Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu kỹ thuật dự báo thời tiết qua tín hiệu GPS

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu nghiên cứu kỹ thuật dự báo thời tiết tại một khu vực phạm vi nhỏ dựa trên cường độ tín hiệu gps qua, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất

• Tác giả: Vũ Tùng Linh
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Đình Việt
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Nghiên Cứu Dự Báo Thời Tiết Bằng GPS Tại Khu Vực Nhỏ
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. MỞ ĐẦU
• 1.1. GIỚI THIỆU CHUNG
• 1.2. Sơ lược về bài toán dự báo thời tiết
• 1.3. Các thành phần thời tiết cần dự báo
• 1.4. Khả năng ứng dụng các thiết bị thu GPS vào việc dự báo thời tiết
• 1.5. Đề xuất việc kết nối các thiết bị có chức năng thu tín hiệu GPS để hỗ trợ cho việc dự báo thời tiết
• 1.6. Kết luận chương
• 2. HỆ THỐNG GPS VÀ CÁC HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ KHÁC
• 2.1. Các hệ thống định vị toàn cầu khác (ngoài GPS) dựa trên vệ tinh
• 2.1.1. Hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu của Nga (GLONASS)
• 2.1.2. Hệ thống định vị vệ tinh Bắc Đẩu của Trung Quốc
• 2.1.3. Chương trình QZSS Nhật Bản
• 2.1.4. Hệ thống định vị GALILEO của Châu Âu
• 2.2. Hệ thống GPS
• 2.3. Tính toán vị trí người sử dụng
• 2.3.1. Đánh giá phạm vi giả
• 2.3.2. Phương trình tuyến tính
• 2.3.3. Đo lượng độ chính xác
• 2.3.4. Xem xét sai số và tín hiệu vệ tinh
• 2.4. Kết luận chương
• 3. PHÂN TÍCH CÁC NGUYÊN NHÂN SAI SỐ VÀ SNR
• 3.1. Sai số đo lường
• 3.1.1. Sai số đồng hồ vệ tinh
• 3.1.2. Sai số quỹ đạo vệ tinh
• 3.1.3. Hiệu ứng tương đối
• 3.1.4. Hiệu ứng khí quyển
• 3.1.5. Hiệu ứng tầng điện ly
• 3.1.5.1. Độ trễ tầng đối lưu
• 3.1.6. Sai số dạng hình học
• 3.1.7. SNR của tín hiệu GPS và các yếu tố ảnh hưởng đến SNR
• 3.1.7.1. Nhiễu tần số radio
• 3.1.7.2. Yếu tố đa đường
• 3.1.7.3. Sự nhấp nhánh tầng điện ly
• 3.1.7.4. Sự ảnh hưởng của tầng đối lưu
• 3.1.7.5. Yếu tố hình học của vệ tinh
• 3.2. Kết luận chương
• 4. ĐÁNH GIÁ CƯỜNG ĐỘ TÍN HIỆU GPS BẰNG SMARTPHONE CHẠY ANDROID
• 4.1. Giới thiệu về ANDROID
• 4.2. Mô hình và kịch bản
• 4.2.1. Phân tích yêu cầu
• 4.2.2. Biểu đồ chức năng
• 4.2.3. Thiết kế giao diện
• 4.3. Kết quả thực nghiệm và phân tích
• 4.4. Kết luận chương
• 5. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu về dự báo thời tiết

Dự báo thời tiết là một lĩnh vực quan trọng trong khoa học khí tượng, sử dụng các công nghệ hiện đại để dự đoán các điều kiện khí quyển tại một thời điểm và vị trí cụ thể. Việc dự báo thời tiết không chỉ giúp con người chuẩn bị cho các hoạt động hàng ngày mà còn có ý nghĩa lớn trong việc bảo vệ tài sản và tính mạng. Các phương pháp dự báo hiện nay chủ yếu dựa vào việc thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, trong đó có công nghệ GPS. Sự phát triển của các thiết bị di động đã tạo điều kiện thuận lợi cho việc thu thập dữ liệu thời tiết tại các khu vực nhỏ. Theo thống kê, nhu cầu về thông tin thời tiết tại các khu vực nhỏ ngày càng tăng, đặc biệt là trong các lĩnh vực như nông nghiệp, tổ chức sự kiện và giao thông vận tải.

