Tổng quan nghiên cứu

Nhiệt độ không khí (NDKK) là một trong những yếu tố khí tượng quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến các hiện tượng thời tiết như áp suất, độ ẩm, tốc độ gió, mưa, bão, tuyết và sương mù. Theo ước tính, việc dự báo chính xác NDKK góp phần nâng cao hiệu quả dự báo thời tiết (DBTT), từ đó hỗ trợ các lĩnh vực như nông nghiệp, quản lý năng lượng, sức khỏe cộng đồng và ứng phó biến đổi khí hậu. Luận văn tập trung xây dựng ứng dụng dự báo NDKK dựa trên mô hình Bayes kết hợp công nghệ máy học, nhằm nâng cao độ chính xác dự báo tại vùng Đông Nam Bộ (ĐNB) Việt Nam, với dữ liệu thu thập từ năm 1981 đến 2023 tại 6 tỉnh/thành phố.

Mục tiêu nghiên cứu là phát triển hệ thống quản lý và dự báo NDKK theo không gian và thời gian, sử dụng bộ dữ liệu chuẩn từ dự án POWER của NASA, đồng thời áp dụng các thuật toán máy học như Bayesian Ridge và mạng nơ-ron hồi quy (RNN) để cải thiện độ chính xác dự báo. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc cung cấp công cụ dự báo tin cậy, hỗ trợ các nhà quản lý và chuyên gia khí tượng trong việc theo dõi biến đổi khí hậu và ứng phó với các hiện tượng thời tiết cực đoan.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào dữ liệu nhiệt độ tại độ cao 2 mét (T2M) của 6 tỉnh/thành phố vùng ĐNB, với chu kỳ dữ liệu hàng ngày từ 10/01/1981 đến 01/03/2023. Việc ứng dụng mô hình Bayes và máy học trong dự báo NDKK tại khu vực này được kỳ vọng sẽ góp phần nâng cao chất lượng dự báo thời tiết trong nước, đồng thời mở rộng khả năng ứng dụng công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực khí tượng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai nền tảng lý thuyết chính: mô hình Bayes và công nghệ máy học (Machine Learning - ML).

  1. Mô hình Bayes và Hồi quy Bayesian: Định lý Bayes cung cấp cơ sở toán học để cập nhật xác suất của một sự kiện dựa trên bằng chứng mới. Hồi quy Bayesian là phương pháp hồi quy tuyến tính sử dụng phân phối xác suất để ước lượng các tham số mô hình, giúp giảm thiểu hiện tượng quá khớp (overfitting) và xử lý tốt sự không chắc chắn trong dữ liệu. Thuật toán Bayesian Ridge được sử dụng để điều chỉnh mô hình hồi quy, cung cấp dự đoán kèm theo độ tin cậy.

  2. Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Network - RNN): RNN là mạng nơ-ron nhân tạo có khả năng xử lý dữ liệu tuần tự bằng cách sử dụng trạng thái ẩn (hidden state) lưu giữ thông tin từ các bước thời gian trước đó. Các biến thể nâng cao như LSTM (Long Short-Term Memory) và GRU (Gated Recurrent Unit) được áp dụng để khắc phục vấn đề biến mất gradient, giúp mô hình học được các phụ thuộc dài hạn trong chuỗi thời gian.

Các khái niệm chính bao gồm:

  • Nhiệt độ không khí (NDKK) tại độ cao 2 mét (T2M)
  • Định lý Bayes và Hồi quy Bayesian
  • Mạng nơ-ron hồi quy (RNN), LSTM, GRU
  • Các chỉ số đánh giá mô hình: MAE, MSE, RMSE

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được sử dụng là bộ dữ liệu MERRA-2 Power từ dự án POWER của NASA, cung cấp dữ liệu nhiệt độ không khí hàng ngày từ năm 1981 đến 2023 cho 6 tỉnh/thành phố vùng Đông Nam Bộ. Dữ liệu được thu thập tự động qua API, lưu trữ dưới dạng file CSV với chu kỳ 24 giờ, đảm bảo tính đồng nhất và liên tục.

Phương pháp phân tích bao gồm:

  • Chuẩn hóa và phân chia dữ liệu thành tập huấn luyện (70%) và tập kiểm thử (30%).
  • Áp dụng mô hình Bayesian Ridge và các biến thể của RNN (Vanilla RNN, LSTM, GRU) để huấn luyện và dự báo nhiệt độ.
  • Đánh giá mô hình dựa trên các chỉ số MAE, MSE và RMSE để so sánh hiệu quả dự báo.

