Nghiên Cứu Dự Báo Xác Suất Mưa Lớn Ở Bắc Bộ Sử Dụng Mô Hình K Điểm Gần Nhất

• Tác giả: Trịnh Thùy Nguyên
• Người hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Minh Trường
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Khí tượng và khí hậu học
• Đề tài: Nghiên Cứu Dự Báo Xác Suất Mưa Lớn Ở Bắc Bộ Sử Dụng Mô Hình K Điểm Gần Nhất
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CẢM ƠN
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Vấn đề dự báo mưa lớn ở Bắc Bộ
• 1.2. Định nghĩa, phân cấp mưa lớn trong nghiệp vụ
• 1.3. Những hình thế gây mưa lớn cho khu vực Bắc Bộ
• 2. CHƯƠNG 2: SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP
• 2.1. Bộ số liệu sử dụng nghiên cứu
• 2.2. Các đặc trưng khí tượng được lựa chọn để nghiên cứu
• 2.3. Phương pháp
• 2.3.1. Xử lý số liệu và tính tổ hợp trễ
• 2.3.2. Phương pháp thống kê phi tham số K điểm gần nhất
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT
• 3.1. Dị thường các trường khí tượng cho các cấp độ mưa lớn thời kỳ 3 ngày trước, trong ngày xảy ra mưa lớn và sau 3 ngày khi có mưa lớn
• 3.1.1. Hình thế thời tiết đối với những ngày xảy ra mưa vừa thời kỳ 2001-2015
• 3.1.2. Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ trước, trong và sau khi xảy ra mưa vừa ở mực 3000m
• 3.1.3. Hình thế thời tiết đối với những ngày xảy ra mưa to thời kỳ 2001-2015
• 3.1.4. Hình thế thời tiết đối với những ngày xảy ra mưa rất to thời kỳ 2001-2015
• 3.2. Sử dụng mô hình k điểm gần nhất để dự báo xác suất xuất hiện mưa lớn tại khu vực Bắc Bộ
• 3.2.1. Xử lý số liệu trước khi đưa vào mô hình k điểm gần nhất
• 3.2.2. Tính khoảng cách
• 3.2.3. Lựa chọn giá trị trọng số k
• 3.3. Phân tích đánh giá khả năng sử dụng mô hình k điểm gần nhất thông qua một số ngày mưa lớn điển hình
• 3.3.1. Đợt mưa lớn ngày 23/05/2015
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Dự Báo Mưa Lớn Bắc Bộ Thách Thức và Giải Pháp

Dự báo mưa lớn tại Bắc Bộ là một thách thức lớn do địa hình phức tạp và sự ảnh hưởng của nhiều yếu tố khí tượng. Mưa đóng vai trò quan trọng trong đời sống, nhưng mưa lớn gây ra hậu quả nghiêm trọng như lũ lụt, sạt lở đất. Do đó, việc dự báo chính xác xác suất mưa là rất quan trọng để giảm thiểu thiệt hại. Các phương pháp dự báo truyền thống gặp nhiều khó khăn do tính biến động của các yếu tố khí quyển. Luận văn này tập trung vào việc ứng dụng mô hình K điểm gần nhất (KNN), một phương pháp thống kê phi tham số, để dự báo xác suất mưa lớn ở Bắc Bộ. Mục tiêu là cung cấp một công cụ dự báo nhanh chóng và có độ chính xác chấp nhận được, góp phần vào công tác phòng chống thiên tai.

1.1. Tầm quan trọng của dự báo mưa lớn chính xác

Dự báo chính xác mưa lớn có ý nghĩa quan trọng đối với nhiều lĩnh vực. Đối với chính phủ và các nhà hoạch định chính sách, thông tin dự báo giúp chủ động ứng phó với thiên tai như lũ quét, sạt lở đất. Đối với người dân, đặc biệt là ở khu vực đồng bằng sông Hồng, dự báo mưa lớn giúp lên kế hoạch sản xuất nông nghiệp, bảo vệ mùa màng. Theo nghiên cứu của Osborn và Hulme [14], việc xác định ngưỡng mưa lớn là rất quan trọng để đánh giá xu thế cực đoan. Ngoài ra, dự báo mưa lớn còn có vai trò quan trọng trong việc quản lý tài nguyên nước và bảo vệ môi trường.

