Giáo trình DỰ BÁO THỦY VĂN BIỂN - Chương 2 ppt

CHƯƠNG 2 - CƠ SỞ XÂY DỰNG VÀ ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO THỦY
VĂN BIỂN
2.1. NHỮNG CƠ SỞ VẬT LÝ CỦA CÁC DỰ BÁO THỦY VĂN BIỂN
Dự báo thủy văn biển là tính trước một hiện tượng thủy văn nào đó dựa trên
sự hiểu biết các quy luật phát triển của hiện tượng đó trong những điều kiện cụ thể
của biển. Cơ sở chung của những dự báo thủy văn biển là phương pháp phân tích
vật lý về các quá trình quyết định chế độ biển mà mục đích cuối cùng là nhận được
những biểu thức định lượng đặc trưng cho mối liên hệ lẫn nhau giữa hiện tượng dự
báo và các yếu tố gây nên hiện tượng đó.
Sự xuất hiện của các hiện tượng vật lý trong biển hay đại dương, thí dụ sóng
biển, dòng chảy, dao động mực nước, nhiệt độ và sự phát triển của chúng phụ
thuộc vào một tập hợp các yếu tố thủy văn và khí tượng. Trong số những yếu tố
khác nhau ấy có một số yếu tố có tính chất quyết định trong sự phát triển của hiện
tượng, gọi là những yếu tố chính, còn một số các yếu tố khác có ý nghĩa thứ yếu.
Nhiệm vụ của người xây dựng phương pháp dự báo là phân biệt và tách riêng ra
được các yếu tố chính khỏi các yếu tố thứ yếu.
Trong khi phân tích hiện tượng cần nhớ rằng trong quá trình phát triển của
cùng một hiện tượng nhưng ở những điều kiện địa lý khác nhau, ở những vùng biển
khác nhau có thể các yếu tố chính cũng thay đổi. Thí dụ, tại một vùng biển nào đó
yếu tố chính làm thay đổi nhiệt độ nước biển là dòng nhiệt từ khí quyển đi qua mặt
biển, nhưng ở nơi khác có thể nguyên nhân gây nên những dao động, biến đổi lớn
của nhiệt độ nước biển lại là dòng nhiệt do các dòng hải lưu vận c
huyển đến nơi
đang xét. Dao động dâng rút gây bởi gió và bão phụ thuộc rất nhiều vào hình dạng
đường bờ và địa hình vùng biển bao quanh cảng hoặc địa điểm được dự báo mực
nước
Một số các đặc trưng vật lý biển và khí quyển không thể xác định trực tiếp
được trong quá trình quan trắc
. Trong trường hợp đó người ta phải hoặc là xác
định chúng bằng con đường tính toán, hoặc biểu thị gián tiếp chúng thông qua các

yếu tố khác. Thí dụ, trong dự báo biển người ta thường biểu thị trữ lượng nhiệt của
nước qua nhiệt độ nước với một hệ số tương ứng, đặc trưng cho độ sâu biển. Nhiệt
độ nước càng cao và độ dày lớp nước càng lớn thì trữ lượng nhiệt của lớp nước
trong thủy vực đang xét càng lớn. Để biểu thị dòng nhiệt m
ang vào một vùng biển
người ta có thể chỉ cần xét biến thiên nhiệt độ trung bình của một mặt cắt qua cửa
thông biển đó với đại dương hoặc biển khác lân cận.
Trước khi tiến tới xây dựng phương pháp dự báo hay tính toán một hiện tượng

14
vật lý trong biển hay trong đại dương người dự báo phải thực hiện phân tích toàn
diện và sâu sắc các quá trình xảy ra, phát hiện những nguyên nhân cơ bản thúc đẩy
sự phát triển của hiện tượng trên cơ sở những dữ liệu quan trắc đã có gần đây và
trong lịch sử. Sự phân tích này phải dựa trên các quy luật vật lý biển và khí quyển,
có chú ý đến các điều kiện địa lý địa phương.
Thông thường, đầu tiên người ta tiến hành phân tích định tính những dữ liệu
xuất phát, thiết lập những nét cơ bản của hiện tượng nghiên cứu và đi tới một giả
thiết thực dụng nào đó, tức là định ra một con đường để giải quyết nhiệm vụ. Tính
đúng đắn của giả thiết đã chọn sẽ được kiểm tra sau đó, trên cơ sở xử lý các dữ
liệu quan trắc đầy đủ về hiện tượng.
Trong quá trình phân tích cần phát hiện những yếu tố mà liên hệ của chúng
với hiện tượng dự báo rõ rệt nhất, thậm chí trong một số trường hợp mối liên hệ ấy
đã hiển nhiên theo quan điểm vật lý hay theo các quy luật trong tiến trình của hiện
tượng.
Để thấy trước được tiến trình tiếp sau của các hiện tượng chỉ nghiên cứu
chúng ở một địa điểm thì chưa đủ. Những quan trắc ở những điểm riêng lẻ không
cho một khái niệm đầy đủ về các nguyên nhân, về bản chất của quá trình. Vì vậy, ở
giai đoạn hiện nay các quá trình trong biển được nghiên cứu và phân tích trong
một phạm vi rộng về không gian và thời gian.
Khi phân tích những biến đổi theo thời gian và không gian của các hiện tượng

