Luận văn thạc sĩ dự báo hạn mùa xoáy thuận nhiệt đới trên biển đông bằng các phương pháp thống kê

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu dự báo hạn mùa xoáy thuận nhiệt đới trên biển đông bằng các phương pháp thống kê, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân, đề xuất giải pháp cải

• Tác giả: Hoàng Thị Thu Hương
• Người hướng dẫn: GS.TS Phan Văn Tân
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Khí tượng và khí hậu học
• Đề tài: Dự báo hạn mùa xoáy thuận nhiệt đới trên Biển Đông
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Vấn đề dự báo xoáy thuận nhiệt đới
• 1.2. Dự báo xoáy thuận nhiệt đới quy mô thời tiết
• 1.3. Dự báo xoáy thuận nhiệt đới quy mô mùa và nội mùa
• 1.4. Phương pháp tiếp cận dự báo mùa
• 1.5. Các nghiên cứu trong và ngoài nước
• 1.6. Nhận xét chung
• 2. CHƯƠNG 2: SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG PHƯƠNG TRÌNH DỰ BÁO
• 2.1. Yếu tố dự báo
• 2.2. Nhân tố dự báo
• 2.3. Phương pháp xác định nhân tố dự báo
• 2.3.1. Lập bản đồ tương quan giữa yếu tố dự báo và các trường khí quyển – đại dương
• 2.3.2. Phân tích thành phần chính
• 2.3.3. Chọn nhân tố bằng phương pháp hồi quy từng bước
• 2.4. Xây dựng phương trình dự báo
• 2.4.1. Phương pháp hồi quy tuyến tính
• 2.4.2. Phương pháp hồi quy độ lệch tuyệt đối nhỏ nhất (LAD)
• 2.5. Đánh giá phương trình dự báo
• 2.5.1. Sai số trung bình ME
• 2.5.2. Sai số trung bình tuyệt đối MAE
• 2.5.3. Sai số quân phương RMSE
• 2.5.4. Hệ số tương quan CORR
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT
• 3.1. Thống kê sự hoạt động của XTNĐ trong mối quan hệ với ENSO
• 3.2. Kết quả xác định các nhân tố dự báo
• 3.2.1. Kết quả xây dựng bản đồ tương quan
• 3.2.2. Kết quả phân tích thành phần chính
• 3.2.3. Kết quả sử dụng phương pháp hồi quy từng bước để lọc nhân tố
• 3.3. Xây dựng phương trình dự báo
• 3.3.1. Phương trình dự báo được xây dựng bằng phương pháp LAD
• 3.3.2. Phương trình dự báo được xây dựng bằng phương pháp hồi quy tuyến tính
• 3.4. Đánh giá phương trình dự báo
• 3.4.1. Đánh giá phương trình dự báo được xây dựng bằng phương pháp LAD
• 3.4.2. Đánh giá phương trình dự báo được xây dựng bằng phương pháp hồi quy tuyến tính
• 3.4.3. So sánh kết quả dự báo bằng phương pháp HQTT và LAD với một dự báo tham khảo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về dự báo hạn mùa xoáy thuận nhiệt đới trên Biển Đông

Dự báo hạn mùa xoáy thuận nhiệt đới trên Biển Đông là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong khí tượng học. Hiện tượng này không chỉ ảnh hưởng đến thời tiết mà còn tác động lớn đến đời sống và sản xuất của người dân. Việc dự báo chính xác giúp giảm thiểu thiệt hại do thiên tai gây ra. Các phương pháp dự báo hiện nay chủ yếu dựa vào các mô hình thống kê và mô hình khí hậu. Nghiên cứu này sẽ tập trung vào việc áp dụng các phương pháp thống kê để dự báo hạn mùa, từ đó cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản lý và hoạch định chính sách.

1.1. Tầm quan trọng của dự báo hạn mùa xoáy thuận nhiệt đới

Dự báo hạn mùa xoáy thuận nhiệt đới đóng vai trò quan trọng trong việc ứng phó với thiên tai. Thông tin dự báo giúp các cơ quan chức năng chuẩn bị tốt hơn cho các tình huống khẩn cấp, từ đó giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản. Việc nắm bắt được xu hướng thời tiết cũng giúp người dân chủ động hơn trong sản xuất nông nghiệp và các hoạt động kinh tế khác.

