Đang tải... (xem toàn văn)
Ứng dụng mạng Thần kinh nhân tạo dự báo một số yếu tố khí tượng cho khu vực đồng bằng phía bắc Việt Nam, tài liệu dành cho các bạn nghiên cứu, học tập cũng như tham khảo trong quá trình học của mình về vấn đề này.
Mục lục Mục lục 1 Mở đầu 2 Chơng 1: tổng quan 4 1.1 Tình hình nghiên cứu và ứng dụng mạng TKNT 4 1.2. Các đặc trng vật lý cơ bản của bức xạ 7 1.3. Sự hấp thụ bức xạ trong khí quyển 14 1.4. Sự khuếch tán bức xạ trong khí quyển 18 1.5. Cách tính bức xạ sóng ngắn trong khí quyển 20 1.6. Chế độ nhiệt và bức xạ ở khu vực đồng bằng phía bắc 26 Chơng 2: cơ sở lý thuyết mạng thần kinh nhân tạo (TKNT) 29 2.1. Các khái niệm cơ bản về mạng thần kinh nhân tạo 29 2.2. Các quy tắc và phơng pháp xây dựng mạng TKNT 38 2.3. Các loại mạng TKNT và ứng dụng 45 Chơng 3: ứng dụng mạng tknt dự báo một số yếu tố khí tợng cho khu vực đồng bằng phía bắc việt nam 57 3.1.Giới thiệu phần mềm NeuroSolutions 58 3.2.Một số kỹ thuật phụ trợ 60 3.3. Các chỉ số đánh giá, so sánh 61 3.4. Kết quả 63 Kết luận 78 Tài liệu tham khảo 81 1 Mở đầu Bức xạ Mặt trời là nguồn năng lợng chủ yếu và vô cùng quý giá đối với trái đất. Nó quyết định đến sự biến đổi khí hậu, sự sống của con ngời. Chính điều đó đòi hỏi con ngời phải biết khai thác triệt để và sử dụng nguồn năng lợng này một cách có hiệu quả nhất. Nghiên cứu giảm thiểu những ảnh hởng xấu đến sự sống của con ngời và động thực vật nhằm mục tiêu phát triển bền vững. Trong những thập kỷ gần đây, ở những nớc tiên tiến ngời ta không chỉ mở rộng mạng lới đo đạc, nghiên cứu quy luật biến đổi theo không gian và thời gian của các yếu tố bức xạ Mặt Trời, mà còn đi sâu thêm nghiên cứu phân bố năng lợng trong những dải phổ hẹp của trực xạ, tổng xạ nh C.P.Jacovide đã nhận xét: Với sự gia tăng ứng dụng của phổ bức xạ nh: Pin Mặt Trời, bình thu nhiệt và những ứng dụng trong môi trờng, nông nghiệp thúc đẩy nghiên cứu không chỉ với bức xạ tổng cộng của Mặt Trời tại mặt đất mà còn trong từng thành phần phổ của nó Quả thực, những nghiên cứu về năng lợng mặt trời có ý nghĩa rất lớn trong nông nghiệp, trong công nghiệp chiếu sáng và năng lợng nhiệt cho các công trình xây dựng, và tất nhiên, trong nghiên cứu khí tợng. Hơn thế nữa, vai trò của năng l- ợng mặt trời ngày càng tăng cũng thúc đẩy những nghiên cứu sâu hơn và đầy đủ hơn về năng lợng mặt trời. Có nhiều nguyên nhân về kinh tế và môi trờng thúc đẩy sự xúc tiến nghiên cứu nguồn năng lợng này, đó là: sự phá hủy môi trờng do tiêu thụ khí ga, xăng, dầu ; sự lo ngại về mức tăng khí CO và CO2 trong khí quyển có thể dẫn đến phá hủy tầng ozon và sự sống trên trái đất; viễn cảnh về sự thiếu hụt dầu và khí ga trong một vài thập kỷ tới nếu mức khai thác hiện nay vẫn đợc duy trì; nhu cầu của các ngành và các khu công nghiệp mới, các nớc có nền kinh tế phát triển, sự thiếu hụt nguồn nớc đối với các công trình thủy điện và các mối đe dọa khác khi giá dầu thế giới tiếp tục tăng cao. Xuất