vật lý cần tính tới một điều là đại dương và khí quyển nằm trong một sự tương tác
nhiệt học và động lực học liên tục mà nguyên nhân đầu tiên là năng lượng từ mặt
trời. Vì vậy nghiên cứu các quá trình vật lý trong biển không thể tách rời với việc
nghiên cứu các quá trình xảy ra trong khí quyển. Trong khi đó cần chú ý đến
những đặc điểm của các môi trường tương tác. Thí dụ, trong tương tác nhiệt học
thì đại dương mang tính tích cực hơn vì nó có dự trữ nhiệt lớn hơn so với khí
quyển, nhưng khí quyển lại tích cực hơn, quyết định hơn trong tương tác động lực
vì nó là môi trường tương đối biến động hơn. Để hiểu sâu hơn về các đặc điểm của
các quá trình cần phải tính đến các tính chất vật lý của các môi trường: khả năng
hấp thụ, khả năng phản xạ và phát xạ nhiệt, độ dẫn nhiệt, nhiệt dung, mật độ của
chúng.
Sự thống nhất và
tương tác của các quá trình trong đại dương và khí quyển
bắt buộc trong khi giải quyết các bài toán dự báo biển phải đánh giá cân bằng năng
lượng của hệ thống tương tác, cân bằng nhiệt, cân bằng nước. Mọi thay đổi, dao
động của những yếu tố vật lý là hậu quả của sự thay đổi câ
n bằng nhiệt và cân
bằng nước. Nếu phân tích sự đóng góp của từng thành phần riêng biệt của cân bằng
nhiệt và cân bằng nước, thì có thể tìm ra được bản chất vật lý của hiện tượng xảy
ra trong biển, đánh giá được vai trò của nó trong quá trình chung và phát hiện các
nguyên nhân, yếu tố chủ yếu quyết định chế độ thủy văn biển. Sự sử dụng các
phương pháp "cân bằng" trong hải dương học đã là hướng c
hủ yếu trong nghiên
cứu nhiều hiện tượng ở biển, tạo ra bước nhảy vọt về chất lượng phương pháp
nghiên cứu dự báo.

15
Việc nghiên cứu và dự báo các hiện tượng vật lý trong biển chỉ có thể tiến
hành được khi được cung cấp những tài liệu, dữ liệu quan trắc về các hiện tượng
đó. Độ tin cậy của phương pháp dự báo và khả năng sử dụng nó trong công tác

thực tiễn phụ thuộc nhiều vào chất và lượng của dữ liệu quan trắc. Những người dự
báo thường thấy thiếu những chuỗi quan trắc đủ dài. Đặc biệt điều này hay nghiệm
thấy khi xây dựng các phương pháp dự báo dài hạn. Đáng tiếc, sự thiếu thốn các
chuỗi quan trắc đủ dài hay quan trắc không đồng bộ ngay cả hiện nay vẫn còn là
chỗ yếu nhất trong dự báo.
Những quan trắc hải dương học, đặc biệt là những quan trắc nước sâu, cho
đến nay được thực hiện trong những phạm vi nhỏ, chưa có hệ thống và chưa cho
phép theo dõi được sự biến thiên thời gian của các trường vật lý trong nước biển.
Vì vậy, trong nhiệm vụ của nghiên cứu dự báo cũng bao gồm cả việc định ra những
chương trình đúng đắn để tiến hành những quan trắc cần thiết. Những quan trắc
thủy văn khí tượng biển cần phải đáp ứng các yêu cầu hiện đại của khoa học và kỹ
thuật.
2.2. PHÂN LOẠI CÁC DỰ BÁO THỦY VĂN BIỂN
Chưa có một hệ thống phân loại riêng cho các dự báo thủy văn biển. Dự báo
thủy văn biển còn là lĩnh vực mới, đang phát triển của hải dương học thực dụng,
liên quan chặt chẽ với yêu cầu của thực tiễn. Thực tiễn đặt ra trước người làm dự
báo những nhiệm vụ ngày một mới. Điều đó đòi hỏi những tìm tòi liên tục để hoàn
thiện các phương pháp dự báo, thay đổi cả nội dung và các hình thức đưa ra dự
báo
Các dự báo biển được phân biệt theo nội dung, thời hạn dự báo, đối tượng địa
lý, phương pháp lập dự báo, đặc điểm lập dự báo và hình thức đưa ra dự báo.
Theo nội dung tất cả các dự báo được chia thành hai nhóm: các dự báo những
hiện tượng thủy văn đặc trưng cho các quá trình động lực trong biển v
à các dự báo
những quá trình thủy văn đặc trưng cho các quá trình nhiệt trong biển. Các dự báo
sóng, dòng chảy, dao động dâng rút mực nước thuộc nhóm thứ nhất. Nhóm thứ hai
bao gồm các dự báo nhiệt độ nước biển và các hiện tượng băng.
Theo thời hạn, các dự báo biển được phân chia thành các dự báo ngắn hạn, dự
báo dài hạn và dự báo siêu dài hạn. Thời hạn của dự báo là khoảng thời gian kể từ
ngày giờ đưa ra dự báo đến ngà

y giờ hiện tượng xảy ra. Thông thường, các dự báo
ngắn hạn được xây dựng cho thời hạn từ vài giờ đến 15 ngày, dự báo dài hạn − từ
15 ngày đến bốn tháng, dự báo siêu dài hạn − bốn tháng và lâu hơn.
Đối với một số các hiện tượng thủy văn chỉ xây dựng các dự báo ngắn hạn, thí
dụ các dự báo sóng, dự báo dao động dâng rút nước, những hiện tượng nguy hiểm
và đặc biệt nguy hiểm như sóng thần , ngược lại đối với một số các hiện tượng
khác thì chỉ có thể xây dựng các dự báo dài hạn mới có ý nghĩa.
Tất cả các dự báo có thể được lập cho những đối tượng địa lý khác nhau: cho
những vùng bờ nào đó, cho khu vực các hải cảng, cho những vùng riêng biệt hay
cho toàn biển. Trong những năm gần đây người ta đã lập các dự báo sóng và nhiệt

