BTNMT TTKTTVQG BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG TRUNG TÂM KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN QUỐC GIA Số Đặng Thái Thân – Quận Hoàn Kiếm – Hà Nội -******** BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP BỘ ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG DỰ BÁO CÁC YẾU TỐ KHÍ TƯỢNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ TRÊN SẢN PHẨM MƠ HÌNH HRM Chủ nhiệm: ThS Đỗ Lệ Thủy 7583 28/12/2009 HÀ NỘI, 12-2009 BỘ TÀI NGUN VÀ MƠI TRƯỜNG TRUNG TÂM KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN QUỐC GIA Số Đặng Thái Thân – Quận Hoàn Kiếm – Hà Nội -******** BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP BỘ ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG DỰ BÁO CÁC YẾU TỐ KHÍ TƯỢNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ TRÊN SẢN PHẨM MƠ HÌNH HRM Chỉ số đăng ký: Chỉ số phân loại: Chỉ số lưu trữ: Cộng tác viên chính: TS Lê Đức ThS Võ Văn Hịa ThS Nguyễn Đăng Quang CN Vũ Duy Tiến TSKH Phạm Kỳ Anh TS Phạm Thị Thanh Ngà CN Nguyễn Thu Hằng CN Nguyễn Mạnh Linh Hà Nội, ngày tháng 12 năm 2009 Hà Nội, ngày tháng 12 năm 2009 CƠ QUAN CHỦ TRÌ CƠ QUAN THỰC HIỆN CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI Đỗ Lệ Thủy Bùi Minh Tăng Trần Văn Sáp Hà Nội, ngày tháng 12 năm 2009 HỘI ĐỒNG ĐÁNH GIÁ CHÍNH THỨC CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG Hà Nội, ngày tháng 12 năm 2009 CƠ QUAN QUẢN LÝ ĐỀ TÀI TL BỘ TRƯỞNG KT VỤ TRƯỞNG VỤ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ PHÓ VỤ TRƯỞNG TS Nguyễn Lê Tâm Nguyễn Lê Tâm Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV Quốc Gia DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT BCDG Phương pháp phân tích BCDG (Bergthorssen-Doss-Cressman method for Grid) BIAS Sai số hệ thống BRK Loại mây (nhiều mây) BRoKen BS Chỉ số Brier (Brier Score) BSS Chỉ số kỹ Brier (Brier Skill Score) BoM Cơ quan khí tượng Ơxtrâylia (Bureau of Meteorology, Australia) CLR Quang mây (CleaR) CRF Chỉ số đánh giá Cumulative Relative Frequency CSI Chỉ số đánh giá CSI (Critical Success Index) DMO Dự báo trực tiếp từ mơ hình (Direct Model Output) DWD Tổng cục thời tiết Cộng hoà Liên bang Đức (Deutscher WetterDienst) EMOS Thống kê sau mơ hình tổ hợp (Ensemble Model Ouput Statistics) ETS Chỉ số đánh giá ETS (Equitable Threat Score) FB Chỉ số đánh giá FB (Frequency Bias) FAR Tỷ lệ cảnh báo khống (False Alarm Ratio) GME Mơ hình tồn cầu CHLB Đức (Global Model for Europe) Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo yếu tố khí tượng phương pháp thống kê sản phẩm mô hình HRM - Hà Nội 2009 i Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV Quốc Gia GMOS Thống kê sau mơ hình lưới (Gridded Model Ouput Statistics) GSM Mơ hình phổ tồn cầu JMA (Global Spectral Model) JMA Cơ quan khí tượng Nhật (Japan Meteorological Agency) HSS Chỉ số kỹ Heidke (Heidke Skill Score) KF Phương pháp lọc