1.2. Các phương pháp dự báo hiện nay

Hiện nay, có hai phương pháp chính được sử dụng để dự báo hạn mùa xoáy thuận nhiệt đới: phương pháp thống kê và phương pháp động lực. Phương pháp thống kê sử dụng dữ liệu lịch sử để xây dựng các mô hình dự báo, trong khi phương pháp động lực dựa vào các định luật vật lý để mô phỏng sự biến đổi của khí hậu. Mỗi phương pháp có ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc kết hợp chúng có thể mang lại kết quả tốt hơn.

II. Vấn đề và thách thức trong dự báo hạn mùa xoáy thuận nhiệt đới

Dự báo hạn mùa xoáy thuận nhiệt đới trên Biển Đông gặp nhiều thách thức do sự biến đổi khí hậu và các yếu tố tự nhiên phức tạp. Sự thay đổi của các yếu tố khí tượng như nhiệt độ mặt nước biển, áp suất khí quyển và gió có thể ảnh hưởng lớn đến sự hình thành và phát triển của xoáy thuận. Ngoài ra, việc thiếu hụt dữ liệu và công nghệ dự báo cũng là một vấn đề lớn trong công tác dự báo.

2.1. Biến đổi khí hậu và tác động đến dự báo

Biến đổi khí hậu đang làm gia tăng tần suất và cường độ của các xoáy thuận nhiệt đới. Điều này đặt ra thách thức lớn cho các nhà dự báo trong việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự hình thành của chúng. Các nghiên cứu cho thấy rằng nhiệt độ mặt nước biển tăng cao có thể dẫn đến sự gia tăng số lượng và cường độ của các cơn bão.

2.2. Thiếu hụt dữ liệu và công nghệ

Việc thiếu hụt dữ liệu chính xác và đầy đủ là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến khó khăn trong dự báo. Nhiều khu vực trên Biển Đông vẫn chưa có đủ trạm quan trắc để thu thập dữ liệu cần thiết. Hơn nữa, công nghệ dự báo hiện tại vẫn còn nhiều hạn chế, đặc biệt là trong việc mô phỏng các hiện tượng khí tượng phức tạp.

III. Phương pháp thống kê trong dự báo hạn mùa xoáy thuận nhiệt đới

Phương pháp thống kê là một trong những công cụ quan trọng trong dự báo hạn mùa xoáy thuận nhiệt đới. Các phương pháp này bao gồm hồi quy tuyến tính, phân tích thành phần chính và các mô hình dự báo khác. Việc áp dụng các phương pháp này giúp xác định các yếu tố dự báo chính và xây dựng các mô hình dự báo hiệu quả.

3.1. Hồi quy tuyến tính trong dự báo

Hồi quy tuyến tính là một phương pháp phổ biến trong dự báo khí tượng. Phương pháp này giúp xác định mối quan hệ giữa các yếu tố khí tượng và sự hình thành của xoáy thuận. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử, các nhà nghiên cứu có thể xây dựng các mô hình dự báo chính xác hơn.

3.2. Phân tích thành phần chính PCA

Phân tích thành phần chính (PCA) là một kỹ thuật thống kê giúp giảm số lượng biến trong dữ liệu mà vẫn giữ lại được thông tin quan trọng. Kỹ thuật này có thể được sử dụng để xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến sự hình thành của xoáy thuận nhiệt đới, từ đó cải thiện độ chính xác của các mô hình dự báo.

IV. Ứng dụng thực tiễn của dự báo hạn mùa xoáy thuận nhiệt đới

Dự báo hạn mùa xoáy thuận nhiệt đới không chỉ có giá trị trong nghiên cứu khoa học mà còn có ứng dụng thực tiễn quan trọng trong quản lý thiên tai. Các thông tin dự báo giúp các cơ quan chức năng chuẩn bị tốt hơn cho các tình huống khẩn cấp, từ đó giảm thiểu thiệt hại do thiên tai gây ra. Ngoài ra, thông tin dự báo cũng hỗ trợ người dân trong việc lên kế hoạch sản xuất nông nghiệp.

4.1. Ứng dụng trong quản lý thiên tai

Thông tin dự báo hạn mùa xoáy thuận nhiệt đới giúp các cơ quan chức năng có kế hoạch ứng phó kịp thời. Việc nắm bắt được xu hướng thời tiết giúp giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản. Các biện pháp phòng ngừa có thể được thực hiện sớm hơn, từ đó bảo vệ an toàn cho cộng đồng.