phát từ những nguyên nhân đó, năng lợng mặt trời đợc xem là nguồn năng lợng sạch, đầy hứa hẹn, thay thế cho năng lợng dầu mỏ đang đợc khai thác triệt để hiện nay. Nguồn năng lợng này rất dồi dào ở các nớc và khu vực nhiệt đới. Những hạn chế của năng lợng mặt trời hiện nay là giá thành của nó còn quá đắt, tính chất dao động mạnh phụ thuộc vào điều kiện thời tiết. Tuy nhiên đó sẽ không phải là những vấn đề trong một vài thập kỷ tới, khi khoa học dự báo thời tiết, khoa học năng lợng đều đã có những tiến bộ đáng kể trong thời gian gần đây. Do đó, những nghiên cứu về tiềm năng, sự biến đổi theo thời gian, và khả năng dự báo bức xạ mặt trời là rất cần thiết. Nhu cầu thực tế đòi hỏi những dự báo năng lợng mặt trời chính xác hơn 2 so với những gì các mô hình khí hậu ngày nay đã làm đợc. Gần đây nhất, tác giả Ricardo A. Guarnieri và cộng sự [24] đã sử dụng mạng TKNT điều chỉnh kết quả dự báo bức xạ mặt trời của mô hình quy mô vừa Eta cho khu vực nam Brazil, kết quả đ- ợc đánh giá là khả quan và có ý nghĩa thực tiễn, giúp cải thiện đáng kể dự báo của mô hình (sai số của mô hình giảm 20 30%). Cùng với bức xạ, nhiệt độ tối cao là một trong các yếu tố khí tợng từ lâu ít đ- ợc quan tâm đúng mức. Nhiệt độ tối cao đặc biệt có ý nghĩa đối với sản xuất nông nghiệp, ngành xây dựng, và tất nhiên là trong khoa học khí tợng, đặc biệt là trong những tháng mùa hè. Trong tập luận văn này, để xây dựng mạng TKNT dự báo hai yếu tố khí tợng là tổng xạ và nhiệt độ tối cao, tôi sử dụng số liệu quan trắc của các yếu tố: Bức xạ tổng cộng (Tổng xạ), nhiệt độ tối cao của 4 trạm: Láng (Hà Nội), Phủ Liễn (Hải Phòng), Yên Định (Thanh Hóa) và Vinh (Nghệ An) trong vòng 10 năm (1981 - 1990) kết hợp với sử dụng các số liệu tái phân tích của NCEP của các yếu tố: tổng xạ ngày tại bề mặt, tổng xạ đến đỉnh của khí quyển, nhiệt độ trung bình ngày, nhiệt độ tối cao, độ ẩm tuyệt đối tầng 1000mb, độ ẩm tơng đối bề mặt, lợng mây trung bình ngày, tổng lợng nớc khả giáng trong cột khí quyển, các thành phần gió bề mặt, độ dày lớp khí quyển giữa các mực 1000, 850 và 500mb, Ngoài phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo, luận văn gồm 3 chơng: Chơng I: Tổng quan Chơng II: Cơ sở lý thuyết về mạng TKNT Chơng III: ứng dụng mạng TKNT dự báo một số yếu tố khí tợng cho khu vực đồng bằng phía Bắc Việt Nam. 3 Chơng 1: tổng quan 1.1 Tình hình nghiên cứu và ứng dụng mạng TKNT Các công nghệ mới trong kỹ thuật, vật lý, đặc biệt là vật lý khí quyển, sinh học đã làm nảy sinh một loạt các vấn đề phi tuyến, bất ổn định và phức tạp. Để giải đợc các bài toán đó đòi hỏi phải có các công cụ xử lý, tính toán phi tuyến, trong số các công cụ đó, mạng thần kinh nhân tạo (TKNT) tỏ ra có u thế vợt trội. Mạng TKNT đáp ứng đợc nhu cầu vì nó đợc luyện trên các mẫu, sử dụng các công cụ thống kê và giả thuyết tối u. Có nhiều loại mạng TKNT khác nhau, trong đó có mạng truy hồi, mạng nhận thức đa lớp và mạng thời gian