Quá trình nghiên cứu được thực hiện trên môi trường máy tính cấu hình CPU Intel Core i7, RAM 16GB, sử dụng các IDE như PyCharm và Visual Studio Code để phát triển và thử nghiệm mô hình. Thời gian nghiên cứu kéo dài từ việc thu thập dữ liệu, xây dựng bộ dữ liệu chuẩn, huấn luyện mô hình đến triển khai ứng dụng dự báo.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả của mô hình Bayesian Ridge: Mô hình Bayesian Ridge cho kết quả dự báo nhiệt độ với sai số RMSE khoảng 1.2°C trên tập kiểm thử tại Quận 1, TP. Hồ Chí Minh. Biểu đồ phân tán giữa giá trị thực tế và dự đoán cho thấy các điểm dữ liệu tập trung gần đường lý tưởng, thể hiện độ chính xác cao và phạm vi không chắc chắn được biểu diễn rõ ràng.

  2. Hiệu suất các mô hình RNN: Các biến thể RNN như LSTM và GRU đạt sai số RMSE thấp hơn so với mô hình Bayesian Ridge, lần lượt khoảng 0.9°C và 0.85°C, cho thấy khả năng học các phụ thuộc dài hạn trong chuỗi thời gian nhiệt độ. Mô hình Vanilla RNN có sai số cao hơn, khoảng 1.3°C, do hạn chế trong việc xử lý thông tin dài hạn.

  3. So sánh hiệu quả dự báo giữa các tỉnh: Tại các tỉnh Bình Dương, Đồng Nai, Tây Ninh, và Bà Rịa - Vũng Tàu, mô hình RNN-GRU cũng cho kết quả dự báo tốt với sai số RMSE dao động từ 0.8°C đến 1.1°C, thể hiện tính ổn định và khả năng áp dụng rộng rãi của mô hình.

  4. Tác động của dữ liệu chất lượng cao: Việc sử dụng bộ dữ liệu MERRA-2 Power của NASA giúp khắc phục các vấn đề thiếu hụt và trùng lặp dữ liệu trong bộ dữ liệu thực tế, nâng cao độ tin cậy và tính chính xác của mô hình dự báo.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính giúp mô hình Bayesian Ridge và RNN đạt hiệu quả cao là do khả năng xử lý tốt sự không chắc chắn và phụ thuộc thời gian trong dữ liệu nhiệt độ. Bayesian Ridge tận dụng phân phối xác suất để điều chỉnh mô hình, giảm thiểu overfitting, trong khi RNN-LSTM và GRU có cấu trúc đặc biệt giúp ghi nhớ thông tin dài hạn, phù hợp với dữ liệu chuỗi thời gian.

So sánh với các nghiên cứu trong nước và quốc tế, kết quả của luận văn tương đồng hoặc vượt trội về độ chính xác dự báo. Ví dụ, các nghiên cứu sử dụng LSTM tại Việt Nam đạt sai số RMSE khoảng 1.0°C, trong khi nghiên cứu này với RNN-GRU đạt khoảng 0.85°C. Điều này chứng tỏ sự kết hợp mô hình Bayes và máy học là hướng đi hiệu quả trong dự báo NDKK.

Dữ liệu chất lượng cao từ NASA đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao độ chính xác, đồng thời giúp mô hình thích ứng tốt với đặc điểm địa lý và khí hậu của vùng Đông Nam Bộ. Biểu đồ và bảng số liệu minh họa rõ ràng sự phù hợp giữa giá trị dự đoán và thực tế, đồng thời thể hiện phạm vi sai số và độ tin cậy của mô hình.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai ứng dụng dự báo NDKK trên nền tảng trực tuyến: Phát triển hệ thống dự báo nhiệt độ không khí trực tuyến, cập nhật dữ liệu hàng ngày, giúp người dùng truy cập dễ dàng và kịp thời. Thời gian thực hiện dự kiến trong 6 tháng, chủ thể thực hiện là các đơn vị nghiên cứu và phát triển phần mềm.

  2. Mở rộng phạm vi dữ liệu và khu vực nghiên cứu: Thu thập và tích hợp thêm dữ liệu từ các trạm quan trắc khác trong nước để nâng cao độ bao phủ và chính xác của mô hình. Thời gian thực hiện 1 năm, phối hợp giữa các cơ quan khí tượng và viện nghiên cứu.

  3. Nâng cao mô hình dự báo bằng kỹ thuật học sâu đa biến: Áp dụng các mô hình học sâu phức tạp hơn như Transformer hoặc mô hình kết hợp đa biến để cải thiện dự báo nhiệt độ và các yếu tố khí tượng liên quan. Thời gian nghiên cứu 12-18 tháng, do các nhóm nghiên cứu chuyên sâu thực hiện.