4.2. Hỗ trợ sản xuất nông nghiệp

Dự báo hạn mùa cũng có giá trị lớn trong lĩnh vực nông nghiệp. Thông tin về thời tiết giúp nông dân lên kế hoạch sản xuất hợp lý, từ đó tối ưu hóa năng suất và giảm thiểu thiệt hại do thiên tai. Việc nắm bắt được thời điểm thích hợp để gieo trồng và thu hoạch là rất quan trọng.

V. Kết luận và tương lai của dự báo hạn mùa xoáy thuận nhiệt đới

Dự báo hạn mùa xoáy thuận nhiệt đới trên Biển Đông là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng, có ảnh hưởng lớn đến đời sống và sản xuất của người dân. Mặc dù còn nhiều thách thức, nhưng với sự phát triển của công nghệ và phương pháp nghiên cứu, hy vọng rằng độ chính xác của các dự báo sẽ được cải thiện trong tương lai. Việc kết hợp các phương pháp thống kê và động lực có thể mang lại kết quả tốt hơn trong việc dự báo.

5.1. Triển vọng nghiên cứu trong tương lai

Nghiên cứu về dự báo hạn mùa xoáy thuận nhiệt đới cần tiếp tục được đẩy mạnh. Việc áp dụng công nghệ mới và cải tiến các phương pháp dự báo sẽ giúp nâng cao độ chính xác. Hơn nữa, việc hợp tác quốc tế trong nghiên cứu khí tượng cũng là một yếu tố quan trọng để cải thiện công tác dự báo.

5.2. Tầm quan trọng của giáo dục và nâng cao nhận thức

Giáo dục và nâng cao nhận thức về dự báo hạn mùa xoáy thuận nhiệt đới là rất cần thiết. Người dân cần được trang bị kiến thức để hiểu rõ hơn về các hiện tượng khí tượng và cách ứng phó với thiên tai. Điều này không chỉ giúp bảo vệ an toàn cho cộng đồng mà còn góp phần vào phát triển bền vững.

Nội dung chính

## Tổng quan nghiên cứu

Xoáy thuận nhiệt đới (XTNĐ) là hiện tượng khí tượng có ảnh hưởng lớn đến tự nhiên và đời sống sản xuất, đặc biệt tại khu vực Biển Đông. Theo số liệu từ năm 1961 đến 2015, trung bình mỗi năm có khoảng 11,9 cơn XTNĐ hoạt động trên Biển Đông, với biến động lớn giữa các năm và xu thế giảm dần trong 50 năm qua. Số lượng XTNĐ có sự khác biệt rõ rệt theo các trạng thái ENSO (El Niño, La Niña, trung tính), trong đó năm La Niña có số lượng XTNĐ cao hơn so với năm El Niño và trung tính. Việc dự báo hạn mùa XTNĐ từ tháng 6 đến tháng 11 là một bài toán quan trọng nhằm nâng cao hiệu quả phòng tránh thiên tai, giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản, đồng thời hỗ trợ hoạch định chính sách phát triển kinh tế bền vững và an sinh xã hội.

Mục tiêu nghiên cứu là xây dựng các phương trình dự báo tổng số lượng XTNĐ trên Biển Đông trong mùa bão bằng các phương pháp thống kê truyền thống, cụ thể là hồi quy tuyến tính và hồi quy độ lệch tuyệt đối nhỏ nhất (LAD). Nghiên cứu sử dụng số liệu quỹ đạo XTNĐ giai đoạn 1981-2010, số liệu tái phân tích khí quyển đại dương CFSR và các chỉ số khí hậu của NOAA từ tháng 1 đến tháng 3 hàng năm. Phạm vi nghiên cứu tập trung trên khu vực Biển Đông (5°N-25°N, 105°E-120°E) với thời gian dự báo từ tháng 6 đến tháng 11 hàng năm. Kết quả dự báo được kỳ vọng góp phần nâng cao độ chính xác dự báo hạn mùa, hỗ trợ công tác phòng chống thiên tai và quản lý rủi ro thiên tai hiệu quả hơn.

## Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

### Khung lý thuyết áp dụng

- **Lý thuyết ENSO (El Niño Southern Oscillation):** ENSO là dao động khí hậu lớn ảnh hưởng đến hoạt động XTNĐ, với các trạng thái El Niño, La Niña và trung tính có tác động khác nhau đến số lượng và cường độ XTNĐ trên Biển Đông.
- **Phân tích thành phần chính (PCA):** PCA được sử dụng để giảm chiều dữ liệu các trường khí quyển đại dương, giúp xác định các nhân tố dự báo có ảnh hưởng lớn đến hoạt động XTNĐ.
- **Phương pháp hồi quy tuyến tính:** Xây dựng phương trình dự báo dựa trên mối quan hệ tuyến tính giữa số lượng XTNĐ và các nhân tố khí hậu, nhằm tối thiểu hóa tổng bình phương sai số.
- **Phương pháp hồi quy độ lệch tuyệt đối nhỏ nhất (LAD):** Phương pháp tối ưu hóa độ lệch tuyệt đối giữa giá trị dự báo và quan trắc, giúp giảm ảnh hưởng của các giá trị ngoại lai trong dữ liệu.
- **Các chỉ số khí hậu chuyên ngành:** Bao gồm áp suất mực nước biển (PRMSL), nhiệt độ mặt biển (SST), gió vĩ hướng mực 500mb và 850mb (U500, U850), độ cao địa thế vị mực 500mb (HGT500), độ đứt gió thẳng đứng giữa mực 500mb và 850mb (WS500-850).

### Phương pháp nghiên cứu

- **Nguồn dữ liệu:** Số liệu quỹ đạo XTNĐ từ UNISYS (1981-2010), số liệu tái phân tích CFSR (1981-2015), và các chỉ số khí hậu NOAA (1981-2015).
- **Phân tích tương quan:** Tính toán bản đồ tương quan giữa tổng số lượng XTNĐ từ tháng 6 đến tháng 11 với các trường khí quyển đại dương trung bình tháng 1, 2, 3 để xác định các vùng có tương quan cao.
- **Phân tích thành phần chính (PCA):** Áp dụng PCA trên các vùng có tương quan cao để rút trích các nhân tố chính đại diện cho biến động khí hậu.
- **Lựa chọn nhân tố dự báo:** Sử dụng phương pháp hồi quy từng bước để chọn lọc các nhân tố dự báo có đóng góp thông tin cao nhất cho mô hình.
- **Xây dựng phương trình dự báo:** Áp dụng hồi quy tuyến tính và LAD để xây dựng các phương trình dự báo tổng số lượng XTNĐ.
- **Đánh giá mô hình:** Sử dụng các chỉ số sai số trung bình (ME), sai số trung bình tuyệt đối (MAE), sai số quân phương (RMSE) và hệ số tương quan (CORR) để đánh giá độ chính xác và tin cậy của các phương trình dự báo.
- **Timeline nghiên cứu:** Thu thập và xử lý dữ liệu từ 1981-2010, xây dựng và đánh giá mô hình trong giai đoạn 2011-2015 để kiểm nghiệm tính độc lập của mô hình.

## Kết quả nghiên cứu và thảo luận

### Những phát hiện chính

- **Ảnh hưởng của ENSO:** Số lượng XTNĐ trên Biển Đông trong giai đoạn 1961-2015 có sự biến động theo trạng thái ENSO, với số lượng trung bình năm La Niña đạt khoảng 13-14 cơn, cao hơn so với năm trung tính (11-12 cơn) và năm El Niño (10-11 cơn).
- **Phân bố cấp độ XTNĐ:** Trong tổng số XTNĐ hoạt động, bão rất mạnh chiếm tỷ lệ cao nhất (khoảng 45-49%), tiếp theo là bão, bão mạnh và áp thấp nhiệt đới chiếm tỷ lệ thấp nhất (khoảng 11-14%). Năm El Niño có tỷ lệ bão rất mạnh cao nhất (48.9%), trong khi năm trung tính thấp nhất (44.4%).
- **Nhân tố dự báo:** Qua phân tích bản đồ tương quan, các vùng có tương quan cao với số lượng XTNĐ được xác định gồm áp suất mực biển (PRMSL), gió vĩ hướng mực 500mb và 850mb (U500, U850), nhiệt độ mặt biển (SST), độ cao địa thế vị mực 500mb (HGT500) và độ đứt gió thẳng đứng (WS500-850) tại các tháng 1, 2, 3.
- **Hiệu quả mô hình dự báo:** Phương trình dự báo xây dựng bằng phương pháp LAD và hồi quy tuyến tính đều cho kết quả tốt với hệ số tương quan CORR đạt khoảng 0.75-0.78, sai số MAE và RMSE thấp, cải thiện kỹ năng dự báo khoảng 60% so với dự báo tham chiếu.

### Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy ENSO là yếu tố khí hậu chủ đạo ảnh hưởng đến hoạt động XTNĐ trên Biển Đông, phù hợp với các nghiên cứu quốc tế và trong nước. Việc lựa chọn các nhân tố dự báo dựa trên bản đồ tương quan và phân tích PCA giúp giảm chiều dữ liệu, tăng tính hiệu quả và độ chính xác của mô hình. Phương pháp LAD thể hiện ưu thế trong việc giảm ảnh hưởng của các giá trị ngoại lai, phù hợp với đặc điểm dữ liệu khí hậu có nhiều biến động bất thường. So sánh với các mô hình dự báo động lực, phương pháp thống kê truyền thống vẫn giữ vai trò quan trọng do tính đơn giản, dễ áp dụng và yêu cầu dữ liệu không quá phức tạp. Kết quả dự báo có thể được trình bày qua biểu đồ tương quan giữa số lượng XTNĐ quan trắc và dự báo, bảng đánh giá sai số và hệ số tương quan để minh họa độ chính xác và tin cậy của mô hình.

## Đề xuất và khuyến nghị

- **Tăng cường thu thập và cập nhật dữ liệu:** Đẩy mạnh việc thu thập số liệu khí tượng, đại dương và quỹ đạo XTNĐ liên tục, đảm bảo dữ liệu đầy đủ và chính xác để nâng cao chất lượng dự báo.
- **Phát triển mô hình dự báo kết hợp:** Kết hợp phương pháp thống kê truyền thống với mô hình dự báo động lực để tận dụng ưu điểm của cả hai, nâng cao độ chính xác và khả năng dự báo dài hạn.
- **Đào tạo và nâng cao năng lực chuyên môn:** Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về phân tích dữ liệu khí hậu, mô hình dự báo cho cán bộ khí tượng thủy văn nhằm nâng cao năng lực nghiên cứu và ứng dụng.
- **Ứng dụng kết quả dự báo vào công tác phòng chống thiên tai:** Cung cấp thông tin dự báo hạn mùa XTNĐ cho các cơ quan quản lý, chính quyền địa phương và người dân để xây dựng kế hoạch ứng phó kịp thời, giảm thiểu thiệt hại.
- **Thời gian thực hiện:** Các giải pháp trên nên được triển khai trong vòng 3-5 năm tới để đảm bảo tính kịp thời và hiệu quả trong công tác dự báo và phòng chống thiên tai.
- **Chủ thể thực hiện:** Các cơ quan khí tượng thủy văn, viện nghiên cứu, trường đại học và các tổ chức liên quan phối hợp thực hiện.

## Đối tượng nên tham khảo luận văn

- **Cán bộ và chuyên gia khí tượng thủy văn:** Nâng cao kiến thức về phương pháp dự báo hạn mùa XTNĐ, áp dụng vào công tác dự báo và cảnh báo thiên tai.
- **Nhà quản lý và hoạch định chính sách:** Sử dụng kết quả dự báo để xây dựng chiến lược phát triển kinh tế bền vững, giảm thiểu rủi ro thiên tai.
- **Nhà nghiên cứu và học viên cao học:** Tham khảo phương pháp nghiên cứu, phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình dự báo trong lĩnh vực khí tượng và khí hậu học.
- **Người dân và cộng đồng ven biển:** Hiểu rõ về xu hướng hoạt động của XTNĐ để chủ động phòng tránh, giảm thiểu thiệt hại do thiên tai gây ra.

## Câu hỏi thường gặp

1. **Dự báo hạn mùa xoáy thuận nhiệt đới là gì?**  
Dự báo hạn mùa là dự báo tổng số lượng và hoạt động của xoáy thuận nhiệt đới trong một mùa bão, thường từ tháng 6 đến tháng 11, giúp chuẩn bị ứng phó dài hạn.

2. **Phương pháp thống kê truyền thống có ưu điểm gì?**  
Phương pháp này dễ thực hiện, không phụ thuộc nhiều vào các quá trình vật lý phức tạp, phù hợp với dữ liệu dài hạn và có thể áp dụng hiệu quả trong dự báo hạn mùa.

3. **ENSO ảnh hưởng như thế nào đến xoáy thuận nhiệt đới?**  
ENSO điều chỉnh điều kiện khí hậu đại dương và khí quyển, ảnh hưởng đến số lượng và cường độ XTNĐ; năm La Niña thường có số lượng XTNĐ cao hơn năm El Niño.

4. **Phân tích thành phần chính (PCA) giúp gì trong nghiên cứu?**  
PCA giảm số chiều dữ liệu, giữ lại các thông tin quan trọng, giúp xác định các nhân tố dự báo chính có ảnh hưởng lớn đến hoạt động XTNĐ.