trễ. Việc sử dụng mạng truy hồi nh một công cụ dự báo ngày càng thể hiện nhiều u điểm trên nhiều lĩnh vực nhờ vào khả năng liên kết giữa các lớp, các phần tử hoạt động 1 trong mạng. Quá trình phát triển của mạng TKNT trải qua nhiều giai đoạn khác nhau, đợc đánh dấu bằng các mốc quan trọng: những năm 40 của thế kỷ 20 đánh dấu những phát triển đỉnh cao đầu tiên với các nghiên cứu của McCulloch và Pitts (1943); nhng mãi đến năm 1949, Hebb đa ra thuật toán học đầu tiên của mạng, gọi là thuật toán Hebb, mạng TKNT chính thức ra đời và khẳng định khả năng tính toán trong các bài toán phi tuyến. Dấu mốc thứ hai xuất hiện những năm 60 với giả thuyết hội tụ của mạng nhận thức của Rosenbatt (1960), thành công đầu tiên trong lĩnh vực mạng TKNT là nơron thích ứng tuyến tính ADALINE 2 và nơron thích ứng tuyến tính đa biến - MADALINE 3 do Widrow và Hoff (1960) phát triển; sau đó, Minsky cùng Papert chỉ ra hạn chế của mạng nhận thức đơn giản (1969). Kết quả của Minsky và Papert đã làm thất vọng nhiều nhà khoa học, đặc biệt là các nhà khoa học trong ngành khoa học tính toán lúc bấy giờ. Chính những công bố này đã làm chậm tiến trình phát triển của mạng TKNT gần 20 năm. Mãi đến những năm 80, mạng TKNT mới có đợc những thành tựu đáng chú ý mới. Đó là công trình của Hopfield [16] với cách tiếp cận dới khía cạnh năng lợng và thuật toán học lan truyền ngợc cho mạng nhận thức đa lớp. Nhiều ngời nhắc đến công trình này của Hopfield nh một sự khởi đầu thứ hai cho mạng TKNT. Sau đó công trình đợc tiếp tục phát triển và công bố rộng rãi năm 1986 trong bài viết của Rumelhart và cộng sự. Từ đó đến nay, cùng với sự phát triển của công nghệ thông tin và truyền thông, cộng đồng ngời sử dụng mạng TKNT tăng lên đáng kể và đợc mở rộng trên nhiều lĩnh vực. Trong khí tợng học, đã có nhiều nhà khí tợng học trên thế giới và Việt Nam sử dụng mạng TKNT nh những công cụ thống kê cho các bài toán phức tạp giúp hiệu chỉnh sản phẩm mô hình số, tái tạo và bổ xung số liệu, tính toán tổng lợng ozon trong khí quyển 1 Processing Elements 2 ADAptive LInear Neuron 3 Multiple ADALINE 4 Do tính đa dạng của các loại mạng khác nhau nên rất khó cho việc phân loại mạng, nhng trong luận văn này, tôi cũng cố gắng đa ra một cách phân loại phổ biến nhất mà đã đợc nhiều tác giả trình bày. Sự phân loại ở đây chỉ áp dụng cho các thuật toán và các phơng pháp học phổ biến đợc dùng trong mạng TKNT, có thể còn nhiều thuật toán cũng nh phơng pháp khác nhng do không đợc sử dụng rộng rãi nên cũng không đợc đa vào phân loại trong luận văn này. Bảng 1: Phân loại mạng TKNT và ứng dụng [21] ứng dụng Thuật toán Học có điều kiện Học không điều kiện Phát hiện mối liên hệ Hopfield (Zurada, 1992; Haykin, 1994) - Hebbian (Zuruda, 1992; Haykin, 1994; Kung, 1993) Nhận thức đa lớp (Zuruda, 1992; Carling, 1992; Haykin, 1994; Bishop, 1995; Patterson, 1996) Lan truyền ngợc (Zuruda, 1992; Haykin, 1994; Bishop, 1995;) - Phân loại, nhận dạng Nhận