16
độ nước mặt đại dương của toàn bộ vùng Bắc Đại Tây Dương và Thái Bình Dương.
Theo đặc điểm lập dự báo thì các dự báo phân thành dự báo theo kế hoạch và
dự báo đặc biệt.
Những hình thức đưa ra dự báo rất khác nhau. Các dự báo có thể được trình
bày thành văn bản, bằng các biểu bảng, bản đồ hoặc đồ thị
2.3. NHỮNG PHƯƠNG PHÁP CƠ BẢN XÂY DỰNG CÁC DỰ BÁO THỦY VĂN BIỂN
2.3.1. Phương pháp trung bình khí hậu
Đây là một phương pháp dự báo khá đơn giản, nhưng cũng rất thô sơ. Trung
bình khí hậu là giá trị ổn định nhất, vì vậy có thể dùng nó trong các dự báo dài
hạn. Khi sử dụng cách dự báo này thì các hiện tượng dị thường không được xét
đến.
Điều kiện áp dụng của phương pháp trung bình khí hậu là khi không có
phương pháp dự báo khác và tham số được dự báo có chế độ ổn định, khi hoàn
cảnh chung của các quá trình khí tượng thủy văn diễn ra gần với chuẩn khí hậu của
chúng. Nếu phân bố độ lặp lại là bất đối xứng thì người ta có thể lấy số đông (mốt)
làm giá trị dự báo. Trong trường hợp này gọi là dự báo xác suất. Rõ ràng độ tin
cậy của các dự báo loại này không cao.
2.3.2. Phương pháp ngoại suy

Ngoại suy là một phương pháp dự báo trong đó các điều kiện đang diễn ra
được phổ biến trong tương lai tuân theo quy luật của của biến trình đã quan sát
được của hiện tượng. Phương pháp ngoại suy thường được sử dụng khi xây dựng
những công thức tính toán dựa theo dữ liệu quan trắc hạn chế. Nếu ở một khoảng
thời gian nào đó đặc điểm của mối phụ thuộc thể hiện rõ nét thì mối phụ thuộc đó
được tiếp tục chấp nhận nếu tính đến xu hướng diễn biến của quá trình (đường
con
g). Dự báo theo phương pháp ngoại suy đảm bảo tin cậy nếu thời hạn dự báo
ngắn và trong khoảng thời gian đó không chờ đợi những lực kích động đáng kể từ
bên ngoài. Thí dụ, nếu lúc đầu của cơn bão người ta thấy có sự mạnh dần của gió
thì có thể dùng xu hướng này để dự báo cho một khoảng thời gian không lớn tiếp
sau đó.
2.3.3. Sử dụng quán tính
Quan tính là tính chất của hiện tượng thủy văn giữ các đặc trưng của mình
một thời gian nào đó. Quán tính là tính ổn định của quá trình theo thời gian. Thí
dụ, nếu trong biển đã ổn định một chế độ dòng chảy nhất định và trong thời gian
sắp tới không thấy có khả năng xuất hiện gió mạnh thì có thể giả thiết rằng chế độ
dòng chảy nói trên sẽ không đổi ít nhất trong vòng vài chục giờ s
au.
Tính chất này có thể được dùng trực tiếp để dự báo hay được coi là một trong
các yếu tố gây nên hiện tượng. Thí dụ, nếu dị thường nhiệt độ vào tháng 5 mang
dấu dương và cao hơn chuẩn 20% thì khi dự báo cho tháng 6 có thể cho rằng dị
thường nhiệt độ cũng dương và cao hơn chuẩn 20%.

17
Các quá trình khí tượng và thủy văn có biểu lộ quán tính rõ rệt, trong đó các
quá trình thủy văn ở biển có quán tính lớn hơn.
Mức độ quán tính của quá trình thường được đánh giá bằng hàm tự tương
quan của nó. Được biết hàm tự tương quan đặc trưng cho sự liên hệ giữa các giá trị
của hiện tượng nghiên cứu trong những thời điểm khác nhau được tính theo công

thức
2
1
))((
x
n
i
lii
l
n
xxxx
r
σ

=
−
−−
=
,
trong đó
−
x
giá trị chuẩn của hiện tượng; và là các giá trị tại những thời
khoảng
i cách nhau một bước trễ trong tổng số giá trị quan trắc về hiện tượng.
i
x
li
x
−

nl
Khi đã tín
h được các hệ số tương quan
r
với các bước trễ khác nhau có thể
xây dựng đồ thị tương quan (hình 2.1) để khảo sát một cách tường minh về thời
gian quán tính tiện lợi nhất cho dự báo.