1.1. Các thành phần thời tiết cần dự báo

Các thành phần chính trong dự báo thời tiết bao gồm nhiệt độ, lượng mưa, tình trạng mây, hướng và tốc độ gió, cùng với độ ẩm. Nhiệt độ là yếu tố dễ hiểu nhất và có ảnh hưởng lớn đến các hiện tượng thời tiết khác. Độ ẩm trong không khí cũng đóng vai trò quan trọng, ảnh hưởng đến sự hình thành mây và mưa. Việc theo dõi và phân tích các thành phần này giúp cải thiện độ chính xác của các dự báo thời tiết. Đặc biệt, trong các khu vực địa lý nhỏ, việc nắm bắt chính xác các yếu tố này có thể giúp người dân và các tổ chức lên kế hoạch cho các hoạt động một cách hiệu quả hơn.

II. Ứng dụng công nghệ GPS trong dự báo thời tiết

Công nghệ GPS đã trở thành một công cụ hữu ích trong việc thu thập dữ liệu thời tiết. Việc sử dụng công nghệ GPS cho phép xác định vị trí và thời gian một cách chính xác, từ đó hỗ trợ trong việc phân tích các điều kiện khí quyển. Các thiết bị thu GPS có thể được kết nối với các cảm biến thời tiết để thu thập dữ liệu về nhiệt độ, độ ẩm và áp suất không khí. Điều này giúp tạo ra một mô hình dự báo thời tiết chính xác hơn cho các khu vực nhỏ. Hệ thống GPS cũng giúp theo dõi sự thay đổi của thời tiết theo thời gian thực, từ đó cung cấp thông tin kịp thời cho người sử dụng.

2.1. Mô hình dự báo thời tiết dựa trên GPS

Mô hình dự báo thời tiết dựa trên dữ liệu từ GPS có thể được phát triển để cải thiện độ chính xác của các dự báo. Các dữ liệu thu thập từ GPS có thể được sử dụng để phân tích các yếu tố như độ ẩm và nhiệt độ trong không khí. Việc kết hợp dữ liệu GPS với các mô hình khí tượng học hiện có sẽ giúp nâng cao khả năng dự đoán các hiện tượng thời tiết như mưa, bão và các điều kiện khí quyển khác. Điều này đặc biệt quan trọng trong các khu vực nhỏ, nơi mà các điều kiện thời tiết có thể thay đổi nhanh chóng và khó dự đoán.

III. Phân tích và đánh giá kết quả

Việc áp dụng công nghệ GPS trong dự báo thời tiết đã cho thấy nhiều kết quả khả quan. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng dữ liệu GPS có thể cải thiện độ chính xác của các dự báo thời tiết, đặc biệt là trong các khu vực nhỏ. Các kết quả thực nghiệm cho thấy rằng các mô hình dự báo dựa trên GPS có thể cung cấp thông tin kịp thời và chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống. Điều này không chỉ giúp người dân có thể chuẩn bị tốt hơn cho các điều kiện thời tiết mà còn hỗ trợ các tổ chức trong việc lên kế hoạch cho các hoạt động của họ.

3.1. Giá trị thực tiễn của nghiên cứu

Nghiên cứu này không chỉ có giá trị trong lĩnh vực khoa học khí tượng mà còn có ứng dụng thực tiễn cao trong đời sống hàng ngày. Việc cải thiện độ chính xác của dự báo thời tiết thông qua công nghệ GPS có thể giúp giảm thiểu thiệt hại do thiên tai, đồng thời nâng cao chất lượng cuộc sống của người dân. Các tổ chức có thể sử dụng thông tin thời tiết chính xác để lên kế hoạch cho các sự kiện, hoạt động sản xuất nông nghiệp và các hoạt động ngoài trời khác. Điều này cho thấy rằng việc kết hợp công nghệ hiện đại với các phương pháp truyền thống có thể mang lại nhiều lợi ích cho xã hội.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh sự phát triển vượt bậc của công nghệ vi điện tử và thiết bị di động, việc ứng dụng hệ thống định vị toàn cầu GPS không chỉ giúp xác định vị trí mà còn mở ra nhiều hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực dự báo thời tiết. Theo ước tính, năm 2015 có khoảng 7 tỷ điện thoại di động trên toàn cầu, tạo điều kiện thuận lợi cho việc thu thập dữ liệu thời tiết tại phạm vi nhỏ thông qua các thiết bị thu thông minh. Vấn đề nghiên cứu tập trung vào kỹ thuật dự báo thời tiết tại một khu vực có phạm vi nhỏ dựa trên cường độ tín hiệu GPS, nhằm khai thác sự biến đổi của tín hiệu GPS chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố thời tiết như độ ẩm, mưa, và tình trạng mây.

Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu là xây dựng mô hình kết nối các thiết bị thu GPS để thu thập và phân tích cường độ tín hiệu (SNR) nhằm nhận diện các trạng thái thời tiết khác nhau trong phạm vi vài chục mét, từ đó hỗ trợ dự báo thời tiết chính xác hơn và theo thời gian thực. Phạm vi nghiên cứu tập trung tại một khu vực nhỏ, với dữ liệu thu thập qua các thiết bị smartphone chạy hệ điều hành Android trong khoảng thời gian thực nghiệm tại Hà Nội năm 2017.

Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua khả năng cải thiện độ chính xác dự báo thời tiết tại phạm vi nhỏ, phục vụ các nhu cầu thực tế như tổ chức sự kiện, vận tải thủy, và cảnh báo thời tiết nhanh chóng. Việc ứng dụng tín hiệu GPS trong dự báo thời tiết cũng góp phần giảm chi phí và tăng tính phổ biến của công nghệ dự báo, đồng thời bổ sung dữ liệu cho các mô hình dự báo truyền thống.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai lý thuyết và mô hình chính:

1. Lý thuyết định vị GPS: Hệ thống GPS gồm 28 vệ tinh quay quanh Trái Đất trên 6 mặt phẳng quỹ đạo, truyền tín hiệu với tần số 1575,42 MHz. Việc xác định vị trí người dùng dựa trên thời gian truyền tín hiệu từ bốn vệ tinh khác nhau, sử dụng phương pháp toán học tuyến tính hóa chuỗi Taylor để tính toán tọa độ trong hệ tọa độ Đề-các ba chiều. Sai số định vị phát sinh do đồng hồ vệ tinh, sai số quỹ đạo, hiệu ứng tầng điện ly và tầng đối lưu, cũng như hiện tượng đa đường và bóng tín hiệu.

2. Mô hình ảnh hưởng của thời tiết đến tín hiệu GPS: Cường độ tín hiệu GPS (SNR) bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khí tượng trong tầng đối lưu như độ ẩm, mưa, mây và áp suất khí quyển. Sự hấp thụ và phản xạ tín hiệu trong môi trường có lẫn hơi nước và các dạng mưa gây suy giảm năng lượng tín hiệu, làm thay đổi SNR. Mô hình lý thuyết này cho phép sử dụng biến đổi SNR làm chỉ số đặc trưng cho trạng thái thời tiết tại phạm vi nhỏ.

Các khái niệm chính bao gồm: cường độ tín hiệu trên nhiễu (SNR), sai số khoảng cách giả (PSR), độ trễ tầng điện ly và tầng đối lưu, hiệu ứng tượng đối hẹp và rộng, hiện tượng đa đường (multipath), và các chỉ số độ chính xác định vị như GDOP, HDOP, VDOP.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ các thiết bị smartphone chạy hệ điều hành Android, sử dụng phần mềm tự phát triển để ghi nhận cường độ tín hiệu GPS (SNR) trong các điều kiện thời tiết khác nhau tại Hà Nội trong năm 2017. Cỡ mẫu gồm nhiều thiết bị thu GPS được kết nối thành mạng lưới thu thập dữ liệu đồng thời tại các điểm khảo sát trong phạm vi vài chục mét.

Phương pháp phân tích bao gồm:

• Phân tích thống kê biến thiên SNR theo các điều kiện thời tiết (mưa, nắng, có mây).
• So sánh các biểu đồ SNR trong các khoảng thời gian khác nhau để nhận diện đặc trưng thời tiết.
• Áp dụng mô hình toán học tuyến tính hóa để xác định sai số và hiệu chỉnh đồng hồ máy thu.
• Sử dụng các chỉ số định vị và sai số GPS để đánh giá độ chính xác và ảnh hưởng của môi trường.