1.2. Các yếu tố gây khó khăn trong dự báo mưa ở Bắc Bộ

Việc dự báo mưa lớn ở Bắc Bộ gặp nhiều khó khăn do địa hình phức tạp và sự tương tác của nhiều hệ thống thời tiết khác nhau. Địa hình đồi núi tạo ra sự biến đổi lớn về lượng mưa giữa các khu vực. Sự tác động của các yếu tố như xoáy thuận nhiệt đới, không khí lạnh, dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ) cũng làm tăng thêm tính phức tạp của quá trình dự báo. Bên cạnh đó, việc thu thập và xử lý dữ liệu quan trắc mưa cũng là một thách thức, đặc biệt ở các khu vực vùng núi.

II. Vấn Đề Nghiên Cứu Xác Định Xác Suất Mưa Lớn Bằng KNN

Bài toán dự báo mưa lớn là một bài toán phức tạp, đặc biệt là dự báo định lượng. Việc dự báo chính xác lượng mưa và thời gian xảy ra mưa lớn là rất khó khăn. Các phương pháp truyền thống dựa trên mô hình số trị thường đòi hỏi tính toán phức tạp và thời gian xử lý lâu. Do đó, việc tìm kiếm các phương pháp dự báo nhanh chóng và hiệu quả là rất cần thiết. Nghiên cứu này tập trung vào việc ứng dụng mô hình K điểm gần nhất (KNN) để dự báo xác suất mưa lớn. KNN là một phương pháp thống kê phi tham số đơn giản, dễ thực hiện và có khả năng cho kết quả tốt nếu được xây dựng và tinh chỉnh hợp lý. KNN trong dự báo thời tiết là một hướng đi đầy tiềm năng.

2.1. Hạn chế của các phương pháp dự báo mưa truyền thống

Các phương pháp dự báo mưa lớn truyền thống, chẳng hạn như các mô hình số trị, thường gặp phải nhiều hạn chế. Các mô hình này đòi hỏi nguồn lực tính toán lớn và thời gian xử lý dài. Bên cạnh đó, độ chính xác của các mô hình này thường bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như độ phân giải lưới và các tham số hóa vật lý. Theo Vũ Thanh Hằng [4], mưa trên lãnh thổ Việt Nam là kết quả tác động phức tạp của hoàn lưu nhiệt đới với địa hình đồi núi. Hơn nữa, việc đánh giá mô hình dự báo cũng gặp nhiều khó khăn do thiếu dữ liệu quan trắc tin cậy.

2.2. Ưu điểm của mô hình K điểm gần nhất KNN trong dự báo

Mô hình K điểm gần nhất (KNN) có nhiều ưu điểm so với các phương pháp dự báo truyền thống. KNN là một phương pháp đơn giản, dễ hiểu và dễ thực hiện. KNN không đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán và có thể cho kết quả dự báo nhanh chóng. Ngoài ra, KNN là một phương pháp phi tham số, không yêu cầu giả định về phân phối của dữ liệu. Điều này làm cho KNN trở nên phù hợp với các bài toán dự báo phức tạp như dự báo mưa lớn.

2.3. Mục tiêu và phạm vi của nghiên cứu này

Mục tiêu chính của nghiên cứu này là xây dựng và đánh giá mô hình dự báo xác suất mưa lớn ở Bắc Bộ bằng cách sử dụng mô hình K điểm gần nhất (KNN). Nghiên cứu tập trung vào việc lựa chọn các đặc trưng khí tượng phù hợp và tối ưu hóa các tham số của mô hình KNN. Phạm vi của nghiên cứu giới hạn ở khu vực Bắc Bộ và thời gian nghiên cứu từ năm 2001 đến năm 2015.