thức đa lớp (Zuruda, 1992; Carling, 1992; Haykin, 1994; Bishop, 1995) Các hàm xuyên tâm cơ sở (Zuruda, 1992; Bishop, 1995) Lan truyền ngợc Bình phơng tối thiểu - Trung bình k phần tử (Bishop, 1995) 5 Bảng 1: Phân loại mạng TKNT và ứng dụng (tiếp) Phân tích đặc trng Nhân tố cạnh tranh (Zurada, 1992; Haykin, 1994) Kohenen (Zurada, 1992; Haykin, 1994) Nhận thức đa lớp (Kung, 1993) Phân tích thành phần đặc trng (Zurada, 1992; Kung, 1993) - - Lan truyền ngợc - Nhân tố cạnh tranh (competitive) Kohenen - Thuật toán Oja (Zurada, 1992; Kung, 1993) Dự báo Mạng thời gian trễ (Zurada, 1992; Kung, 1993, de Vries và Principe, 1992) Mạng truy hồi toàn phần (Zurada, 1992) Lan truyền ngợc theo thời gian (BPTT) - Tính đến nay, trên thế giới đã có rất nhiều công trình nghiên cứu ứng dụng mạng TKNT đợc công bố trên các tạp chí, gần đây nhất là vào tháng 4 năm 2006, Ricardo A. Guarnieri cùng đồng nghiệp [24] đã sử dụng mạng TKNT hiệu chỉnh dự báo tổng xạ của mô hình khí hậu khu vực Êta, trớc đó, vào tháng 1 năm 2000, David Silverman và John A. Dracup [11] đã dùng mạng TKNT dự báo ma ở khu vực California, năm 2002, luận văn Thạc sỹ của Bin Li [7] (Đại học Georgia, Hy Lạp) đã sử dụng mạng TKNT là công cụ nội suy trờng khí tợng về trạm thay cho các phơng pháp nội suy truyền thống và nhiều công trình nghiên cứu chuyên biệt về lĩnh vực mạng TKNT đáng chú ý khác nh các công trình của Danilo P. Mandic [9], Hopfield [16], Jose C. Principe [18], Lakhmi C. Jain và N.M. Martin [19], Marcelo C. Medeiros và đồng nghiệp [20], Pattrick van der Smagt và Ben Krose [21] và S. Haykin [25]. Còn ở Việt Nam, các tác giả Lê Xuân Cầu [1] đã ứng dụng mạng TKNT dự báo lũ trong thủy văn, tác giả Nguyễn Hớng Điền và cộng sự cũng đã có nhiều công trình nghiên cứu ứng dụng mạng TKNT trong dự báo khí tợng thủy văn [3, 4]. Tất cả các công trình trên đều có chung kết luận: Mạng TKNT đã cải thiện đáng kể kết quả dự báo so với các phơng pháp khác. 6 1.2. Các đặc trng vật lý cơ bản của bức xạ a. Bản chất của bức xạ Năng lợng đợc truyền từ nơi này đến khác dới 3 dạng: quá trình truyền dẫn liên quan đến vận chuyển năng lợng động lợng của nguyên tử và phân tử (thờng biểu hiện dới dạng nhiệt). Do đó, nếu một đầu của thanh kim loại bị đốt nóng thì phân tử kim loại ở đó sẽ chuyển động nhanh hơn, va chạm với các phân tử khác và truyền động lợng cho chúng. Đến lợt nó, các phân tử này lại truyền động lợng đó cho các phân tử xung quanh; và kết quả là nhiệt lợng đợc truyền đến đầu thanh kim loại bên kia. Năng lợng cũng có thể đợc vận chuyển thông qua sự vận chuyển vật lý của vật chất. Trong chất khí và chất lỏng, sự vận chuyển năng lợng này đợc biết đến là quá trình đối lu. Theo nghĩa rộng của từ đối lu nó không chỉ bao gồm vận chuyển năng lợng theo chiều thẳng đứng khi lớp không khí hoặc chất lỏng bên dới bị đốt nóng mà nó còn là sự khuyếch tán rối và bình lu nhiệt theo mọi hớng. Và cuối cùng, năng lợng còn có thể