5. **Làm thế nào để đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo?**  
Sử dụng các chỉ số sai số ME, MAE, RMSE và hệ số tương quan CORR để đánh giá mức độ phù hợp giữa giá trị dự báo và quan trắc thực tế.

## Kết luận

- Đã xây dựng thành công các phương trình dự báo tổng số lượng xoáy thuận nhiệt đới trên Biển Đông từ tháng 6 đến tháng 11 bằng phương pháp hồi quy tuyến tính và LAD với độ chính xác cao.  
- ENSO là nhân tố khí hậu chủ đạo ảnh hưởng đến hoạt động XTNĐ, với số lượng XTNĐ năm La Niña cao hơn năm El Niño và trung tính.  
- Các nhân tố khí quyển đại dương như áp suất mực biển, nhiệt độ mặt biển, gió vĩ hướng và độ đứt gió thẳng đứng có tương quan mạnh với số lượng XTNĐ, được sử dụng làm nhân tố dự báo hiệu quả.  
- Mô hình dự báo cho thấy cải thiện kỹ năng dự báo khoảng 60% so với dự báo tham chiếu, có thể ứng dụng trong công tác dự báo nghiệp vụ và phòng chống thiên tai.  
- Đề xuất triển khai các giải pháp nâng cao chất lượng dữ liệu, phát triển mô hình kết hợp và ứng dụng kết quả dự báo vào quản lý rủi ro thiên tai trong 3-5 năm tới.

Hành động tiếp theo là mở rộng nghiên cứu với dữ liệu cập nhật, tích hợp mô hình động lực và tăng cường đào tạo chuyên môn cho cán bộ khí tượng thủy văn nhằm nâng cao hiệu quả dự báo và ứng phó với xoáy thuận nhiệt đới trên Biển Đông.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương I: TỔNG QUAN Chương II: SỐ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP Chương III: KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT 1 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] CHƢƠNG 1 - TỔNG QUAN 1.1 Vấn đề dự báo xoáy thuận nhiệt đới Trên thế giới c ng như trong khu vực, vấn đề dự báo xoáy thuận nhiệt đới XTNĐ đang là một trong những bài toán được đặc biệt quan tâm bởi những ứng dụng thiết thực đối với đời sống xã hội. Thông tin dự báo XTNĐ là căn cứ khoa học cho việc đưa ra kế hoạch sản xuất, ứng phó với thiên tai. Hiện nay, trong nghiệp vụ dự báo thời tiết, khí hậu, người ta chia dự báo XTNĐ ra hai lớp bài toán dự báo là:  Dự báo thời tiết  Dự báo mùa 1.1 Dự báo xoáy thuận nhiệt đới quy mô thời tiết Dự báo xoáy thuận nhiệt đới (XTNĐ) quy mô thời tiết nhấn mạnh vào quy mô thời gian dự báo khoảng 1-3-5 ngày hạn ngắn - short range forcast và tối đa khoảng 5-10 ngày hạn vừa - medium range forecast); độ phân giải thời gian đòi hỏi chi tiết 30 phút, 1h, 3h, 6h, 12h, lớn nhất là 1 ngày. Yếu tố dự báo gồm quỹ đạo, tọa độ, cường độ, thời gian….

Dự báo thời tiết phục vụ cho những hoạt động ứng phó khẩn cấp. Loại dự báo này đã được thực hiện nhiều.2 Dự báo xoáy thuận nhiệt đới quy mô mùa và nội mùa Dự báo xoáy thuận nhiệt đới XTNĐ quy mô mùa nhấn mạnh vào quy mô thời gian từ trên 10 ngày đến hơn một tháng (quy mô nội mùa) hoặc vài ba tháng đến dưới một năm quy mô mùa. Độ phân giải thời gian theo từng tháng, 3 tháng, 1 mùa, 1 năm và không dự báo được quỹ đạo cường độ của các cơn bão một cách cụ thể. Khác với dự báo thời tiết, dự báo mùa không chỉ ra được trạng thái khí quyển vào những thời điểm cụ thể đến từng ngày như quỹ đạo, tọa độ, cường độ, ….