Kalman Kalman Filter MAE Sai số tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Error) ME Sai số trung bình (Mean Error) MLR Hồi quy tuyến tính đa biến (Multiple Linear Regression) MOS Thống kê sau mô hình (Model Ouput Statistics) NCEP Trung tâm dự báo mơi trường quốc gia Mỹ (National Centers for Environmental Prediction) NWS Cơ quan khí tượng quốc gia Mỹ (US National Meteorological Service) NWP Dự báo thời tiết số trị (Numerical Weather Prediction) OVC Loại mây (đầy mây) (OVeRcast) PC Chỉ số đánh giá (Percentage Correct) POD Chỉ số xác suất phát mưa (Probability Of Detection) PoP Xác suất xảy mưa (Probability Of Precipitation) Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo yếu tố khí tượng phương pháp thống kê sản phẩm mơ hình HRM - Hà Nội 2009 ii Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV Quốc Gia PP Phương pháp dự báo hoàn hảo (Perfect Prognosis) RMSE Sai số quân phương (Root Mean Square Error) RV Chỉ số RV (Reduction of Variance) SCT Loại mây (ít mây) SCaTtered SSCP Ma trận phương sai hiệp biến Sum of Squares and Cross Products TS Chỉ số đánh giá TS (Threat Score) TTDBTƯ Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương UMOS Thống kê sau mơ hình có cập nhật hệ số (Updatable Model Ouput Statistics) VCE Sự thay đổi theo độ cao (Vertical Change Elevation) Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo yếu tố khí tượng phương pháp thống kê sản phẩm mơ hình HRM - Hà Nội 2009 iii Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV Quốc Gia DANH SÁCH CÁC BẢNG TT Số thứ tự bảng 2.4.1 2.4.2 3.1.1 3.1.2 3.1.3 3.1.4 3.1.5 3.1.6 3.1.7 10 3.1.8 11 3.1.9 12 13 3.1.10 3.1.11 14 15 3.1.12 3.1.13 16 3.1.14 17 3.1.15 18 19 20 21 3.1.16 3.1.17 3.1.18 3.1.19 Nội dung Trang Số liệu (quan trắc) mơ hình (HRM, GSM) thử nghiệm phát triển hệ thống diễn giải Số lượng trạm quan trắc khí tượng bề mặt Đài KTTV khu vực thử nghiệm phát triển hệ thống diễn giải Biến đổi phương trình dự báo tmax RV, hạn 54 trạm Láng theo dung lượng tập liệu với mơ hình GSM vào mùa hè Như bảng 3.1.1, cho trạm Tân Sơn Hòa Tần xuất tuyển chọn tần xuất tuyển chọn nhân tố phương trình dự báo tmax, hạn 54 theo dung lượng tập liệu với mơ hình GSM vào mùa hè Biến đổi phương trình dự báo tmin RV, hạn 66 trạm Láng theo dung lượng tập liệu với mơ hình HRM vào mùa đơng Như bảng 3.1.4, cho trạm Tân Sơn Hòa Tần xuất tuyển chọn tần xuất tuyển chọn nhân tố phương trình dự báo tmin, hạn 66 theo dung lượng tập liệu với mô hình HRM vào mùa đơng Biến đổi phương trình dự báo t, td RV, hạn 48 trạm Trường Sa theo dung lượng tập liệu với mơ hình GSM vào mùa hè Tần xuất tuyển chọn tần xuất tuyển chọn nhân tố phương trình dự báo t td, hạn 48 theo dung lượng tập liệu với mơ hình GSM vào mùa hè Biến đổi phương trình dự báo gió RV, hạn 24 trạm Côn Đảo theo dung lượng tập liệu với mơ hình HRM vào mùa đơng Như bảng 3.1.9, với mơ hình GSM Tần xuất tuyển