Hình 2.1. Đồ thị tương quan của yếu tố thuỷ văn
Quán tính của các quá trình khí thượng và thủy văn có thể biểu lộ khác nhau
trong các thời gian, các mùa. Ý tưởng về các thời kỳ duy trì sự ổn định của điều
kiện thủy văn và thời kỳ xáo động, bước ngoặt, đã được Timonov V. V. và
Kuđriavaia K. I. đưa ra thông qua thí dụ khảo sát các hệ số tương quan của độ
băng giữa các tháng liên tiếp nhau của mùa băng trên biển Bạch Hải. Các tác giả
này đã nhận đư
ợc hệ số tương quan giữa tháng hai và tháng giêng bằng 0,58, tháng
ba và tháng hai: 0,36, tháng tư và tháng ba: 0,80, tháng năm và tháng tư: 0,80.
Thấy rằng cuối mùa đông với những biến động mạnh của hệ thống hoàn lưu khí
quyển, điều kiện nhiệt ở biển thường diễn ra những biến động mạnh, quán tính của
độ băng nhỏ, ngược lại thời kỳ những tháng mùa xuân, các điều kiện khí tượng và
thủy văn trong biển duy trì sự ổn định cao. Dự báo quán tính đối với thời kỳ này sẽ
tin cậy hơn.
Dự báo theo quán tính cũng còn được dùng làm
tiêu chuẩn để đánh giá các dự
báo thủy văn bằng các phương pháp khác.
2.3.4. Dự báo dựa trên sự phân loại
Phương pháp phân loại là một phương pháp dự báo dựa trên tính chất ổn định

18
và tính kế tục trong sự phát triển của các quá trình thủy văn và

khí tượng. Phân
loại hoá được áp dụng vào để phân chia các quá trình thủy văn biển theo những
dấu hiệu nào đó. Điển hình của ý tưởng nghiên cứu phân loại là công trình của
Vangengheim G. Ia. nghiên cứu các điều kiện khí tượng thủy văn ở các biển thuộc
thủy vực Bắc Băng Dương, đã lấy hướng di chuyển của không khí làm dấu hiệu cơ
bản để phân loại
hoàn lưu khí quyển, xác lập được ba kiểu di chuyển chính: di
chuyển từ phía tây − kiểu
W
, di chuyển từ phía đông − kiểu
E
và di chuyển theo
kinh tuyến (kinh hướng) − kiểu
C
và một số kiểu hỗn hợp. Những qui luật chuyển
hoá giữa những kiểu hoàn lưu của ông, thí dụ chuỗi kế tục sau [12]:

Hoàn lưu
W

(tháng 1−2)

Hoàn lưu hỗn hợp

WC+
(
tháng 3−4)

Hoàn lưu
E

(tháng 5)
là chuỗi kế tục khá ổn định và đã từng được sử dụng phổ biến để lập các dự báo
khí tượng và thủy văn cho lãnh thổ châu Âu của nước Nga.
Vì các quá trình thủy văn liên quan chặt chẽ với các quá trình khí quyển nên
phân loại các quá trình thủy văn chủ yếu dựa trên phân loại các quá trình khí
quyển.
Trên cơ sở phân loại các quá trình khí quyển theo các mùa trong năm, nếu
phát hiện thấy tính kế tục trong sự phát triển của các qu
á trình từ mùa này sang
mùa kia, thì theo đặc điểm của năm vừa qua có thể xếp năm ấy vào loại quá trình
nào. Sau đó lập dự báo cho các mùa tiếp sau.
Thiếu sót của phương pháp phân loại là ở chỗ kết quả rất phụ thuộc vào sự
đúng đắn trong việc lựa chọn dấu hiệu phân loại, tức là có một yếu tố chủ quan nào
đó của người nghiên cứu. Không phải đơn giản xếp một h
oàn cảnh đã đang xảy ra
vào một kiểu này hay kiểu kia do sự phức tạp của các điều kiện tự nhiên. Ngày nay
với sự hoàn thiện của các phương tiện quản lý dữ liệu tự động hoá có thể đưa thêm
nhiều dấu hiệu phân loại làm cho kết quả phân loại khách quan hơn, do đó ứng
dụng dự báo hiệu quả hơn.
2.3.5. Sử dụng nguyên tắc loại suy
Phương pháp loại suy dựa trên nguyên lý các nguyên nhân giống nhau thì cho
những hệ quả gống nhau. Vì vậy nhiệm vụ của người dự báo là tìm các loại suy
(đồng dạng) nguyên nhân. Thí dụ, nếu chúng ta muốn dự báo dị thường nhiệt nước
mặt biển mùa xuân năm nay và giả thiết rằng nhiệt độ nước mặt biển mùa xuân phụ
thuộc vào trường áp suất khí quyển mùa trước đó, thì chúng ta phải tìm trong dữ
liệu lưu trữ xem năm
nào có trường áp suất khí quyển giống (tương tự) với trường
áp suất khí quyển mùa đông năm nay. Sau khi đã chọn được năm tương tự thì dị
thường nhiệt độ nước mặt biển của năm tương tự được xem là dự báo, tức là gán nó

làm dị thường của năm nay.
Như vậy trước hết phải giải quyết vấn đề: trong khi chọn loại suy phải tín
h
đến những nhân tố nào và bao nhiêu nhân tố (dấu hiệu). Sau đó chọn các tương tự

19
th
eo từng dấu hiệu theo một tiêu chuẩn nào đó.
Nhược điểm của phương pháp là các tương tự thường được chọn theo những
dấu hiệu giống nhau bề ngoài, giả thiết rằng các quá trình giống nhau trong thời
điểm hiện tại cũng phải giống nhau trong các thời kỳ sau. Muốn khắc phục nhược
điểm này phải tiến tới: a) chọn theo các tiêu chuẩn phát sinh quyết định bản chất
của quá trình; b) phải ph
ân tích các dữ liệu, các bản đồ không những trong khoảng
thời gian hiện tại mà cả trong những khoảng thời gian dài trước đó, thấy được sự
biến đổi của quá trình để nhận định về những tái xắp xếp có thể xảy ra trong tương
lai.
Ngày nay có nhiều công trình hoàn thiện phương pháp lựa chọn loại suy áp
dụng cho việc lựa chọn các trường (các bản đồ) nhờ m
áy tính. Bản đồ khí tượng và
thủy văn được biểu thị thành dãy số liệu bằng cách ghi lấy những giá trị của
trường tại các nút của một lưới đều đặn theo một tuần tự nhất định. Những số liệu
bằng số này ghi thành bảng và tính các đặc trưng cần để chọn loại suy: trị số trung
bình
)(x , độ lệch bình phương trung bình )(
σ
và các hệ số tương quan cặp .
Phân tích các đặc trưng này cho thấy rằng nếu hệ số tương quan giữa hai dãy so
sánh càng cao thì sự giống nhau về hình dạng của các đường đẳng trị trên hai bản
đồ càng lớn. Độ lệch bình phương trung bình đặc trưng cho độ dày đặc của các