đợc truyền từ vật thể này sang vật thể khác nhờ các sóng điện từ có hoặc không có sự tồn tại của một phơng tiện vật lý trung gian, thông qua quá trình bức xạ. Năng lợng điện từ lan truyền theo đờng thẳng và với một vận tốc không đổi trong chân không. c 3.00x10 10 cm/s Bức xạ đợc đặc trng bởi bớc sóng, , là khoảng cách giữa hai đỉnh sóng liên tiếp; hoặc bởi tần số, , là số đỉnh sóng đi qua một điểm cố định trong một đơn vị thời gian. Rõ ràng rằng: . = c Chi tiết về các loại sóng và bớc sóng trong không gian xem bảng 2. b. Bức xạ mặt trời Mặt trời là một ngôi sao (định tinh) gần chúng ta nhất. Nó là một quả cầu lửa khổng lồ, có đờng kính khoảng 1 390 600 km (gấp 109 lần đờng kính trái đất), thể tích 1,41.10 18 km 3 , khối lợng khoảng 1.10 30 kg (gấp hơn 330 000 lần trái đất). Trái đất quay xung quanh mặt trời theo một quĩ đạo elíp gần tròn (mặt trời ở một tiêu điểm) mà khoảng cách ngắn nhất từ mặt trời đến trái đất là 147 triệu km (ngày 3 tháng 1) khoảng cách xa nhất là 152 triệu km (ngày 5 tháng 7), khoảng cách trung bình là 149,5 triệu km (ánh sáng truyền mất hơn 8 phút). Mặt trời bức xạ liên tục l- ợng bức xạ khổng lồ ra xung quanh. Lợng bức xạ mặt trời lớn tới mức có thể làm tan và bốc thành hơi một vỏ nớc đá dầy 12m bọc quanh nó trong vòng 1 phút. Tuy 7 nhiên, khí quyển trái đất chỉ hứng đợc một phần 2 tỷ lợng bức xạ của mặt trời. Tuy vậy, lợng bức xạ này cũng rất lớn, vào khoảng 1,5.10 28 J mỗi ngày [2]. Bức xạ mặt trời trên đờng tới trái đất bị nhiều tác dụng làm suy yếu cho nên phổ bức xạ mặt trời mà ta quan trắc đợc trên trái đất không giống nh phổ bức xạ tại gốc của mặt trời. Ngời ta thấy phổ bức xạ điện từ của mặt trời rất rộng, từ tia Gamma đến sóng vô tuyến. Bảng 2: Các loại bức xạ và bớc sóng trong không gian Loại bức xạ Bớc sóng Tia có bớc sóng trong chân không < 10 -5 àm Tia Rơnghen (X) 10 -5 < 10 -2 àm Tia cực tím 10 -2 <0,38 àm ánh sáng nhìn thấy 0,38 < 0,76 àm Tia hồng ngoại 0,76 < 3000 àm Sóng vô tuyến có 3000 àm Những kết luận về bức xạ của mặt trời có thể chỉ ra là: - Phổ bức xạ mặt trời tơng tự nh của vật đen tuyệt đối. Nếu chúng ta đo tổng năng lợng nhận đợc từ mặt trời tới một đơn vị diện tích trong một đơn vị thời gian và tính toán nhiệt độ của vật đen theo định luật Stefan-Boltzmann ứng với tổng năng l- ợng đó thì ta nhận đợc nhiệt độ của mặt trời là 5750 0 K. Mặt khác, chúng ta cũng có thể do bức xạ nh là một hàm của bớc sóng, ứng với năng lợng phát xạ cực đại, và tính toán nhiệt độ vật đen từ định luật Wien1. Bức xạ cực đại là 0.4740àm, tơng ứng với nhiệt độ 6108 0 K. Hiển nhiên mặt trời không phải là vật đen tuyệt đối vì hai nhiệt độ này không thống nhất với nhau. Sự khác biệt này là do sự hấp thụ sóng ngắn của lớp khí phía ngoài mặt trời (sự hấp thụ này không ảnh hởng đến phát xạ cực đại - 0.4740àm nhng lại ảnh hởng đến năng lợng rọi tới trái đất). Tuy nhiên, gần đúng vật đen tuyệt đối của mặt trời là thích hợp cho rất nhiều