III. Phương Pháp KNN Cách Dự Báo Mưa Lớn ở Bắc Bộ

Mô hình K điểm gần nhất (KNN) là một thuật toán học máy đơn giản được sử dụng cho cả bài toán phân loại và hồi quy. Trong bài toán dự báo xác suất mưa lớn, KNN được sử dụng để tìm kiếm các điểm dữ liệu lịch sử (các ngày trong quá khứ) có các đặc trưng khí tượng tương tự với ngày cần dự báo. Sau đó, xác suất mưa của ngày cần dự báo được tính dựa trên xác suất mưa của các điểm dữ liệu gần nhất. Quan trọng nhất trong KNN là việc lựa chọn khoảng cách Euclid phù hợp và tối ưu hóa mô hình bằng cách chọn giá trị k thích hợp.

3.1. Các bước xây dựng mô hình KNN dự báo mưa lớn

Quá trình xây dựng mô hình K điểm gần nhất (KNN) để dự báo mưa lớn bao gồm các bước sau: (1) Thu thập và tiền xử lý dữ liệu thời tiết lịch sử. (2) Lựa chọn các đặc trưng khí tượng phù hợp làm đầu vào cho mô hình. (3) Chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo các đặc trưng có cùng thang đo. (4) Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra. (5) Tìm kiếm k điểm dữ liệu gần nhất với điểm dữ liệu cần dự báo dựa trên khoảng cách Euclid. (6) Tính xác suất mưa của điểm dữ liệu cần dự báo dựa trên xác suất mưa của k điểm gần nhất. (7) Đánh giá độ chính xác dự báo của mô hình trên tập kiểm tra.

3.2. Lựa chọn đặc trưng khí tượng phù hợp cho mô hình KNN

Việc lựa chọn các đặc trưng khí tượng phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác dự báo của mô hình K điểm gần nhất (KNN). Các đặc trưng khí tượng có thể bao gồm nhiệt độ, độ ẩm, áp suất, gió, xoáy thế, và các chỉ số khí tượng khác. Các dữ liệu quan trắc mưa cần đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy. Các đặc trưng này cần có khả năng phản ánh tốt các điều kiện thời tiết dẫn đến mưa lớn. Các đặc trưng có thể được lựa chọn dựa trên kinh nghiệm của các chuyên gia khí tượng hoặc thông qua các phương pháp phân tích thống kê.

3.3. Tối ưu hóa tham số K trong mô hình KNN dự báo mưa

Tham số k trong mô hình K điểm gần nhất (KNN) quyết định số lượng điểm dữ liệu gần nhất được sử dụng để tính xác suất mưa. Việc lựa chọn giá trị k phù hợp là rất quan trọng để cân bằng giữa độ ổn định và độ nhạy của mô hình. Giá trị k quá nhỏ có thể làm cho mô hình nhạy cảm với nhiễu, trong khi giá trị k quá lớn có thể làm giảm khả năng phân biệt giữa các trường hợp khác nhau. Giá trị k thường được lựa chọn thông qua các phương pháp kiểm định chéo hoặc bằng cách thử nghiệm với các giá trị khác nhau và đánh giá độ chính xác của mô hình trên tập kiểm tra.

IV. Ứng Dụng KNN Dự Báo Mưa Lớn Đợt 23 05 2015 tại Bắc Bộ

Nghiên cứu này đã sử dụng mô hình K điểm gần nhất (KNN) để dự báo xác suất mưa lớn cho một số đợt mưa lớn điển hình ở Bắc Bộ, trong đó có đợt mưa lớn ngày 23/05/2015. Kết quả cho thấy mô hình có khả năng dự báo tương đối chính xác xác suất mưa, đặc biệt là khi lựa chọn các đặc trưng khí tượng phù hợp và tối ưu hóa tham số k. Độ tin cậy của dự báo phụ thuộc vào chất lượng và độ dài của dữ liệu quan trắc mưa.