Thay vào đó, nó chỉ ra thông tin chung về điều kiện khí quyển trong từng khoảng thời gian nhất định như số lượng bão, số ngày hoạt động, vùng hoạt động, … nhằm phục vụ cho những hoạt động dài ngày trên biển, cứu hộ, hàng hải, tuần tra,… Do nhiều nguyên nhân khác nhau, cả khách quan và chủ quan, công tác dự báo hạn mùa ở Việt Nam hầu như chưa có gì đáng ghi nhận. 2 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Trước tình hình đó, đòi hỏi phải nghiên cứu, xây dựng phương pháp dự báo mùa cho XTNĐ trên biển Đông, tạo tiền đề cho việc xây dựng các giải pháp giảm nhẹ và hạn chế những tác hại của chúng, cung cấp cơ sở khoa học và thực tiễn cho các nhà quản lý, các nhà hoạch định chính sách xác định chiến lược phát triển kinh tế bền vững và bảo đảm an sinh xã hội của đất nước.2 Phƣơng pháp tiếp cận dự báo mùa Hiện nay, có 2 cách tiếp cận dự báo mùa là dự báo bằng kê và dự báo ộng lực, bao gồm cả mô hình khí hậu toàn cầu và mô hình khí hậu khu vực. P ng kê là phương pháp sử dụng các bộ số liệu đã có trong nhiều năm, hoặc các sản phẩm dự báo từ các mô hình số, kể cả mô hình toàn cầu và mô hình khu vực, sau đó áp dụng các công cụ thống kê, như phương pháp hồi quy, … để xây dựng các phương trình dự báo dưới dạng các mô hình tuyến tính hoặc phi tuyến tính, từ đó áp dụng để dự báo cho các trạng thái trung bình trong tương lai. Ưu điểm của phương pháp này là dễ thực hiện, không phụ thuộc nhiều vào các quá trình vật lý, các quá trình động học khí quyển.

Nhược điểm của phương pháp này là cần có chu i số liệu chính xác đủ dài và khó dự báo được sự chuyển pha của các dao động khí hậu như các hiện tượng ENSO). P ộng lực là một cách tiếp cận dựa trên các định luật vật lý để xem xét sự biến đổi của hệ thống khí hậu. Các mô hình hoàn lưu chung khí quyển hoặc sự kết hợp giữa mô hình khí quyển và đại dương được thiết lập trên bản chất vật lý của hiện tượng. Số liệu thu thập được tại thời điểm đự báo sẽ được đưa vào các phương trình động lực, sau đó các phương trình động lực sẽ được giải quyết bằng các máy tính hoặc hệ thống máy tính.

Ưu điểm của phương pháp này là thể hiện được các mối quan hệ vật lý giữa các yếu tố khí tượng và không cần phải thu thập một chu i số liệu quá dài. Trước đây, việc áp dụng phương pháp này gặp khá nhiều khó khăn do khả năng tính toán của các máy tính còn kém. Tuy nhiên, ngày nay, cùng với sự phát triển của khoa 3 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] học công nghệ, các hệ thống máy tính ngày nay hoàn toàn đủ khả năng để giải các hệ phương trình động lực. Do vậy, trong nhiều năm trở lại đây, phương pháp này ngày càng được phổ biến và được áp dụng rộng rãi.

Nhược điểm của phương pháp này là cần có sự hiểu biết và mô tả được đầy đủ các quá trình tương tác giữa các yếu tố trong khí quyển, c ng như khí quyển và đại dương.3 Các nghiên cứu trong và ngoài nƣớc. Cá nghi n ứu tr n thế giới Năm 1992, Gray W. và CS [6] đã sử dụng phương pháp Jackknife để dự báo sự hoạt động của mùa bão Đại Tây Dương trước 6-11 tháng. Tác giả đã sử dụng bộ số liệu từ năm1950-1991, gồm hai đại lượng là lượng mưa Tây Phi trong năm trước và dao động tựa hai năm tầng bình lưu của gió mực 30mb và 50mb, ngoại suy trước 10 tháng.

Cả hai nhân tố dự báo này đều có s n trước ngày 1/12, có thể được sử dụng để đưa ra những dự báo tốt về hoạt động của XTNĐ ở Đại Tây Dương trong mùa bão từ tháng 6-11 tiếp theo.1 ự ự ă 1950 -1991 [6] 4 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Kết quả cho thấy, những nhân tố này có thể dự đoán được gần một nửa sự biến đổi theo mùa đối với hoạt động bão nhiệt đới theo mùa ở Đại Tây Dương ngay từ cuối tháng 11 năm trước. và CS [2] chỉ ra rằng, biến động hàng năm của sự di chuyển của các xoáy thuận nhiệt đới (TCs) là khá lớn ở một số vùng trên Tây Bắc Thái ình Dương WNP. TCs di chuyển về hướng Tây và Tây Bắc xuất hiện hầu như tại các vĩ độ thấp và có biến động hàng năm lớn trong khu vực ngay phía đông Philippines và phần phía bắc Biển Ðông. TCs di chuyển theo hướng Bắc có biến động hàng năm lớn ở khu vực phía Đông của quần đảo Ryukyu và phía Nam Nhật Bản.