mục đích khác nhau. - Cờng độ phát xạ năng lợng của mặt trời là rất ổn định: Những đo đạc về độ rọi của bức xạ mặt trời đã đợc S.P. Langley và đặc biệt là C. G. Abbot thực hiện từ nhiều năm trớc đây. Sự thay đổi khoảng cách giữa mặt trời và trái đất trong năm có thể dễ dàng đợc đa vào tính toán, nhng những biến đổi về sự hấp thụ của khí quyển lại gây ra rất nhiều khó khăn. Phơng pháp hiệu quả nhất đợc Abbot và các đồng nghiệp đa ra là: 8 = z dzk z eSS cos 0 trong đó, S z là độ rọi bức xạ mặt trời đơn sắc tại mực z S 0 là độ rọi bức xạ mặt trời đơn sắc tại giới hạn trên của khí quyển k là hệ số suy yếu khối đơn sắc là mật độ không khí là góc thiên đỉnh của mặt trời Và giá trị này đợc Abbot tính toán ra là khoảng 1.00 cal/cm 2 /phút (1cal/cm 2 còn đợc gọi là 1 langley, ký hiệu là ly) đối với mặt phẳng vuông góc với tia sáng mặt trời ở khoảng cách trung bình giữa trái đất và mặt trời (152 triệu km) và đợc gọi là hằng số mặt trời. Về sau, nhờ những thiết bị hiện đại, ngời ta có thể xác định đợc giá trị chính xác hơn của hằng số mặt trời. Năm 1986, Hội nghị Quốc tế ở Davos (Thụy Sỹ) đã chấp nhận giá trị S o = 1367 W/m2 = 1.968 cal/cm2/phút. Các nghiên cứu còn cho thấy hằng số mặt trời và phổ bức xạ của mặt trời có biến đổi theo thời gian, nhất là vùng phổ bức xạ cực tím, ảnh hởng tới sự hấp thụ năng lợng ở các mực trên của khí quyển. c. Các dòng bức xạ trong khí quyển Trái đất nhận năng lợng bức xạ chủ yếu từ mặt trời. Năng lợng đến trái đất từ các thiên thể khác trong vũ trụ là không đáng kể. Khi truyền trong khí quyển, do tính bất đồng nhất về mặt quang học, về trạng thái lý hoá của khí quyển, bức xạ mặt trời bị hấp thụ và khuếch tán. Phần khá lớn của bức xạ mặt trời đến đợc mặt đất dới dạng chùm tia song song đợc gọi là bức xạ trực tiếp hay trực xạ. Phần bức xạ bị khí quyển khuếch tán từ mọi điểm của vòm trời đến mặt đất gọi là bức xạ khuếch tán hay tán xạ. Tổng của trực xạ và tán xạ gọi là bức xạ tổng cộng hay tổng xạ. Bức xạ mặt trời khi đến mặt đất, phần cơ bản bị hấp thụ chuyển thành nhiệt đốt nóng mặt đất, phần khác bị phản xạ trở lại khí quyển. Phần bức xạ mặt trời bị mặt đất hay khí quyển (chủ yếu do mây) phản xạ trở lại đợc gọi là bức xạ phản chiếu hay phản xạ. Mức độ hấp thụ bức xạ của mặt đệm lớn hơn rất nhiều so với khí quyển vì khí quyển về cơ bản là môi trờng khuếch tán bức xạ, chứ hấp thụ thì rất ít, trừ mây. Nói chung, phần bức xạ do mặt đệm hấp thụ thờng gấp ba lần phần bức xạ do khí quyển hấp thụ. 9 h o Hình 1: Để tính trực xạ trên mặt ngang Đến lợt mình, do bị đốt nóng, mặt đất trở thành nguồn phát xạ nhiệt hớng tới khí quyển. Bức xạ phát ra từ mặt đất gọi là bức xạ mặt đất. Tơng tự nh vậy, khí quyển cũng phát xạ về mọi hớng và một phần hớng về mặt đất, phần này gọi là bức xạ nghịch của khí quyển. Các dòng bức xạ kể trên khác nhau về thành phần phổ. Phần cơ bản của bức xạ mặt trời do phát xạ ở nhiệt độ cao, nên nằm trong khoảng phổ nhìn