Timeline nghiên cứu kéo dài trong năm 2017, với các giai đoạn thu thập dữ liệu thực nghiệm, phân tích số liệu, xây dựng mô hình và kiểm chứng kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Biến đổi SNR theo điều kiện thời tiết: Kết quả thực nghiệm cho thấy SNR có sự biến đổi rõ rệt giữa các ngày mưa và ngày không mưa. Ví dụ, trong khoảng thời gian 20h-20h10 ngày 21/11/2017 trời mưa và rất lạnh, biểu đồ SNR giảm trung bình khoảng 15-20% so với ngày trời bình thường (ví dụ ngày 12/11/2017). Điều này chứng tỏ mưa làm suy giảm cường độ tín hiệu GPS do hấp thụ và phản xạ sóng điện từ.

2. Ảnh hưởng của độ ẩm và mây đến SNR: Các ngày có độ ẩm tương đối cao và nhiều mây cũng ghi nhận sự giảm nhẹ SNR, khoảng 5-10% so với điều kiện trời quang đãng. Điều này phù hợp với lý thuyết về sự hấp thụ năng lượng tín hiệu trong môi trường có hơi nước và mây.

3. Độ chính xác định vị trong phạm vi nhỏ: Sai số định vị GPS trong điều kiện lý tưởng dao động trong khoảng 5-10m, tuy nhiên trong điều kiện thời tiết xấu, sai số này tăng lên đến khoảng 15m do ảnh hưởng của đa đường và bóng tín hiệu. Sự thay đổi này được thể hiện qua các chỉ số GDOP và HDOP tăng trung bình 20% trong ngày mưa so với ngày nắng.

4. Khả năng phân biệt trạng thái thời tiết qua SNR: Mạng lưới thiết bị thu GPS cho phép xây dựng bản đồ thời gian thực về trạng thái thời tiết tại phạm vi nhỏ. Dữ liệu lịch sử cho thấy sự di chuyển của các đám mây lớn có thể được dự đoán dựa trên sự thay đổi vị trí và cường độ tín hiệu GPS tại các điểm khảo sát kế cận.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sự biến đổi SNR là do sự hấp thụ năng lượng sóng điện từ bởi hơi nước và các dạng mưa trong tầng đối lưu, phù hợp với các nghiên cứu trước đây về ảnh hưởng của môi trường khí quyển đến tín hiệu GPS. So sánh với các nghiên cứu quốc tế về ứng dụng vệ tinh khí tượng, việc sử dụng tín hiệu GPS từ các thiết bị thu thông minh là một phương pháp bổ sung hiệu quả, đặc biệt trong phạm vi nhỏ và thời gian thực.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ SNR theo thời gian, bảng so sánh sai số định vị trong các điều kiện thời tiết khác nhau, và bản đồ phân bố trạng thái thời tiết dựa trên mạng lưới thiết bị thu GPS. Kết quả này mở ra hướng phát triển các hệ thống dự báo thời tiết phân tán, chi phí thấp và có khả năng cập nhật nhanh chóng.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Xây dựng mạng lưới thiết bị thu GPS quy mô lớn: Tăng số lượng thiết bị thu GPS tại các khu vực đô thị và nông thôn để thu thập dữ liệu SNR đa dạng, nâng cao độ phủ và độ chính xác của bản đồ thời tiết theo thời gian thực. Chủ thể thực hiện: các cơ quan khí tượng, tổ chức nghiên cứu; Timeline: 1-2 năm.

2. Phát triển phần mềm phân tích và dự báo dựa trên dữ liệu SNR: Tích hợp các thuật toán nhận dạng mẫu và học máy để phân biệt các trạng thái thời tiết từ biến đổi SNR, hỗ trợ cảnh báo sớm các hiện tượng thời tiết nguy hiểm. Chủ thể thực hiện: các công ty công nghệ, viện nghiên cứu; Timeline: 12 tháng.

3. Tối ưu hóa thiết bị thu GPS trên smartphone: Nâng cao khả năng thu nhận và xử lý tín hiệu GPS trong điều kiện thời tiết xấu, giảm thiểu sai số do đa đường và bóng tín hiệu. Chủ thể thực hiện: nhà sản xuất thiết bị di động, nhà phát triển phần mềm; Timeline: 6-12 tháng.

4. Hợp tác với các cơ quan dự báo thời tiết truyền thống: Kết hợp dữ liệu SNR từ mạng lưới GPS với các mô hình dự báo khí tượng hiện có để cải thiện độ chính xác và thời gian phản hồi của dự báo. Chủ thể thực hiện: cơ quan khí tượng quốc gia, viện nghiên cứu; Timeline: liên tục.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Công nghệ Thông tin, Truyền dữ liệu và Mạng máy tính: Nghiên cứu về ứng dụng tín hiệu GPS trong dự báo thời tiết, phát triển phần mềm thu thập và phân tích dữ liệu.

2. Cơ quan khí tượng và môi trường: Áp dụng mô hình kết nối thiết bị thu GPS để nâng cao chất lượng dự báo thời tiết tại phạm vi nhỏ và theo thời gian thực.

3. Doanh nghiệp phát triển thiết bị di động và phần mềm: Tối ưu hóa công nghệ thu tín hiệu GPS và phát triển ứng dụng hỗ trợ dự báo thời tiết dựa trên dữ liệu SNR.

4. Các tổ chức quản lý sự kiện, vận tải và nông nghiệp: Sử dụng dữ liệu dự báo thời tiết chính xác tại phạm vi nhỏ để điều chỉnh kế hoạch hoạt động, giảm thiểu rủi ro do thời tiết.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao cường độ tín hiệu GPS (SNR) lại bị ảnh hưởng bởi thời tiết?
   SNR bị ảnh hưởng do sóng điện từ truyền qua tầng đối lưu chứa hơi nước, mưa và mây, gây hấp thụ và phản xạ tín hiệu, làm giảm năng lượng tín hiệu nhận được. Ví dụ, trong ngày mưa, SNR giảm trung bình 15-20% so với ngày nắng.

2. Phạm vi nhỏ trong nghiên cứu là bao nhiêu?
   Phạm vi nhỏ được hiểu là vài chục mét, phù hợp với việc thu thập dữ liệu từ các thiết bị thu GPS đặt gần nhau để phân tích biến đổi thời tiết cục bộ.

3. Sai số định vị GPS trong điều kiện thời tiết xấu là bao nhiêu?
   Sai số định vị có thể tăng từ 5-10m trong điều kiện lý tưởng lên khoảng 15m khi có mưa hoặc mây dày do hiện tượng đa đường và bóng tín hiệu.

4. Làm thế nào để sử dụng dữ liệu SNR trong dự báo thời tiết?
   Dữ liệu SNR được phân tích theo thời gian và không gian để nhận diện trạng thái thời tiết tại từng điểm, từ đó xây dựng bản đồ thời tiết và dự đoán hướng di chuyển của các hiện tượng như đám mây hoặc bão.

5. Ưu điểm của phương pháp dự báo thời tiết dựa trên tín hiệu GPS là gì?
   Phương pháp này tận dụng thiết bị phổ biến, chi phí thấp, có khả năng cập nhật dữ liệu theo thời gian thực và cung cấp dự báo chính xác tại phạm vi nhỏ, bổ sung cho các mô hình dự báo truyền thống.

Kết luận

• Nghiên cứu đã chứng minh sự biến đổi cường độ tín hiệu GPS (SNR) có thể đặc trưng cho các trạng thái thời tiết khác nhau như mưa và không mưa tại phạm vi nhỏ.
• Mạng lưới thiết bị thu GPS kết nối đồng bộ giúp xây dựng bản đồ thời tiết theo thời gian thực, hỗ trợ dự báo chính xác và cảnh báo sớm.
• Sai số định vị GPS tăng trong điều kiện thời tiết xấu do ảnh hưởng của đa đường và bóng tín hiệu, cần được hiệu chỉnh trong mô hình dự báo.
• Phương pháp dự báo dựa trên tín hiệu GPS có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như quản lý sự kiện, vận tải và nông nghiệp.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng mạng lưới thiết bị, phát triển phần mềm phân tích nâng cao và hợp tác với các cơ quan dự báo truyền thống để triển khai thực tiễn.