chọn tần xuất tuyển chọn nhân tố phương trình dự báo gió hạn 24 theo dung lượng tập liệu với mơ hình HRM vào mùa đơng Như bảng 3.1.11, với mơ hình GSM Biến đổi phương trình dự báo mây RV, hạn 06 trạm Sìn Hồ theo dung lượng tập liệu với mơ hình GSM vào mùa hè Tần xuất tuyển chọn tần xuất tuyển chọn nhân tố phương trình dự báo mây, hạn 06 theo dung lượng tập liệu với mơ hình GSM vào mùa hè Các nhân tố có tần xuất tuyển chọn lớn 20% phương trình MLR cho tmax với nhân tố đầu vào từ mơ hình HRM GSM Tương tự bảng 3.1.15 cho yếu tố dự báo tmin Tương tự bảng 3.1.15 cho yếu tố dự báo t Tương tự bảng 3.1.15 cho yếu tố dự báo td Tương tự bảng 3.1.15 cho yếu tố dự báo u có tần xuất > 31 Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo yếu tố khí tượng phương pháp thống kê sản phẩm mô hình HRM - Hà Nội 2009 32 54 55 56 57 58 60 60 62 64 65 66 67 67 69 70 71 71 72 73 iv Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương 22 3.1.20 23 3.1.21 24 3.1.22 25 3.1.23 Trung tâm KTTV Quốc Gia 10% Tương tự bảng 3.1.15 cho yếu tố dự báo v có tần xuất > 10% Tương tự bảng 3.1.15 cho yếu tố dự báo ff có tần xuất > 10% Tương tự bảng 3.1.15 cho yếu tố dự báo clr có tần xuất > 10% Tương tự bảng 3.1.15 cho yếu tố dự báo ovc có tần xuất > 10% Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo yếu tố khí tượng phương pháp thống kê sản phẩm mơ hình HRM - Hà Nội 2009 73 74 75 75 v Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV Quốc Gia DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ VÀ BIỂU ĐỒ TT Số thứ tự hình 1.2.1 1.2.2 2.3.1 2.4.1 2.4.2 2.5.1 2.7.1 2.7.2 2.7.3 10 2.7.4 11 2.7.5 12 3.1.1 13 14 3.1.2 3.1.3 15 3.1.4 16 3.1.5 17 3.1.6 18 3.1.7 19 3.1.8 20 3.1.9 Nội dung Trang Đồ thị hai chiều ba chiều hàm trọng số cho ma trận SSCP SSCP cũ theo dung lượng mẫu (theo Wilson Vallee, 2002) Sơ đồ mô tả bước dự báo hiệu chỉnh lọc Kalman Chỉ số RV trung bình khu vực Việt Nam theo phương pháp hồi quy bước từ mơ hình HRM dự báo cho tmax (trái) tmin (phải), hạn dự báo 72 Sự biến thiên trung bình (%) sai số quân phương (RMSE) dự báo từ lọc Kalman theo giá trị dung lượng mẫu khác cho tmax hạn 6h (bên trái) tmin hạn 18h (bên phải) Tương tự hình 2.4.1 cho t hạn 24h (bên trái) wind hạn 24h (bên phải) Thuật toán dự báo tượng từ dự báo xác suất Meteogram dự báo cho Cam Ranh Bản đồ dự báo nhiệt độ 2m (t2m, trái), nhiệt độ tối thấp 2m (tmin2m, giữa) nhiệt độ tối cao 2m (tmax2m, phải) theo GMOS Bản đồ dự báo nhiệt độ 2m (t2m,trái), nhiệt độ điểm sương 2m (td2m,giữa) độ ẩm tương đối 2m (rh2m, phải) theo GMOS Bản đồ dự báo độ ẩm tương đối 2m (rh2m, trái), lượng mây (giữa) gió 10m (w10m, phải) theo GMOS Bản đồ dự báo xác suất mưa 24 ngưỡng 01mm (trái), 05mm (giữa) 20mm (phải) theo GMOS Biến đổi RV theo dung lượng mẫu tập số liệu sau mơ hình GSM (trên) HRM (dưới) thay đổi vào mùa đông (trái) mùa hè (phải) cho tmax Như hình 3.1.1, cho yếu tố tmin