đường đẳng trị trên bản đồ, tức nó là đặc trưng građien của trường.
)( r±
Mức độ tương tự của ha
i trường được hiểu là mức độ đồng dạng hình học của
chúng: hai trường hoàn toàn tương tự nếu khi đem chồng lên nhau chúng trùng
khớp nhau ở tất cả các điểm. Ngoài ra cũng cần sự trùng nhau về giá trị tuyệt đối
của các yếu tố. Như vậy để đánh giá mức độ tương tự các trường cần hai tiêu
chuẩn đặc trưng cho trường về hình dạng và về cường độ. Vì
vậy người ta có thể
dùng biểu thức sau đây để đánh giá mức độ tương tự theo cường độ:
max
1
δ
δ
−=P
,
trong đó −
P
chỉ số tương tự theo cường độ; −
δ
trị số bình phương trung bình của
hiệu hai trường
−









Δ
=

max
2
;
δδ
n
trị số phương sai trung bình cực đại của hai
trường theo dãy quan trắc dài nhất đã xét.
Hệ số tương quan
r
của hai trường so sánh có thể được dùng làm chỉ số tương
tự về hình dạng. Nếu hai trường hoàn toàn giống nhau, hệ số tương quan bằng một,
ngược lại, nếu hai trường hoàn toàn khác nhau, hệ số tương quan bằng không.
Chỉ số tương tự chung sẽ có dạng
2
1
max








−+
=

δ
δ
r
A
.
Thể hiện mức độ tương tự bằng số như vậy rất giảm nhẹ việc phân tích các

20
bản đồ.
2.3.6. Sử dụng tính chất tuần hoàn
Với mục đích dự báo dài hạn đối với các yếu tố thời tiết và các quá trình thủy
văn, các nhà khí tượng học và hải dương học luôn chú trọng tìm tính chu kỳ hay
tính tuần hoàn trong biến trình của các quá trình khí tượng và thủy văn. Nếu xác
định được tính chu kỳ thể hiện rõ rệt, thì nhiệm vụ giải quyết vấn đề dự báo dài
hạn sẽ giảm nhẹ rất nhiều. Việc giải quyết vấn đề về tính chu kỳ gặp nhiều khó
khăn do thiếu những c
huỗi quan trắc đủ dài và đáng tin cậy. Trong một số trường
hợp riêng lẻ đã phát hiện được tính chu kỳ của một vài quá trình trong vòng nhiều
năm. Điều đó đã làm các nhà dự báo hy vọng. Tuy nhiên với thời gian, tính chu kỳ
xác lập được tỏ ra không ổn định. Vì vậy, ngày nay người ta có xu hướng cho rằng
ngoài các chu kỳ ngày và năm, tính chu kỳ không đủ bền vững để có
thể dùng nó
vào dự báo.
Đã có những ý đồ tìm sự liên hệ của những dao động thời tiết và các hiện
tượng thủy văn với tính hoạt động của mặt trời, cụ thể là số vết mặt trời mà người
ta đã phát hiện rằng nó có tính tuần hoàn với chu kỳ 11 năm. Đã cố gắng tìm kiếm
mối liên quan giữa dao động này của số vết mặt trời và các dị thường
thời tiết trên
trái đất, tuy nhiên cũng không phát hiện được những mối liên hệ chặt chẽ có thể
dùng trong dự báo.

2.3.7. Sử dụng các định luật bảo toàn vật chất và năng lượng
Khi giải phương trình cân bằng nước, cân bằng nhiệt và cân bằng năng lượng,
người ta nhận được các công thức lý thuyết hoặc thực nghiệm biểu thị sự phụ
thuộc của yếu tố được dự báo với các yếu tố khác ảnh hưởng tới nó.
Thí dụ, khi giải phương trình cân bằng năng lượng sóng gió, người ta đã nhận
được các công thức đơn giản tính các yếu tố sóng theo tốc độ gi
ó, thời gian tác
dụng của gió và đà gió (đà sóng). Phương pháp cân bằng nhiệt được dùng rộng rãi
để tính và dự báo trạng thái nhiệt của biển.
Việc sử dụng các phương trình cân bằng ngày nay đang trở thành một trong
những hướng cơ bản trong dự báo ngắn hạn. Trong dự báo dài hạn việc sử dụng các
phương pháp cân bằng còn gặp khó khăn vì thiếu các dự báo khí tượng dài hạn đủ
tin cậy.
2.3.8. Sử dụng các phương pháp số trị
Tính toán dự báo các hiện tượng vật lý trong khí quyển hay trong đại dương
dựa trên việc giải bằng số các phương trình thủy động lực học gọi là dự báo thủy
động lực học hay dự báo số trị. Các phương trình thủy nhiệt động lực học khép
kín, có kèm theo những điều kiện ban đầu, điều kiện biên, những phép tham số hoá
đảm bảo mô tả đúng về quá trình, giải được bằng phương phá
p số, gọi là mô hình
thuỷ động lực học của quá trình đang xét. Vì dự báo các trường thủy văn, khí
tượng bằng phương pháp số kèm theo một khối lượng tính toán lớn, nên phương
pháp này chỉ phát triển mạnh từ khi xuất hiện những máy tính công suất lớn.
Các phương trình thủy nhiệt động lực học thể hiện chính xác được những quy