Hành động khuyến nghị: Các tổ chức và nhà nghiên cứu nên đầu tư phát triển hệ thống thu thập và phân tích dữ liệu GPS để nâng cao chất lượng dự báo thời tiết, đồng thời tích hợp công nghệ này vào các ứng dụng thực tế nhằm phục vụ cộng đồng hiệu quả hơn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU Trong suốt thập kỷ vừa qua đã có sự phát triển vƣợt bậc của hệ thống vi điện tử, máy tính và các thiết bị di động với các tính năng hiện đại. Chúng có khả năng tính toán cao, kích thƣớc nhỏ và chi phí thấp, cho phép con ngƣời tƣơng tác với các thiết bị nhƣ một phần của cuộc sống hàng ngày và đặc biệt con ngƣời ta có thể dễ dàng xác định vị trí của mình trên thế giới thông qua phần mềm sử dụng công nghệ GPS. Có một thống kê cho thấy một kết quả đáng kinh ngạc, dân số thế giới ƣớc tính khoảng 7.3 tỷ ngƣời, thì 7 tỷ điện thoại di động năm 2015 [10]. Sự bùng nổ của ngƣời sử dụng điện thoại thông minh trong những năm gần đây (2007-2015) đã dẫn đến sự bùng nổ của các ứng dụng cho điện thoại thông minh và số lƣợng đáng kinh ngạc của các ứng dụng smartphone đã đƣợc bổ sung không ngừng.

Vì vậy, nhu cầu sử dụng thiết bị di động gắn liền với ứng dụng trên điện thoại di động là xu hƣớng nóng hiện nay. Bắt nguồn từ nhu cầu thực tế hiện nay có rất nhiều cá nhân hay tổ chức muốn biết đƣợc thông tin về thời tiết tại một khu vực nhỏ để sắp xếp các công việc của họ sao cho hợp lý chẳng hạn nhƣ các trung tâm tổ chức sự kiện, hoặc các hãng tàu thủy…Thêm vào đó, việc thời tiết thay đổi cũng ảnh hƣởng đến cƣờng độ và độ chính xác tín hiệu GPS truyền từ vệ tinh đến các thiết bị thu và ngƣợc lại. Đi từ nhu cầu đó và cộng với tính phổ dụng của các thiết bị di động, tôi quyết định lựa chọn đề tài: Nghiên cứu kỹ thuật dự báo thời tiết tại một khu vực có phạm vi nhỏ dựa trên cƣờng độ tín hiệu GPS qua các thiết bị thu thông minh (smartphone). GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 Sơ lƣợc về bài toán dự báo thời tiết -Dự báo thời tiết là gì ? Dự báo thời tiết là sự ứng dụng của khoa học và công nghệ vào việc dự đoán các điều kiện của khí quyển tại một thời điểm và một vị trí cụ thể.

Con ngƣời đã cố gắng dự báo thời tiết không chính thức từ hàng ngàn năm qua, và việc dự báo thời tiết đã trở thành một công việc chính thức từ thế kỷ 19 [9]. Các dự báo thời tiết đều đƣợc thực hiện bằng việc thu thập các dữ liệu định lƣợng về trạng thái hiện tại của khí quyển tại một nơi cho trƣớc và sử dụng phƣơng pháp khí tƣợng học để tham chiếu xem khí quyển thay đổi thế nào. Trong khi những dự đoán thuần con ngƣời - trong những dự đoán kiểu này, con ngƣời đóng vai trò là trung tâm, sử dụng các dụng cụ quan trắc khí tƣợng để đo lƣợng mƣa, áp suất. và dùng mắt để quan sát điều kiện bầu trời, sau đó phân tích , tổng hợp các số liệu, điều kiện đó , để suy ra một kết quả dự báo - chủ yếu dựa trên sự thay đổi của áp suất khí quyển, các điều kiện thời tiết hiện tại, và điều kiện bầu trời, thì dự báo thời tiết ngày nay lại sử dụng các mô hình dựa máy tính thống kê đƣợc rất nhiều các yếu tố khí quyển.Với những dữ liệu sẵn có từ việc quan trắc khí tƣợng và các phép phân tích khí quyển thì đầu vào của dự báo thời tiết ngày nay chỉ yêu cầu ngƣời dùng lựa chọn mô hình dự báo tốt nhất có thể để làm cơ sở cho dự báo, nó bao gồm các kỹ năng nhận dạng mẫu (từ dữ liệu quan trắc và phân tích khí quyển), các kết nối viễn thông, kiến thức về hiệu năng hệ thống và kiến thức về sai số mô hình [13].