4.1. Phân tích hình thế thời tiết đợt mưa lớn ngày 23 05 2015

Đợt mưa lớn ngày 23/05/2015 ở Bắc Bộ được gây ra bởi sự kết hợp của nhiều yếu tố khí tượng, bao gồm dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ), không khí lạnh và hội tụ gió ở tầng thấp. Phân tích hình thế thời tiết cho thấy có sự xuất hiện của một rãnh thấp ở phía nam Trung Quốc, kết hợp với gió đông nam ẩm từ biển vào, tạo ra điều kiện thuận lợi cho mây đối lưu phát triển mạnh. Các bản đồ thời tiết ở các độ cao khác nhau (1500m, 3000m, 5000m) cho thấy sự hội tụ của các luồng gió và sự tăng cường của xoáy thế. Ảnh hưởng của mưa lớn gây ra ngập lụt ở nhiều khu vực.

4.2. Kết quả dự báo xác suất mưa lớn bằng mô hình KNN

Kết quả dự báo bằng mô hình K điểm gần nhất (KNN) cho thấy mô hình có khả năng dự báo xác suất mưa lớn tương đối chính xác cho đợt mưa ngày 23/05/2015. Mô hình đã dự báo được khả năng cao xảy ra mưa lớn ở khu vực Bắc Bộ. Các thông số như chỉ số SR (Success Ratio) và các chỉ số đánh giá mô hình khác được sử dụng để đánh giá độ chính xác của mô hình. Bảng 3.3 trong luận văn cho thấy kết quả dự báo pha mưa lớn với k=11. Kết quả này cho thấy tiềm năng của việc sử dụng KNN để dự báo mưa lớn.

V. Kết Luận và Kiến Nghị KNN và Tương Lai Dự Báo Mưa Lớn

Nghiên cứu này đã chứng minh tiềm năng của mô hình K điểm gần nhất (KNN) trong việc dự báo xác suất mưa lớn ở Bắc Bộ. Mặc dù còn một số hạn chế, KNN là một phương pháp đơn giản, hiệu quả và có thể được sử dụng để hỗ trợ công tác dự báo thời tiết. Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển mô hình, đặc biệt là trong việc lựa chọn các đặc trưng khí tượng phù hợp và tối ưu hóa mô hình. Việc cải thiện chất lượng dữ liệu quan trắc mưa cũng là rất quan trọng để nâng cao độ chính xác dự báo.

5.1. Tổng kết kết quả nghiên cứu và những đóng góp chính

Nghiên cứu đã xây dựng thành công mô hình K điểm gần nhất (KNN) để dự báo xác suất mưa lớn ở Bắc Bộ. Các kết quả cho thấy mô hình có khả năng dự báo tương đối chính xác, đặc biệt là khi được tối ưu hóa và sử dụng các đặc trưng khí tượng phù hợp. Nghiên cứu này đóng góp vào việc phát triển các phương pháp dự báo thời tiết đơn giản, hiệu quả và dễ ứng dụng. Độ chính xác dự báo của KNN có thể được cải thiện khi kết hợp với các mô hình dự báo khác.

5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo và khuyến nghị cho ứng dụng

Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển mô hình K điểm gần nhất (KNN) để nâng cao độ chính xác dự báo. Các hướng nghiên cứu có thể bao gồm việc sử dụng các thuật toán lựa chọn đặc trưng tự động, kết hợp KNN với các mô hình dự báo khác, và mở rộng phạm vi nghiên cứu sang các khu vực khác. Nên sử dụng thuật toán KNN để dự báo xác suất mưa và kết hợp với các mô hình truyền thống.