Biến đổi RV theo dung lượng mẫu tập số liệu sau mô hình GSM (trên) HRM (dưới) thay đổi vào mùa đông (trái) mùa hè (phải) cho t td với hạn dự báo 12, …, 72 Toán đồ tụ điểm dự báo t (trên) td (dưới) hạn 72 giờ, mùa hè từ mơ hình GSM so sánh với quan trắc năm 2007 (trái), 2008 (giữa) 2009 (phải) Toán đồ tụ điểm dự báo t (trên) td (dưới) hạn 72 giờ, mùa đông từ mô hình GSM so sánh với quan trắc năm 2006 (trái), 2007 (giữa) 2008 (phải) Biến đổi RV theo dung lượng mẫu tập số liệu sau mơ hình GSM (trên) HRM (dưới) thay đổi vào mùa đông (trái) mùa hè (phải) cho u, v ff Như hình 3.1.16, cho bốn loại mây CLR, SCT, BRK OVC Hình 3.1.8 Sự biến thiên hệ số hồi quy phương trình dự báo tmax hạn 30h sai số hệ thống (BIAS) DMO KF trạm Láng chu kỳ dự báo 21/11/2007-21/01/2008 với số liệu đầu vào từ mơ hình GSM Tương tự hình 3.1.8 cho phương trình dự báo t hạn 24h 10 Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo yếu tố khí tượng phương pháp thống kê sản phẩm mô hình HRM - Hà Nội 2009 14 30 35 36 41 46 47 47 48 48 50 51 51 52 53 63 64 77 78 vi Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương 21 3.1.10 22 23 3.1.11 3.2.1 24 3.2.2 25 26 27 3.2.3 3.2.4 3.2.5 28 3.2.6 29 30 31 3.2.7 3.2.8 3.2.9 32 3.2.10 33 34 35 3.2.11 3.2.12 3.2.13 36 3.2.14 37 38 39 3.2.15 3.2.16 3.2.17 40 41 3.2.18 3.2.19 42 43 44 45 3.2.20 3.2.21 3.2.22 3.2.23 46 3.2.24 Trung tâm KTTV Quốc Gia Tương tự hình 3.1.8 cho chu kỳ dự báo 25/10/200725/12/2007 với số liệu đầu vào từ mơ hình HRM Tương tự hình 3.1.10 cho phương trình dự báo t hạn 24h Bias dự báo tmax vào mùa hè 2007 (trái), 2008 (giữa) 2009 (phải) theo hai mơ hình GSM (trên) HRM (dưới) với ba phương pháp DMO, KF UMOS Bias dự báo tmax vào mùa đông 2006 (trái), 2007 (giữa) 2008 (phải) theo hai mơ hình GSM (trên) HRM (dưới) với ba phương pháp DMO, KF UMOS Như hình 3.2.1, với số RMSE Như hình 3.2.2, với số RMSE Bias dự báo tmin vào mùa hè 2007 (trái), 2008 (giữa) 2009 (phải) theo hai mơ hình GSM (trên) HRM (dưới) với ba phương pháp DMO, KF UMOS Bias dự báo tmin vào mùa đông 2006 (trái), 2007 (giữa) 2008 (phải) theo hai mơ hình GSM (trên) HRM (dưới) với ba phương pháp DMO, KF UMOS Như hình 3.2.5, với số RMSE Như hình 3.2.6, với số RMSE Bias dự báo t vào mùa hè 2007 (trái), 2008 (giữa) 2009 (phải) theo hai mơ hình GSM (trên) HRM (dưới) với ba phương pháp DMO, KF UMOS Bias dự báo t vào mùa đông 2006 (trái), 2007 (giữa) 2008 (phải) theo hai mơ hình GSM (trên) HRM (dưới) với ba phương pháp DMO, KF UMOS Như hình 3.2.9, với số RMSE Như hình 3.2.10, với số RMSE Bias dự báo td vào mùa hè 2007 (trái), 2008 (giữa) 2009 (phải) theo hai mơ hình GSM (trên) HRM (dưới) với ba phương pháp DMO, KF UMOS Bias dự báo td vào mùa đông 2006 (trái), 2007 (giữa) 2008 (phải) theo hai mơ hình GSM (trên) HRM (dưới) với ba phương pháp DMO, KF UMOS Như hình 3.2.13, với số RMSE Như hình 3.2.14, với số RMSE Bias dự báo t theo mơ hình GSM vào mùa hè 2007, 2008, 2009 (trên) mùa đông 2006, 2007, 2008 (dưới) với ba phương pháp DMO, UMOSreg UMOS Hình 3.2.18: Như hình 3.2.17, với số RMSE Dự báo tmax ngày thứ hai (hạn dự báo 48 giờ) theo GMOS với mơ hình GSM, HRM theo hai phương pháp UMOS KF Quan trắc hiển thị với mục đích so sánh Như hình 3.2.19, cho tmin Như hình 3.2.19, cho t Như hình 3.2.19, cho td Dự báo rh hạn 54 theo GMOS với mơ hình GSM, HRM theo hai phương pháp UMOS KF Quan trắc hiển thị với mục đích so sánh Bias dự báo dd vào mùa hè 2007 (trái), 2008 (giữa) 2009 (phải) theo hai mơ hình GSM (trên) HRM (dưới) với ba phương pháp DMO, KF UMOS Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo yếu tố khí tượng phương pháp thống kê sản phẩm mơ hình HRM - Hà Nội 2009 78 78 81 82 83 84 85 86 87 88 90 91 92 93 94 95 96 97 99 100 101 102 103 104 105 107 vii Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương 47 3.2.25 48 49 50 51 52 3.2.26 3.2.27 3.2.28 3.2.29 3.2.30 53 3.2.31 54 55 56 57 58 59 60 3.2.32 3.2.33 3.2.34 3.2.35 3.2.36 3.2.37 3.2.38 61 62 3.2.39 3.2.40 63 3.2.41 64 3.2.42 65 3.2.43 66 3.2.44 67 3.2.45 Trung tâm KTTV Quốc Gia Bias dự báo dd vào mùa đông 2006 (trái), 2007 (giữa) 2008 (phải) theo hai mơ hình GSM (trên) HRM (dưới) với ba phương pháp DMO, KF UMOS Như hình 3.2.24, với số RMSE Như hình 3.2.25, với số RMSE Như hình 3.2.24, với số CRF Như hình 3.2.25, với số CRF Bias dự báo ff vào mùa hè 2007 (trái), 2008 (giữa) 2009 (phải) theo hai mơ hình GSM (trên) HRM (dưới) với ba phương pháp DMO, KF UMOS Bias dự báo ff vào mùa đông 2006 (trái), 2007 (giữa) 2008 (phải) theo hai mơ hình GSM (trên) HRM (dưới) với ba phương pháp DMO, KF UMOS Như hình 3.2.30, với số RMSE Như hình 3.2.31, với số RMSE Như hình 3.2.30, với số HSS Như hình 3.2.31, với số HSS Như hình 3.2.30, với số TS Như hình 3.2.31, với số TS Chỉ số CRF dự báo dd theo mơ hình GSM vào mùa hè 2007, 2008, 2009 (trên) mùa đông 2006, 2007, 2008 (dưới) với ba phương pháp DMO, UMOSreg UMOS Như hình 3.2.38, với số HSS cho ff Dự báo gió hạn 30 theo GMOS với mơ hình GSM, HRM theo hai phương pháp UMOS KF Quan trắc hiển thị với mục đích so sánh HSS dự báo n vào mùa hè 2007 (trái), 2008 (giữa) 2009 (phải) theo hai mơ hình GSM (trên) HRM (dưới) với ba phương pháp DMO, KF UMOS HSS dự báo n vào mùa đông 2006 (trái), 2007 (giữa) 2008 (phải) theo hai mơ hình GSM (trên) HRM (dưới) với ba phương pháp DMO, KF UMOS HSS dự báo n theo mơ hình GSM vào mùa hè 2007, 2008, 2009 (trên) mùa đông 2006, 2007, 2008 (dưới) với ba phương pháp DMO, UMOSreg UMOS Dự báo lượng mây hạn 12 theo GMOS với mơ hình GSM, HRM theo hai phương pháp UMOS KF Quan trắc hiển thị với mục đích so sánh Dự báo lượng mây hạn 12 theo GMOS với mơ hình GSM, HRM theo hai phương pháp UMOS UMOSreg Quan trắc hiển thị với mục đích so sánh Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo yếu tố khí tượng phương pháp thống kê sản