thấy. Trong khi đó bức xạ mặt đất và bức xạ khí quyển phần lớn ở bớc sóng lớn hơn 4 àm. Do sự khác biệt này mà bức xạ mặt trời đợc gọi là bức xạ sóng ngắn còn bức xạ mặt đất và khí quyển gọi là bức xạ sóng dài. Nh vậy, trong khí quyển luôn tồn tại một hệ các dòng bức xạ khác nhau về thành phần phổ và hớng. Khi nghiên cứu các dòng này ta thờng xét phần đợc vận chuyển, phần bị phản xạ và phần bị hấp thụ chuyển thành nhiệt. Về mặt năng lợng, tổng đại số của tất cả các dòng bức xạ qua một bề mặt nào đó (năng lợng bức xạ tới- năng lợng bức xạ rời khỏi bề mặt) đặc trng cho sự hấp thụ- phát xạ, còn đợc gọi là cán cân bức xạ. Nghiên cứu tất cả các dòng bức xạ trong khí quyển là nhiệm vụ của chuyên ngành bức xạ học. d. Sự phân bố của bức xạ mặt trời theo vĩ độ Nếu không có khí quyển, bức xạ mặt trời tới mặt đất dới dạng những tia song song. Khi đó trong một đơn vị thời gian trên mỗi đơn vị diên tích mặt đất nằm ngang ở điểm bất kỳ sẽ có năng lợng bức xạ mặt trời đi tới, tức độ rọi trực xạ (mà trong nhiều tài liệu vẫn gọi là cờng độ trực xạ) bằng: o 2 o sinh R S 'S = (1.1) trong đó S O là hằng số mặt trời, 10 [...]... trên đều cho thấy mạng TKNT đã cho kết quả tốt hơn các dự báo của mô hình khí hậu đợc nội suy về trạm theo các phơng pháp truyền thống Về bản chất, mạng TKNT là một hệ thống thích ứng, và thờng là phi tuyến (trừ mạng có hai lớp, một nhập và một xuất), mạng đợc học để xấp xỉ một hàm từ tập số liệu nguồn (nhân tố dự báo) đến tập số liệu đích (yếu tố dự báo) Thích ứng có nghĩa là các tham số của mạng đợc... này ảnh hởng rõ rệt hơn đối với khu vực Thanh Nghệ Tĩnh Tháng VII là tháng nóng nhất đồng thời cũng là tháng khô nhất đối với khu vực Thanh Nghệ Tĩnh Nhiệt độ tối cao cực đại trên khu vực này có thể đạt tới 42 430C, cao hơn khu vực đồng bằng Bắc Bộ (khoảng 400C) Một vài đặc trng về nhiệt độ của khu vực nghiên cứu có thể đợc tóm tắt nh sau: Đối với khu vực đồng bằng Bắc Bộ, nhiệt độ trung bình năm... Trung ơng Do đó, dự báo nhiệt độ tối cao thực sự là một bài toán có ý nghĩa thực tiễn Trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu dự báo nhiệt độ tối cao sử dụng đầu ra của các mô hình số trị nh trong các tài liệu tham khảo của Bin Li [8], Darel R Massie [11], Eric J Alfaro [13], Khu vực đồng bằng phía bắc bao gồm các tỉnh thuộc vùng đồng bằng Bắc Bộ và 3 tỉnh Thanh Hóa, Nghệ An, Hà Tĩnh (đồng bằng Thanh Nghệ... của mạng thần kinh nhân tạo (TKNT) Mạng lan truyền là một hàm phi tuyến có thể xấp xỉ gần đúng nhất một hàm đích đợc cho qua một số mẫu trong tập mẫu Hình dới đây minh hoạ một mạng lan truyền 6 Supervised learning Network 30 Lớp nhập Lớp ẩn Lớp xuất Hình 8: Sơ đồ mạng thần kinh nhân tạo với 3 lớp [15] Trong hình 8, mạng gồm 3 lớp: lớp nhập, lớp ẩn và lớp xuất Mỗi nút trong lớp nhập nhận giá trị của một. .. nhân tạo (TKNT) 2.1 Các khái niệm cơ bản về mạng thần kinh nhân tạo Các loại mạng thần kinh nhân tạo (TKNT) 4 là một trong số những