Tổng quan nghiên cứu

Mưa lớn là hiện tượng thời tiết có ảnh hưởng sâu rộng đến đời sống và kinh tế xã hội, đặc biệt tại khu vực Bắc Bộ Việt Nam, nơi thường xuyên chịu tác động của các đợt mưa lớn kéo dài từ 2 đến 9 ngày. Theo số liệu quan trắc trong giai đoạn 2001-2015, các đợt mưa lớn tại Bắc Bộ không chỉ gây ngập úng, sạt lở đất mà còn ảnh hưởng nghiêm trọng đến sản xuất nông nghiệp và an toàn con người. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là dự báo xác suất xuất hiện mưa lớn tại Bắc Bộ bằng mô hình K điểm gần nhất (KNN), nhằm nâng cao độ chính xác dự báo trong thời hạn ngắn và vừa, phục vụ công tác phòng chống thiên tai. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào khu vực Bắc Bộ với dữ liệu tái phân tích ECMWF và số liệu quan trắc khí tượng thủy văn trong 15 năm (2001-2015). Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc cung cấp công cụ dự báo xác suất mưa lớn, giúp các nhà quản lý và dự báo viên có cơ sở khoa học để đưa ra cảnh báo kịp thời, giảm thiểu thiệt hại do thiên tai gây ra.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: lý thuyết về xoáy thế và xoáy tương đối trong khí quyển, cùng với mô hình thống kê phi tham số K điểm gần nhất. Xoáy thế (Potential Vorticity - PV) là đại lượng bảo toàn trong môi trường đoạn nhiệt, không ma sát, giúp theo dõi chuyển động của phần tử khí trên mặt đẳng nhiệt độ thế vị. Xoáy tương đối là thành phần thẳng đứng của độ xoắn vận tốc gió, phản ánh sự quay của dòng khí. Các khái niệm chính bao gồm: dị thường xoáy thế, dị thường xoáy tương đối, khoảng cách Ơclit trong không gian đa chiều đặc trưng khí tượng, và tổ hợp trễ các đặc trưng khí tượng trước, trong và sau khi xảy ra mưa lớn. Mô hình KNN sử dụng nguyên lý "nhớ lại" các điểm dữ liệu lịch sử gần nhất để dự báo xác suất xuất hiện mưa lớn dựa trên các đặc trưng khí tượng dị thường.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính gồm số liệu tái phân tích ECMWF với độ phân giải 6 giờ, và số liệu quan trắc khí tượng thủy văn từ Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia, giai đoạn 2001-2015. Cỡ mẫu gồm 4748 ngày dữ liệu lịch sử dùng để xây dựng mô hình và 730 ngày dùng để kiểm định. Phương pháp phân tích bao gồm tính toán dị thường các trường khí tượng (xoáy thế, xoáy tương đối, gió kinh hướng, gió vĩ hướng, áp suất bề mặt) theo tổ hợp trễ từ 3 ngày trước đến 3 ngày sau khi có mưa lớn. Khoảng cách Ơclit được sử dụng để đo độ gần giữa các điểm dữ liệu đa biến trong mô hình KNN. Giá trị K tối ưu được xác định bằng phương pháp thực nghiệm và kiểm chứng chéo nhằm cân bằng giữa độ gần và tính ổn định của dự báo. Timeline nghiên cứu trải dài trong 15 năm với phân tích chi tiết các đợt mưa lớn điển hình năm 2014 và 2015.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Dị thường xoáy thế và xoáy tương đối là nhân tố dự báo quan trọng: Dị thường xoáy thế tại các độ cao 1500m, 3000m và 5000m có giá trị tăng từ 0.1 đến 0.3 PVU trong các ngày có mưa lớn, đặc biệt tăng rõ rệt trong ngày và 2 ngày sau khi mưa xảy ra. Dị thường xoáy tương đối cũng thể hiện vùng xoáy thuận rõ ràng, dịch chuyển theo thời gian từ vùng ven biển Trung Trung Bộ lên Bắc Bộ.

2. Hình thế thời tiết đặc trưng cho các cấp độ mưa lớn: Mưa vừa, mưa to và mưa rất to đều liên quan đến sự xuất hiện của các vùng dị thường xoáy thế và xoáy tương đối khác nhau về vị trí và cường độ. Ví dụ, dị thường xoáy thế ở độ cao 3000m đạt 0.26 PVU trong ngày mưa vừa, trong khi dị thường xoáy thế ở độ cao 1500m trong ngày mưa rất to phổ biến từ 0.1 PVU trở lên.