21
luật định lượng của vật lý biển, khí quyển và cho phép tính được sự biến đổi của
các đặc trưng thủy văn,
khí tượng theo không gian và thời gian. Vì các phương
trình thủy nhiệt động lực học ở dạng tổng quát thường phức tạp và rất khó giải,

nên người ta dẫn chúng tới những dạng thuận lợi để giải trên máy tính bằng cách
đưa ra những giả thiết, những phép đơn giản hoá.
Để giải cá
c bài toán dự báo bằng các phương pháp số (tích phân số), người ta
chuyển các phương trình của mô hình toán điều khiển quá trình dưới dạng vi phân
tới dạng các tương tự sai phân ứng với từng nút lưới của lưới không gian − thời
gian bao phủ toàn miền tính. Khoảng cách giữa hai điểm nút liên tiếp trong không
gian được gọi là bước lưới và được ký hiệu bằng
x
Δ
hoặc , còn ký hiệu h
t
Δ
được
dùng để chỉ bước theo thời gian. Điểm nút tại đó các đại lượng cần được xác định,
trong trường hợp bài toán hai chiều được đánh số bằng các chỉ số (hình 2.2).
),( ji

Hình 2.2. Sơ đồ lưới sai ph
ân của miền tính
Người ta thường lấy trường phân bố của các yếu tố ở một thời hạn quan trắc
nhất định làm là các điều kiện ban đầu. Tại thời hạn đầu giá trị của tất cả các đại
lượng cần được cho trước. Chọn các điều kiện biên là nhiệm vụ khó khăn nhất và
tuỳ thuộc vào cách đặt bài toán cụ thể. Do tính chất biến đổi mạnh trong không
gian và thời g
ian của các quá trình trong biển mà phương pháp số trị thủy động
mới chỉ đảm bảo dự báo chính xác cho một thời hạn ngắn, cỡ một vài giờ.
2.4. PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH GIỮA CÁC BIẾN
Những mối phụ thuộc dự báo giữa các hiện tượng cần dự báo và những nhân
tố quyết định có thể nhận được bằng những phương pháp khác nhau. Thông thường

người ta tìm những mối phụ thuộc đó bằng cách dựng và phân tích các đồ thị dựa
trên số liệu quan trắc. Những biểu thức liên hệ nhận được sẽ được biểu thị dưới
dạng những phương trình tương ứng. Những phương trình kiểu n
hư vậy đã từng
được nhiều tác giả nghiên cứu để dự báo nhiệt độ nước biển, nhiệt độ không khí,
lượng mưa, độ dày băng, dao động mực nước biển và nhiều yếu tố thủy văn biển
khác.
Sau khi đã phân tích bước đầu những dữ liệu quan trắc, tức trên cơ sở phân
tích định tính những đặc điểm của hiện tượng được
nghiên cứu và những hiểu biết

22
về các quy luật chung của nó đã thiết lập được các yếu tố chính quyết định sự biến
đổi của hiện tượng, người ta tiến tới nghiên cứu mối liê
n hệ định lượng giữa hiện
tượng và các yếu tố: xác định dạng của mối liên hệ đó và tìm biểu thức giải tích
mà sau này dùng làm biểu thức để tính toán dự báo.
Muốn vậy người ta lập các chuỗi số liệu quan trắc về hiện tượng dự báo và

các yếu tố mà nó phụ thuộc. Hiện tượng dự báo sẽ được coi là biến số phụ thuộc,
gọi là hàm, còn các yếu tố sẽ là biến độc lập, gọi là các đối số.
Khi xây dựng các mối liên hệ dự báo độ dài chuỗi quan trắc có ý nghĩa quan
trọng. Trong thống kê toán học đã xác nhận rằng khi tìm mối liên hệ giữa hai biến
thì độ dài chuỗi qu
an trắc cần phải chứa không ít hơn 100 quan trắc. Nếu như số
biến tăng lên thì độ dài chuỗi cũng phải tăng. Tuy nhiên, trong thực hành những
chuỗi số liệu có độ dài đáp ứng đòi hỏi thường thiếu. Dĩ nhiên những mối liên hệ
được xây dựng theo những chuỗi quan trắc ngắn sẽ kém tin cậy hơn so với nhứng
chuỗi chuỗi dài. Đặc biệt điều nà
y hay sảy ra đối với dự báo dài hạn. Vì vậy trong

thực hành dự báo khi các chuỗi quan trắc được tích luỹ dần thêm thì các mối phụ
thuộc dự báo cũng được xây dựng lại cho chính xác hơn.
Dạng đơn giản nhất của mối liên hệ giữa các đại lượng là mối phụ thuộc hàm,
khi mà mỗi trị số của đại lượng
x
ứng với một trị số hoàn toàn xác định của một
đại lượng
y
khác. Tuy nhiên, khi nghiên cứu các mối liên hệ giữa các hiện tượng
trong tự nhiên chúng ta ít gặp các mối phụ thuộc hàm mà thường là các mối phụ
thuộc tương quan. Ở đây mỗi giá trị của một đại lượng lại tương ứng với một tập
hợp các giá trị có thể có của đại lượng khác. Sự phân tán của các giá trị có thể có
ấy mang tính chất ngẫu nhiên và được giải thích một mặt do sai số của các qu
an
trắc, mặt khác do ảnh hưởng của một số lớn các yếu tố thứ yếu chưa được kể đến
khi xây dựng mối phụ thuộc.
Để trực quan đánh giá đặc điểm của mối liên hệ giữa các đại lượng
x
và ,
người ta thường dựng đồ thị tương quan, trên đó theo trục tung đặt các trị số của
biến phụ thuộc , còn trục h
oành đặt các trị số của biến
y
y
x
. Theo từng cặp trị số
của
x
và tương ứng nhận được trong một quan trắc người ta thu được một tập
hợp các điểm quan trắc. Đặc điểm phân bố của các điểm trên mặt phẳng đồ thị sẽ