  4. Tăng cường đào tạo và chuyển giao công nghệ: Tổ chức các khóa đào tạo về ứng dụng máy học trong dự báo thời tiết cho cán bộ kỹ thuật và nhà nghiên cứu nhằm nâng cao năng lực chuyên môn. Chủ thể thực hiện là các trường đại học và viện nghiên cứu, thời gian 6 tháng đến 1 năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà nghiên cứu và chuyên gia khí tượng: Sử dụng kết quả và phương pháp luận để phát triển các mô hình dự báo thời tiết chính xác hơn, phục vụ công tác nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn.

  2. Cơ quan quản lý nhà nước về khí tượng và môi trường: Áp dụng hệ thống dự báo NDKK để nâng cao hiệu quả quản lý, cảnh báo sớm các hiện tượng thời tiết cực đoan, góp phần giảm thiểu thiệt hại.

  3. Doanh nghiệp trong lĩnh vực nông nghiệp và năng lượng: Dựa vào dự báo nhiệt độ để lập kế hoạch sản xuất, quản lý nguồn năng lượng, tối ưu hóa chi phí và nâng cao hiệu quả kinh tế.

  4. Cộng đồng và người dân: Nhận thông tin dự báo chính xác, kịp thời để chủ động phòng tránh các tác động tiêu cực của thời tiết, bảo vệ sức khỏe và tài sản.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mô hình Bayesian Ridge có ưu điểm gì trong dự báo nhiệt độ?
    Bayesian Ridge giúp giảm hiện tượng overfitting bằng cách sử dụng phân phối xác suất cho các hệ số hồi quy, cung cấp dự đoán kèm theo độ tin cậy, phù hợp với dữ liệu có nhiễu và không ổn định.

  2. Tại sao sử dụng mạng nơ-ron hồi quy (RNN) trong dự báo chuỗi thời gian?
    RNN có khả năng ghi nhớ thông tin từ các bước thời gian trước, giúp mô hình học được các phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu chuỗi thời gian như nhiệt độ không khí.

  3. Nguồn dữ liệu MERRA-2 Power của NASA có điểm mạnh gì?
    Dữ liệu được tổng hợp từ nhiều nguồn quan sát vệ tinh và mặt đất, có độ chính xác cao, được kiểm định kỹ lưỡng, cung cấp thông tin liên tục và đồng nhất cho nghiên cứu khí hậu và dự báo thời tiết.

  4. Các chỉ số MAE, MSE, RMSE dùng để đánh giá mô hình như thế nào?
    MAE đo sai số trung bình tuyệt đối, MSE đo sai số bình phương trung bình nhấn mạnh lỗi lớn, RMSE là căn bậc hai của MSE giúp đánh giá sự phân tán sai số với cùng đơn vị biến mục tiêu.

  5. Ứng dụng dự báo NDKK có thể hỗ trợ những lĩnh vực nào?
    Ứng dụng giúp nông nghiệp lập kế hoạch sản xuất, quản lý năng lượng dự báo nhu cầu sưởi ấm/làm mát, cảnh báo sức khỏe cộng đồng và hỗ trợ quản lý thiên tai.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng thành công ứng dụng dự báo nhiệt độ không khí dựa trên mô hình Bayesian Ridge và công nghệ máy học, với dữ liệu chuẩn từ NASA.
  • Mô hình RNN-LSTM và GRU cho kết quả dự báo chính xác hơn so với mô hình truyền thống, với sai số RMSE thấp hơn 0.9°C.
  • Việc sử dụng dữ liệu MERRA-2 Power giúp khắc phục các hạn chế về dữ liệu thực tế, nâng cao độ tin cậy và tính chính xác của dự báo.
  • Ứng dụng dự báo NDKK có tiềm năng hỗ trợ nhiều lĩnh vực như khí tượng, nông nghiệp, năng lượng và sức khỏe cộng đồng tại vùng Đông Nam Bộ.
  • Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng phạm vi dữ liệu, nâng cao mô hình dự báo và triển khai ứng dụng trực tuyến để phục vụ người dùng rộng rãi hơn.

Để tiếp tục phát triển nghiên cứu, các nhà khoa học và chuyên gia được khuyến khích áp dụng và mở rộng mô hình, đồng thời phối hợp với các cơ quan quản lý để đưa ứng dụng vào thực tiễn, góp phần nâng cao hiệu quả dự báo thời tiết và ứng phó biến đổi khí hậu.