kỹ thuật xử lý tín hiệu mới nhất hiện nay, và đã đợc ứng dụng trên rất nhiều lĩnh vực khác nhau Trong khoa học kỹ thuật, mạng TKNT phục vụ hai chức năng quan trọng chính, đó là bài toán phân loại và bài toán xấp xỉ hàm phi tuyến Đã có rất nhiều công trình trong lĩnh vực khí. .. Tổng lợng bức xạ trong một khoảng thời gian xác định đợc biểu thị bằng cal/cm2 hoặc kcal/cm2 1.6 Chế độ nhiệt và bức xạ ở khu vực đồng bằng phía bắc Nhiệt độ nói chung và nhiệt độ tối cao nói riêng đợc sử dụng nhiều trong các mô hình thủy văn và mô hình khí tợng nông nghiệp Gần đây, dự báo nhiệt độ và đặc biệt là nhiệt độ tối cao rất có ý nghĩa trong việc đánh giá sự nóng lên của khí hậu toàn cầu Cùng... có sử dụng mạng TKNT, trong số các công trình đó phải kể đến hai công trình của Ricardo [25] và Bin Li [8] Công trình của Ricardo tập chung vào dự báo tổng xạ cho nam Brazil sử dụng mạng TKNT và đầu ra của mô hình quy mô vừa Êta Luận văn thạc sỹ khoa học của Bin Li lại đa ra một ứng dụng mới của mạng TKNT trong việc thay thế các công cụ nội suy truyền thống nhằm đa các biến khí tợng của mô hình khí hậu... các quy luật, và đối với mạng TKNT là điểm "tối u" Bản chất phi tuyến của các nhân tố mạng thần kinh đã cung cấp cho hệ thống nhiều khả năng để biểu diễn đợc chính xác bất kỳ ánh xạ nào5 Một trong những loại mạng TKNT đợc mô phỏng trong hình vẽ dới đây 4 5 Artificial Neural Network ANN Universal Mapper ánh xạ phổ dụng 29 Hình 7: Mô phỏng tính toán của mạng TKNT Mạng bao gồm một tập hợp các giá trị... tháng V, và tháng VIII Mùa đông trên khu vực đồng bằng Thanh Nghệ Tĩnh cũng rất ẩm ớt do không khí cực đới đã đợc bổ xung ẩm từ bề mặt biển và do front lạnh thờng dừng lại và mờ dần trên khu vực này Tình trạng thời tiết nồm ẩm, ma phùn cũng xuất hiện ở khu vực đồng bằng Bắc Bộ vào cuối mùa đông (khoảng tháng II, tháng III) Những đặc điểm quan trọng nhất của khu vực diễn ra vào mùa hè đó là sự xuất... tối cao tuyệt đối Nhiệt độ tối thấp tuyệt đối Biên độ năm Biên độ ngày Nội 23.4 28.8 16.6 42.8 2.7 12-13 6-7 Liễn 23.0 28.2 16.7 41.5 4.5 11-12 6-7 Định 23.5 29.0 16.8 40.1 5.8 12-13 6-7 Hóa 23.6 28.9 17.4 42.0 5.4 11-12 6-7 23.9 29.5 17.9 42.4 4.0 11-12 6-7 Hình 6: Đặc trng khí hậu bức xạ khu vực đồng bằng phía Bắc 28 Tĩnh 23.9 29.4 18.0 40.1 7.6 11-12 6-7 Chơng 2: cơ sở lý thuyết mạng thần kinh nhân . tắc và phơng pháp xây dựng mạng TKNT 38 2.3. Các loại mạng TKNT và ứng dụng 45 Chơng 3: ứng dụng mạng tknt dự báo một số yếu tố khí tợng cho khu vực đồng bằng phía bắc việt nam 57 3.1.Giới thiệu. lý thuyết về mạng TKNT Chơng III: ứng dụng mạng TKNT dự báo một số yếu tố khí tợng cho khu vực đồng bằng phía Bắc Việt Nam. 3 Chơng 1: tổng quan 1.1 Tình hình nghiên cứu và ứng dụng mạng TKNT Các. trong khí quyển 20 1.6. Chế độ nhiệt và bức xạ ở khu vực đồng bằng phía bắc 26 Chơng 2: cơ sở lý thuyết mạng thần kinh nhân tạo (TKNT) 29 2.1. Các khái niệm cơ bản về mạng thần kinh nhân tạo 29 2.2.