3. Mô hình KNN với khoảng cách Ơclit cho kết quả dự báo xác suất mưa lớn hiệu quả: Việc lựa chọn 6 yếu tố dự báo dựa trên dị thường xoáy thế và xoáy tương đối ở các tầng khí quyển đã giúp mô hình đạt độ chính xác cao trong dự báo xác suất mưa lớn tại Bắc Bộ. Giá trị K tối ưu được xác định là số lẻ lớn hơn hoặc bằng 1, đảm bảo cân bằng giữa độ gần và tính ổn định.

4. So sánh với các nghiên cứu khác: Kết quả phù hợp với các nghiên cứu quốc tế về dự báo mưa lớn sử dụng mô hình KNN và các phương pháp kết hợp như EMD-KNN, đồng thời bổ sung thêm cơ sở lý thuyết về vai trò của xoáy thế và xoáy tương đối trong khí quyển nhiệt đới.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của mưa lớn tại Bắc Bộ được xác định là do sự tương tác phức tạp giữa các hình thế synôp như xoáy thuận nhiệt đới, dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ), rãnh áp thấp và rãnh gió tây trên cao. Dị thường xoáy thế và xoáy tương đối phản ánh rõ sự biến đổi động lực học khí quyển, là các chỉ số cảnh báo hiệu quả cho dự báo mưa lớn. Việc sử dụng mô hình KNN tận dụng dữ liệu lịch sử giúp dự báo nhanh và chính xác hơn so với các mô hình dự báo truyền thống, đặc biệt trong điều kiện biến động phức tạp của khí hậu nhiệt đới. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ dị thường xoáy thế và xoáy tương đối theo thời gian, cùng bảng so sánh độ chính xác dự báo với các giá trị K khác nhau, giúp minh họa rõ ràng hiệu quả mô hình. Kết quả nghiên cứu góp phần nâng cao năng lực dự báo mưa lớn, hỗ trợ công tác phòng chống thiên tai tại Bắc Bộ.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai ứng dụng mô hình KNN trong hệ thống dự báo khí tượng thủy văn: Cần tích hợp mô hình vào quy trình dự báo chính thức tại Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia nhằm nâng cao độ chính xác dự báo mưa lớn trong thời hạn ngắn và vừa. Thời gian thực hiện trong vòng 1-2 năm, chủ thể là các cơ quan khí tượng.

2. Mở rộng nghiên cứu và áp dụng cho các vùng miền khác: Áp dụng phương pháp và mô hình đã phát triển cho các khu vực Trung Bộ, Tây Nguyên và Nam Bộ để đánh giá tính khả thi và hiệu quả, giúp xây dựng hệ thống dự báo mưa lớn toàn quốc. Thời gian 2-3 năm, chủ thể là các viện nghiên cứu khí tượng.

3. Tăng cường thu thập và xử lý dữ liệu khí tượng đa tầng: Đầu tư nâng cấp hệ thống quan trắc, thu thập dữ liệu đa chiều với độ phân giải cao để cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào cho mô hình, từ đó nâng cao độ chính xác dự báo. Thời gian 3-5 năm, chủ thể là Bộ Tài nguyên và Môi trường.

4. Đào tạo và nâng cao năng lực cho cán bộ dự báo: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về phương pháp thống kê phi tham số và mô hình KNN cho đội ngũ dự báo viên nhằm đảm bảo vận hành hiệu quả mô hình trong thực tế. Thời gian liên tục, chủ thể là các trường đại học và trung tâm dự báo.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà khí tượng thủy văn và dự báo viên: Luận văn cung cấp phương pháp và mô hình dự báo xác suất mưa lớn, giúp nâng cao kỹ năng và độ chính xác trong công tác dự báo mưa lớn tại Bắc Bộ.

2. Nhà quản lý thiên tai và hoạch định chính sách: Thông tin dự báo xác suất mưa lớn hỗ trợ trong việc xây dựng kế hoạch ứng phó, giảm thiểu thiệt hại do thiên tai gây ra, đặc biệt trong các vùng núi và đồng bằng Bắc Bộ.