Tác giả đã tính tương quan giữa số TCs xuất hiện hàng năm trong các vùng này và các thành phần chính của gió vĩ hướng trung bình tháng các mực 850hPa và 500hPa trên khu vực WNP (cho các tháng từ tháng 11 năm trước đến tháng 4 cùng năm. Theo tác giả, TCs di chuyển về hướng Tây có tương quan tốt với gió vĩ hướng mực 850 hPa tháng 1 và 3. Khi sử dụng các thành phần chính (PCs) của các nhân tố này, tác giả đã xây dựng được các phương trình dự báo. Kết quả cho thấy các dự báo đánh giá trên các mẫu phụ thuộc và độc lập đều rất tốt.

Ðối với các TCs di chuyển về hướng Tây Bắc, các PCs của gió vĩ hướng 850 và 500 hPa chỉ có thể giải thích được dưới 30% tổng phương sai nên không xây dựng các phương trình dự báo. Tuy nhiên, gió vĩ hướng tháng 2 mực 500 hPa có tương quan tốt với các TCs di chuyển về hướng Bắc ở khu vực phía đông quần đảo Ryukyu và phía Nam Nhật Bản. Khi sử dụng các PCs của nhân tố này xây dựng phương trình dự báo, kết quả cho thấy khá tốt. và CS [3] đã nghiên cứu khảo sát mối liên hệ giữa sự phân bố không gian nhiệt độ mặt biển (SST) và hoạt động của XTNĐ TC hàng năm qua Tây ắc Thái ình Dương và biển Đông.

Phân bố SST hàng tháng được thể hiện bằng một tập các hàm số trực giao thực nghiệm EOFs. Sau khi tìm được các thành phần chính (PC) của SST tháng, tác giả tính tương quan thống kê giữa PC với số lượng TC hàng năm xuất hiện trên Tây ắc Thái ình Dương và biển Đông. Kết quả nhận được cho thấy 4PCs của phân bố SST tháng giải thích 89% tổng 5 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] phương sai của số TCs hàng năm trên Tây ắc Thái ình Dương. Các dự báo số lượng TC này từ cả các tập mẫu phụ thuộc và độc lập có sai số nhỏ hơn một nửa độ lệch chuẩn của số bão thực.

Hai trong số các PCs là từ SST tháng 9 trong khi đó hai PCs khác là từ SST tháng 5 và tháng 6. Nếu chỉ sử dụng 2 PCs SST tháng 5 - 6 thì độ chính xác của dự báo giảm đi chút ít. Do đó, việc dự báo ban đầu có thể thực hiện khi sử dụng 2 PCs này và dự báo hiệu chỉnh có thể thực hiện vào cuối tháng 9. Năm 2007, theo Camargo và CS [1], dự báo XTNĐ hạn mùa bằng phương pháp thống kê đã trải qua một thời kỳ dài từ đầu những năm 1980.

Cùng với việc dự báo tổng lượng mùa XTNĐ, ngày nay một số dự báo được thực hiện như dự báo từng tháng riêng biệt và dự báo xác suất đổ bộ. Hiện nay có nhiều nguồn số liệu s n có, và thậm chí là miễn phí, nên chất lượng dự báo thống kê XTNĐ đã được cải thiện đáng kể. Số liệu bão quan trắc toàn cầu cập nhật và đồng nhất c ng góp phần làm cải thiện kỹ năng dự báo. Việc cải thiện hơn nữa dự báo mùa phụ thuộc mạnh vào việc cải thiện dự báo ENSO, bao gồm dự báo chi tiết hơn về các đặc trưng của ENSO như cường độ, vị trí và phân bố không gian của dị thường SST.

Nói chung, cả dự báo thống kê và dự báo động lực đều phụ thuộc vào chất lượng dự báo ENSO. và CS [7] đã sử dụng hai mô hình thống kê là hồi quy độ lệch tuyệt đối ít nhất (LAD) và hồi quy Poisson để dự đoán hoạt động của xoáy thuận nhiệt đới vào mùa hè (tháng 7-9) trên biển Đông Trung Quốc.