chỉ ra dạng của mối liên hệ cũng như mức độ (tính chặt chẽ) của mối phụ thuộc.
Trong nhiều trường hợp chỉ cần xem các điểm quan trắc phân bố như thế nà
o trên
đồ thị người ta đã có thể đánh giá trước được khả năng hiệu quả của mối phụ thuộc
trong mục đích dự báo.
y
Khi tr
ên đồ thị có một số lượng lớn các điểm quan trắc, muốn vẽ đường liên
hệ có thể chia tất cả các điểm ra thành những nhóm và trong mỗi nhóm tìm điểm
trung bình (tìm ngay trên đồ thị hoặc tính các giá trị trung bình của
x
và ). Sau
đó vẽ đường liên hệ theo các điểm trung bình. Độ chính xác của đường liên hệ dự
báo tìm được có thể đánh giá bằng cách so sánh các giá trị của đại lượng tính
th
eo mối liên hệ này với các giá trị quan trắc của . Việc n
ày thực hiện bằng cách
dựng một đồ thị trên đó theo trục tung đặt các các số liệu quan trắc thực tế, còn
theo trục hoành − các giá trị tính được từ mối liên hệ dự báo. Nếu đường nhận
y
y
y

23
được là một đư
ờng thảng đi qua gốc tọa độ, nghiêng một góc khoảng 45° với trục
tọa độ, thì đồ thị dự báo được dựng đúng, trong trường hợp ngược lại cần phải xem
xét và chỉnh lại. Thông thường sự kiểm tra các mối phụ thuộc dự báo không thực
hiện theo chính chuỗi số liệu quan trắc mà từ đó mối phụ thuộc dự báo được xây
dựng, m

à theo một chuỗi số liệu độc lập khác. Vì vậy khi xây dựng các mố phụ
thuộc dự báo nếu chuỗi số liệu quan trắc ta có khá dài, thì nên bớt lại một phần để
dùng vào việc kiểm tra dự báo.
Nếu như các điểm tập trung gần một đường thẳng thì mối liên hệ là tốt, chặt
chẽ. Nếu như mối liên hệ nhận được không đủ chặt chẽ, th
ì người ta dần dần đưa
thêm các đối số khác, ít quan trọng hơn so với đối số thứ nhất, vào mối liên hệ và
xây dựng các đồ thị liên hệ mới.
Khi mối phụ thuộc nhận được thoả mãn yêu cầu về mọi mặt, người ta tiến tới
tìm biểu thức định lượng (hay biểu thức giải tích) của mối phụ thuộc đó, xác định
các đặc trưng của mối liê
n hệ như hệ số tương quan, phương trình tương quan. Vì
đặc điểm tản mạn của các điểm quan trắc trên đồ thị tương quan thường khác nhau
và theo hình dạng bên ngoài khó đánh giá mức độ chặt chẽ của mối liên hệ, nên
trong thực hành dự báo đã thảo ra các tiêu chuẩn đặc biệt để đánh giá những liên
hệ dự báo.
Như trên đã nêu, nếu mối liên hệ giữa các đại lượng rất c
hặt chẽ, tức các điểm
quan trắc tập trung ở gần đường thẳng, thì đồ thị này có thể dùng được ngay để dự
báo. Muốn vậy chỉ cần theo mỗi giá trị cho trước của đối số
x
trên đồ thị này ta
xác định giá trị tương ứng của đại lượng dự báo .
y
Để biểu diễn định lượng những mối p
hụ thuộc dự báo người ta thường sử
dụng phương pháp tính toán tương quan, phương pháp này cho phép nhận được đặc
trưng định lượng của mối liên hệ giữa các đại lượng, xác định độ tin cậy của mối
liên hệ và chỉ ra mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đối số. Tuy nhiên cần nhớ
rằng việc sử dụng tương q

uan chỉ bắt đầu khi nào bản chất vật lý của mối liên hệ
giữa các biến và hiện tượng dự báo đã được xác định. Phương pháp tương quan chỉ
được xem như cách thể hiện số của mối phụ thuộc đã tìm được và có cơ sở vật lý.
Giả sử đặc trưng thủy văn cần dự báo bị tá
c động bởi một đặc trưng khí
tượng hay thủy văn khác
y
x
được quan trắc tại thời kỳ trước hoặc đồng thời với đặc
trưng . Cần phải tìm
phương trình liên hệ giữa hai đại lượng này dưới dạng y
σ
±= )(xfy (2.1)
trong đó chỉ ra độ chính xác của phương trình
)(
σ
± . Ước lượng độ chính xác của
phương trình (2.1) trong một số trường hợp có thể lấy bằng
σ
σ
6,0 ;8,0 ±± hoặc
A
5
1
± ( −
σ
độ lệch bình phương trung bình của yếu tố dự báo; −
A
biên độ dao động
của yếu tố dự báo).