Sự không chính xác của dự báo do sự hỗn loạn tự nhiên của khí quyển, khả năng tính toán chƣa đủ mạnh để giải các phƣơng trình biểu diễn khí quyển, các lỗi chứa trong các phép đo điều kiện ban đầu, và hiểu biết không đầy đủ về các quá trình liên quan đến khí quyển dẫn đến việc mô hình hóa các quá trình đó không đúng. Vì thế, các dự báo trở nên ít chính xác khi khoảng thời gian giữa thời điểm hiện tại và thời điểm dự báo tăng lên. Dự báo thời tiết phục vụ rất nhiều mục đích khác nhau. Các cảnh báo thời tiết là các dự báo quan trọng bởi vì chúng đƣợc sử dụng để bảo vệ con ngƣời và tài sản.

Các dự báo dựa trên nhiệt độ và lƣợng mƣa là quan trọng đối với nông nghiệp, và kéo theo cả những ngƣời mua bán trong các thị trƣờng hàng hóa. Các dự đoán nhiệt độ đƣợc các công ty tiện ích sử dụng để ƣớc tính số yêu cầu trong các ngày sắp tới. Dựa trên cơ sở thƣờng ngày, ngƣời dùng sử dụng các dự báo thời tiết để xem nên mặc gì trong ngày cụ thể. Do các hoạt động ngoài trời bị hạn chế bởi mƣa to, tuyết, và gió lạnh, các dự báo có thể đƣợc sử dụng để lên kế hoạch cho các hoạt động của các sự kiện này và lên kế hoạch trƣớc và tiếp tục chúng.

Năm 2014, chính phủ Mỹ đã chi 5.1 tỷ đô la cho lĩnh vực dự báo thời tiết.1 Các thành phần thời tiết cần dự báo Dự báo thời tiết bao gồm các thành phần cần dự báo: nhiệt độ, lƣợng mƣa, tình trạng mây, hƣớng và tốc độ gió (kèm theo các hiện tƣợng bão, áp thấp nhiệt đới…), và độ ẩm. Ngoài ra còn có tình trạng nắng và áp suất khí quyển. Nhiệt độ Nhiệt độ là phép đo độ nóng hay độ lạnh của không khí và là đại lƣợng đƣợc đo nhiều nhất của khí quyển. Nhiệt độ hầu nhƣ là phép đo thời tiết dễ hiểu nhất.

Ta đều biết rằng thời tiết sẽ nóng nếu nhiệt độ lớn 30 độ (C) hoặc lạnh nếu nó nhỏ hơn 20 độ (C). Nhiệt độ có thể ảnh hƣởng đến việc hình thành các dạng mƣa khác nhau. Nếu điều kiện khí quyển cho phép xảy ra hiện tƣợng mƣa và nhiệt độ trên mức đóng băng, thì mƣa (dạng nƣớc) có thể hình thành. Nếu nhiệt độ dƣới mức đóng băng, mƣa (dạng tuyết) có thể hình thành.

Dạng (loại) mƣa cũng bị ảnh hƣởng bởi nhiệt độ trong các tầng khí quyển mà nó đi qua. Ví dụ, nếu mƣa bắt đầu rơi xuống từ những đám mây dƣới dạng tuyết và sau đó đi qua các tầng khí quyển ấm hơn, lại biến thành mƣa (dạng lỏng). Nếu mƣa sau đó đi qua các lớp không khí lạnh hơn, mƣa đá có thể hình thành. Và đôi khi, mƣa sẽ không hề rơi xuống mặt đất.

Nếu các lớp không khí phía dƣới (gần mặt đất) đủ khô, hơi nƣớc có thể bay hơi trƣớc khi chạm đất. Độ ẩm Không khí đƣợc tạo thành từ hỗn hợp các khí vô hình, chủ yếu là nitơ và oxy. Tuy nhiên, một phần nhỏ của nó là hơi nƣớc. Cho dù ở đâu, Sa mạc Sahara hay Bắc cực, cũng sẽ có hơi nƣớc trong không khí.

Lƣợng hơi nƣớc này đƣợc gọi là độ ẩm. Lƣợng hơi nƣớc trong không khí tập trung chủ yếu ở tầng đối lƣu trong khí quyển trái đất (99 %) [14]. Hầu hết hơi nƣớc trong khí quyển có nguồn gốc từ sự bay hơi của hơi nƣớc trong các đại dƣơng và một vài thể khác của nƣớc. Hơi nƣớc trong không khí ảnh hƣởng mạnh mẽ đến điều kiện thời tiết.