3. Các nhà nghiên cứu khí hậu và môi trường: Cung cấp cơ sở lý thuyết và dữ liệu phân tích về các hình thế khí quyển liên quan đến mưa lớn, phục vụ cho các nghiên cứu sâu hơn về biến đổi khí hậu và tác động môi trường.

4. Người dân và cộng đồng tại Bắc Bộ: Thông qua các kết quả dự báo và cảnh báo sớm, người dân có thể chủ động trong việc phòng tránh và giảm thiểu thiệt hại do mưa lớn gây ra, đặc biệt trong sản xuất nông nghiệp và sinh hoạt hàng ngày.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình K điểm gần nhất là gì và tại sao được chọn để dự báo mưa lớn?
   Mô hình KNN là phương pháp thống kê phi tham số dựa trên việc tìm các điểm dữ liệu lịch sử gần nhất để dự báo. Nó được chọn vì khả năng xử lý dữ liệu phức tạp, không cần xây dựng phương trình dự báo truyền thống, phù hợp với đặc điểm biến động không theo quy luật của khí tượng.

2. Dữ liệu nào được sử dụng để xây dựng mô hình dự báo?
   Luận văn sử dụng số liệu tái phân tích ECMWF và số liệu quan trắc khí tượng thủy văn trong 15 năm (2001-2015) tại khu vực Bắc Bộ, bao gồm các biến như xoáy thế, xoáy tương đối, gió kinh hướng, gió vĩ hướng và áp suất bề mặt.

3. Giá trị K trong mô hình KNN được xác định như thế nào?
   Giá trị K được xác định bằng phương pháp thực nghiệm và kiểm chứng chéo, lựa chọn số lẻ lớn hơn hoặc bằng 1 sao cho cân bằng giữa độ gần của các điểm dữ liệu và tính ổn định của dự báo, giúp mô hình đạt hiệu quả cao nhất.

4. Mô hình có thể áp dụng cho các khu vực khác ngoài Bắc Bộ không?
   Có thể áp dụng, tuy nhiên cần điều chỉnh các nhân tố dự báo và kiểm định lại mô hình với dữ liệu đặc trưng của từng khu vực như Trung Bộ, Tây Nguyên và Nam Bộ để đảm bảo độ chính xác.

5. Lợi ích thực tiễn của dự báo xác suất mưa lớn là gì?
   Dự báo xác suất giúp các nhà quản lý và người dân chủ động trong công tác phòng chống thiên tai, giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản, đồng thời hỗ trợ hoạch định sản xuất nông nghiệp và phát triển kinh tế bền vững.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công mô hình dự báo xác suất mưa lớn tại Bắc Bộ dựa trên phương pháp thống kê phi tham số K điểm gần nhất, sử dụng dị thường xoáy thế và xoáy tương đối làm nhân tố dự báo chính.
• Phân tích dị thường khí tượng cho thấy sự biến đổi rõ rệt của xoáy thế và xoáy tương đối trước, trong và sau các đợt mưa lớn, làm cơ sở khoa học cho dự báo.
• Mô hình KNN cho kết quả dự báo chính xác, phù hợp với đặc điểm khí hậu nhiệt đới phức tạp của Bắc Bộ, có thể ứng dụng trong nghiệp vụ dự báo thời tiết.
• Đề xuất mở rộng nghiên cứu và ứng dụng mô hình cho các vùng miền khác, đồng thời nâng cao chất lượng dữ liệu và đào tạo nhân lực để phát huy hiệu quả mô hình.
• Các bước tiếp theo bao gồm triển khai thử nghiệm mô hình trong hệ thống dự báo chính thức, mở rộng phạm vi nghiên cứu và tăng cường hợp tác nghiên cứu đa ngành nhằm nâng cao năng lực dự báo mưa lớn tại Việt Nam.

Hành động tiếp theo: Các cơ quan khí tượng và nghiên cứu nên phối hợp triển khai ứng dụng mô hình KNN, đồng thời cập nhật và mở rộng dữ liệu để nâng cao độ chính xác dự báo, góp phần bảo vệ cộng đồng và phát triển kinh tế bền vững.