phẩm mơ hình HRM - Hà Nội 2009 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 122 123 124 126 127 129 130 131 viii Dự báo mây (Thời điểm dự báo 00Z 22/12/08 (đơng chí) GMOS Dự báo lượng mây hạn 12 theo GMOS với mô hình GSM, HRM theo hai phương pháp UMOS KF Quan trắc hiển thị với mục đích so sánh Dự báo mây (Thời điểm dự báo 00Z 22/12/08 (đơng chí) GMOS Dự báo lượng mây hạn 12 theo GMOS với mơ hình GSM, HRM theo hai phương pháp UMOS UMOSreg Quan trắc hiển thị với mục đích so sánh CHƯƠNG III KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ Nhận xét chung chương III: Phương pháp UMOS kết hợp với mơ hình GSM đưa vào sử dụng dự báo nghiệp vụ Phương pháp KF sử dụng dạng dự báo bổ sung cho dự báo UMOS với trạm đưa vào sử dụng, tập số liệu quan trắc lưu trữ chưa đủ dài để phát triển phương trình UMOS Ngồi nhiệt độ, độ ẩm, gió mây trên, cần bổ sung thêm yếu tố khác vào hệ thống để hồn thiện Hệ thống diễn giải sau mơ hình III KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận: Với mục tiêu xây dựng hệ thống dự báo cho trạm điểm trạm với chất lượng tốt, nhóm thực đề tài thực ba hướng nghiên cứu: 1) Thống kê sau mơ hình có khả tự cập nhật sau mơ hình có thay đổi (Updateable Model Output StatisticUMOS) 2) Lọc Kalman (KF) 3) Thống kê sau mơ hình lưới (Gridded MOS-GMOS) Đề tài sử dụng thêm mơ hình GSM bên cạnh mơ hình HRM Hệ thống xây dựng độc lập với mơ hình dự báo để sử dụng cho mơ hình dự báo nào, khơng phụ thuộc riêng mơ hình III KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết khoa học từ đề tài: 1) Dự báo theo phương pháp UMOS có độ ổn định cao, chất lượng dự báo không thay đổi giai đoạn hai năm sau chuyển đổi mơ hình Hai năm giai đoạn cần thiết tích lũy liệu để xây dựng phương trình dự báo theo mơ hình với cấu hình 2) Dự báo theo phương pháp UMOS có kỹ cao dự báo theo phương pháp KF với yếu tố nhiệt độ mây, kỹ tương đương với yếu tố gió 3) Dự báo theo UMOS với phương trình khu vực (UMOSReg) tương đương kỹ với dự báo UMOS trạm cho yếu tố mây Với yếu tố nhiệt độ gió, dự báo khu vực có kỹ hơn, đặc biệt với yếu tố gió III KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết khoa học từ đề tài: 4) Cả hai phương pháp UMOS KF sử dụng nhân tố dự báo từ mơ hình GSM có kỹ dự báo cao so với sử dụng nhân tố từ mơ hình HRM-GME 5) Đã xây dựng phần mềm hiển thị sản phẩm dự báo từ hệ thống bao gồm: Bản tin dự báo dạng văn Bản tin dự báo dạng đồ họa (meteogram) điểm trạm điểm lãnh thổ Việt Nam thơng qua phương trình dự báo vùng GMOS Bản đồ dự báo lưới cho toàn lãnh thổ Việt Nam III KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kiến nghị: 1) Triển khai nghiệp vụ hệ thống UMOS GMOS cho dự báo yếu tố nhiệt độ, gió mây từ sản phẩm dự báo mơ hình GSM cho hạn dự báo tới 72h tất trạm quan trắc bề mặt sử dụng đề tài Triển khai hệ thống KF dự phòng cho UMOS với yếu tố nhiệt độ, gió trạm synop đưa vào sử dụng 