đánh giá dài hơn HRM1 cho giá trị tuyệt đối của ME chênh lệch rất ít với MAE nên việc hiệu chỉnh đối với HRM1 là có thể thực hiện đƣợc. Tuy nhiên, với chuỗi số liệu đánh giá ngắn hơn HRM2 có giá trị tuyệt đối MAE và ME chênh lệch nhau không nhiều, nhƣng RMSE lớn hơn rất nhiều (toàn Việt Nam và khu vực Bắc Bộ), điều này chứng tỏ ẩn chứa nhiều sai số lớn khiến cho việc hiệu chỉnh là không đủ tin cậy. Tƣơng tự nhƣ vậy đối với mô hình MM5, MAE lớn hơn giá trị tuyệt đối của ME khá nhiều nên việc hiểu chỉnh sai số là mạo hiểm vì các sai số âm và sai số dƣơng đã khử lẫn nhau trong quá trình tính toán sai số.
Mùa đông 3.39 2.825 4.079 3.637 3.167 2.036 12.351 9.045 1.408 1.514 2.486 2.062 0 2 4 6 8 10 12
VIỆT NAM BẮC BỘ TRUNG BỘ NAM BỘ
R M S E ( 0 C ) HRM1 HRM2 MM5 Mùa hè 2.645 2.719 2.858 2.168 2.5182.65 2.4642.981 2.6692.303 2.386 2.154 0 2 4 6 8 10 12
VIỆT NAM BẮC BỘ TRUNG BỘ NAM BỘ
R M S E ( 0 C ) HRM1 HRM2 MM5
(a) (b)
(c) (d)
Hình 3.6. Hệ số tương quan nhiệt độ của các mô hình cho toàn Việt Nam (a) và các khu vực (b, c, d)
Hệ số tƣơng quan cho biết mức độ phù hợp giữa nhiệt độ dự báo và nhiệt độ quan trắc, đƣợc biểu diễn trên Hình 3.6. Từ hình vẽ nhận thấy hệ số tƣơng quan nhiệt độ luôn dƣơng trong các trƣờng hợp và tƣơng đối cao, thể hiện mối quan hệ đồng biến giữa dự báo và quan trắc. Xét một cách chung nhất cho cả hai mô hình thì hệ số tƣơng quan khu vực Nam Bộ có giá trị lớn nhất, và nhỏ nhất ở khu vực Bắc Bộ. Hệ số tƣơng quan của mô hình HRM các tháng mùa hè lớn hơn các tháng mùa đông (Chênh lệch ít nhất là khu vực Nam Bộ: R_hè = 0.869, R_đông = 0.838). Mô hình MM5 thể hiện ngƣợc lại, hệ số tƣơng quan mùa đông lớn hơn mùa hè (Chênh lệch lớn nhất là khu vực Trung Bộ, R_hè = 0.734, R_đông = 0.893). Điều này cũng phù hợp với kết quả tính toán chỉ số RMSE vì hệ số tƣơng quan rất nhạy với những giá trị sai số lớn, tản mạn. RMSE của hô hình HRM trong những tháng mùa đông lớn hơn trong các tháng mùa hè, và RMSE của mô hình MM5 các tháng mùa đông nhỏ hơn các tháng mùa hè.