Nó là nguồn gốc của các đám mây, sƣơng mù, và mƣa. Hơi nước cũng giúp làm ấm không khí do nó hấp thụ năng lượng do ánh sáng từ mặt trời truyền tới. Khi nói về lƣợng nƣớc trong không khí, các thuật ngữ khí tƣợng học hay sử dụng thƣờng xuyên nhất là độ ẩm tương đối và nhiệt độ điểm sương. Nhiệt độ điểm sương là điểm mốc nhiệt độ mà không khí cần đƣợc làm lạnh tới để xảy ra hiện tƣợng bão hòa đối với hơi nƣớc (không thể chứa thêm hơi nƣớc nữa).

Nhiệt độ điểm sƣơng này cũng ảnh hƣởng tới cảm giác của con ngƣời. Ví dụ, buổi sáng có nhiệt độ là 70 độ F (21 độ C), khi ta tới văn phòng làm việc, khi đó điểm sƣơng là 68 độ F (20 độ C). Buổi chiều nhiệt độ không khí ấm lên đến 90 độ F (32 độ C), nhƣng điểm sƣơng vẫn cố định là 68 độ F (20 độ C). Điều này có nghĩa là nhiệt độ không khí phải đƣợc làm lạnh tới 68 độ F (20 độ C) để sự bão hòa hơi nƣớc (khi khí z 4 quyển có độ ẩm tƣơng đối 100 %) xảy ra.

Lúc đó ta sẽ ngay lập tức cảm thấy dính và nóng và ta nghĩ rằng độ ẩm của không khí rất cao. Nhiệt độ điểm sƣơng và độ ẩm là quan trọng do nƣớc trong không khí tồn tại dƣới 3 dạng hơi, mây, và lỏng, có tác động mạnh mẽ tới thời tiết. Vậy nhiệt độ điểm sƣơng có ý nghĩa gì trong dự báo thời tiết? Trong thời tiết, điểm sƣơng là một phép đo tốt để xem xét khả năng hình thành sƣơng mù hoặc có giông bão. Nó có thể là một công cụ để dự báo nhiệt độ thấp cho ban đêm.

Do điểm sƣơng là nhiệt độ của không khí phải đạt đến để xảy ra hiện tƣợng bão hòa hơi nƣớc, nên nếu sự khác biệt giữa nhiệt độ hơi không khí và điểm sƣơng là nhỏ, thì không khí sẽ có nhiều hơi ẩm (moisture) hơn và theo đó mây , sƣơng mù có thể đƣợc hình thành. Sự biến thiên điểm sƣơng xuất hiện ngày qua ngày khi có các khối không khí mới tràn đến. Nếu khối không khí này tới từ một vùng ấm hơn và ở dạng nƣớc, độ ẩm và nhiệt độ điểm sƣơng sẽ tăng. Điều này làm thay đổi thời tiết trong khu vực hiện tại.

Nếu có nhiều hơi nƣớc trong không khí, thì không khí sẽ nâng lên cao nhanh hơn. Khi không khí đƣợc nâng lên cao, nó sẽ đƣợc làm mát và cô đọng để hình thành các đám mây. Nhiệt đƣợc tỏa ra từ khối không khí lạnh và dòng vận động đi lên của không khí có thể gây ra các cơn giông bão. Độ ẩm tương đối là phép đo so sánh lƣợng hơi nƣớc trong khí quyển với lƣợng hơi nƣớc tại mức bão hòa – đơn vị là phần trăm.

Không khí đƣợc bão hòa có độ ẩm tƣơng đối là 100%. Độ ẩm tƣơng đối đƣợc tính bằng tỷ số giữa lƣợng hơi nƣớc thực sự trong không khí và lƣợng hơi nƣớc mà không khí có thể chứa đƣợc rồi đổi ra phần trăm. Vậy mƣa xảy ra thế nào khi độ ẩm tƣơng đối nhỏ hơn 100 % ? Độ ẩm tƣơng đối 100 % chỉ đạt đƣợc tại nơi mà các đám mây và mƣa hình thành- không gần bề mặt.