2) Nghiên cứu phát triển phương pháp KF cho cách tiếp cận xây dựng phương trình MLR đồng thời giống phương pháp UMOS (biến đổi phương trình KF từ khơng gian véctơ sang không gian ma trận) III KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 3) Tiếp tục xây dựng hệ thống dự báo UMOS GMOS cho yếu tố: mưa, độ cao chân mây tầm nhìn xa 4) Để kết dự báo phương pháp thống kê sau mơ hình có chất lượng cao nữa, thân mơ hình dự báo số cần phải nâng cấp Chính vậy, đề nghị Bộ TNMT tiếp tục đầu tư cho hướng nghiên cứu đồng hóa số liệu cho mơ hình khu vực (HRM-GSM HRM-GFS, WRF hay JMA-NHM) với quan trắc truyền thống viễn thám hướng tới xây dựng hệ phân tích dự báo quy mơ vừa khu vực Việt Nam LỜI CẢM ƠN ☺ ☺ ☺ ☺ Lãnh đạo Bộ Tài nguyên Môi trường Lãnh đạo Trung Tâm KTTV Quốc gia Ban Giám đốc Trung Tâm Dự Báo KTTV TƯ Sự theo dõi Hội đồng quý vị đại biểu THAY CHO LỜI KẾT 2008-2009 THAY CHO LỜI KẾT Những phần sửa theo góp ý HĐ cấp CS Mở đầu Chương III: Xây dựng lại pt dự báo lượng mây theo KF Các kết dự báo lượng mây theo KF chỉnh sửa (cả hình vẽ phân tích, nhận xét) Kết luận Kiến nghị Một số hình vẽ, bảng đánh số nhầm Một số lỗi tả So sánh lượng mây dự báo từ KF theo hai cách phát triển phương trình dự báo A B Chỉ số HSS dự báo n vào mùa hè 2007 (trái), 2008 (giữa) 2009 (phải) theo hai mơ hình GSM (trên) HRM (dưới) với ba phương pháp DMO, KF UMOS Hình A: Phát triển pt KF theo cách 1: ngưỡng xác định lượng mây dựa MLR cố định Hình B: Phát triển pt KF theo cách 2: ngưỡng xác định dựa KF thay đổi theo ngày So sánh lượng mây dự báo từ KF theo hai cách phát triển phương trình dự báo A B Chỉ số HSS dự báo n vào mùa đông 2007 (trái), 2008 (giữa) 2009 (phải) theo hai mơ hình GSM (trên) HRM (dưới) với ba phương pháp DMO, KF UMOS Hình A: Phát triển pt KF theo cách 1: ngưỡng xác định lượng mây dựa MLR cố định Hình B: Phát triển pt KF theo cách 2: ngưỡng xác định dựa KF thay đổi theo ngày Dự báo lượng mây n hạn 12 theo GMOS với hai mơ hình GSM (trên) HRM (dưới) theo KF Hình A: Phát triển pt KF theo cách Hình B: Phát triển pt KF theo cách (Cách 1: ngưỡng xác định lượng mây dựa MLR cố định Cách 2: Ngưỡng xác định dựa KF thay đổi theo ngày) Thời điểm dự báo 00Z 22/12/08 (đơng chí) A B ... yếu tố dự báo t Tương tự bảng 3.1.15 cho yếu tố dự báo td Tương tự bảng 3.1.15 cho yếu tố dự báo u có tần xuất > 31 Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo yếu tố khí tượng phương pháp thống kê sản. .. trung tâm khác Các phương pháp dự báo sau mơ hình có Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo yếu tố khí tượng phương pháp thống kê sản phẩm mơ hình HRM - Hà Nội 2009 Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương... biến dự báo với HRM 222 với GSM Đây tập biến sử dụng làm nhân tố dự báo cho phương pháp UMOS KF Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo yếu tố khí tượng phương pháp thống kê sản phẩm mơ hình HRM -