Trong trường hợp liên hệ tuyến tính của hai biến, người ta lập bảng các chuỗi
quan trắc của các đại lượng
y
và
x
và tính toán các tham số cơ bản:
yx
yx
σ
σ
, , ,
và (bảng 2.1).
xy
r

24
Bảng 2.1. Biểu tính tương quan giữa hai biến
TT
i
y
i
x
i
xΔ
i
yΔ
2
i
xΔ
2

i
yΔ
ii
yx ΔΔ
1 2 3 4 5 6 7 8
1
1
y
1
x
1
xΔ
1
yΔ
2
1
xΔ
2
1
yΔ
11
yx ΔΔ
2
2
y
2
x
2
xΔ
2

yΔ
2
2
xΔ
2
2
yΔ
22
yx ΔΔ

n
n
y
n
x
n
xΔ
n
yΔ
2
n
xΔ
2
n
yΔ
nn
yx ΔΔ
Tổng
2
Σ

3
Σ
− −
6
Σ
7
Σ
8
Σ
Những tham số này tính theo các công thức đã biết trong thống kê toán học
n
y
n
x
n
y
y
n
x
x
i
y
i
x
ii

Δ
=
Δ
===

22
, , ,
σσ
;
n
yx
r
yx
xy
σσ

ΔΔ
=
; (2.2)
n
r
E
2
1
67,0
−
±=
. (2.3)
trong đó
−
r
hệ số tương quan
(
)
10 ≤≤

xy
r ; −
E
độ lệch xác suất của
r
.
Có thể tính hệ số tương quan theo những công thức khác. Giả sử có những giá
trị và , v
à tần suất lặp lại của mỗi cặp trị số
i
x
i
y −
xy
n
x
và . Khi đó có thể tính
giá trị đại lượng hiệp biến của các đại lượng
y
xy
c
y
theo công thức
x
và
n
yyxxn
c
xy
xy


−−
=
))((
, (2.4)
trong đó
)( xx − và −− )( yy những độ lệch của
x
và
y
so với các đại lượng trung
bình
x( và )y . Trong trường hợp này hệ số tương quan bằng
yx
xy
c
r
σσ
= . (2.5)
Hiệp biến có thể tính theo công thức thuận lợi hơn đối với trường hợp sử
dụng m
áy tính
xy
c
yx
n
xyn
c
xy
xy

−=

. (2.6)
Sử dụng công thức (2.6) có thể tính các độ lệch bình phương trung bình
x
σ
và
y
σ
:

25
2
2
x
n
xn
x
x
−=
σ
,
2
2
y
n
yn
y
y
−=

σ
,
trong đó và các tần suất tương ứng của các t
rị số
x
n −
y
n
x
và . y
Sử dụng những trị số nhận đư
ợc của các tham số cơ bản có thể quyết định vấn
đề về độ tin cậy của mối liên hệ. Mối liên hệ được xem là đáng tin cậy khi trị số
của hệ số tương quan khá lớn
)80,0( ≥r và đồng thời phải lớn hơn độ lệch xác suất
của nó không ít hơn 6
−10 lần )6( >
E
r
.
Sự cần thiết phải tính chỉ tiêu tin cậy là do không phải hệ số tương quan cao
luôn luôn là chỉ tiêu của mối liên hệ tin cậy. Thí dụ, đối với những chuỗi quan trắc
ngắn, thì hệ số tương quan cao nhận được có khi chỉ là do ngẫu nhiên. Chuỗi quan
trắc được xem là đủ dài nếu như độ lệch xác suất
E
là hàm của số lượng quan trắc
đủ nhỏ, tức
10>
E
r

. Trong khi tính toán, nếu bất đẳng thức này không thoả mãn thì
phải tăng độ dài chuỗi quan trắc. Ngoài ra có trường hợp hệ số tương quan có thể
khá cao khi tính toán với chuỗi quan trắc ở một thời kỳ quan trắc này, song lại rất
thấp nếu tính toán với chuỗi quan trắc ở thời kỳ khác. Rõ ràng điều này xảy ra do
biến đổi mối liên hệ từ thời kỳ này đến thời kỳ kia, nói cách khác mối liên hệ giữa
hiện tượng dự báo và nhân tố ảnh hưởng không ổn định. V
ì vậy phải kiểm tra xem
hệ số tương quan nhận được có biến đổi không khi tăng hoặc giảm độ dài chuỗi.
Có hai cách kiểm tra thực tế về độ ổn định của mối liên hệ. Cách thứ nhất
thực hiện như sau: Chia toàn bộ chuỗi quan trắc thành hai phần, tính các hệ số
tương quan và và các độ lệch
xác suất tương ứng và riêng biệt cho mỗi
phần. Nếu bất đẳng thức
1
r
2
r
1
E
2
E
2121
EErr +<− (2.7)
thì mối liên hệ ổn định.
Cách thứ hai để kiểm tra tính ổn định của mối liên hệ là so sánh các hệ số
tương quan của hai phần và với hệ số tương quan chung của chuỗi
1
r
2
r

r
. Nếu
và không vượt ra ngoài khoảng gi
á trị
1
r
2
r
E
r
± thì mối liên hệ ổn định.
Như vậy nếu xác định được rằng mối liên hệ ổn định và hệ số tương quan đủ
lớn thì có thể tìm phương trình liên hệ
).()( xxrxxayy
x
y
−=−=−
σ
σ
(2.8)
hay
baxy +=
trong đó
xaybra
x
y
+== ,
σ
σ
.

Sai số giữa giá trị quan trắc và giá trị tính theo phương trình dự báo (2.8)

26
dbqti
yy −=
ε
được so sánh với
5
1
biên độ dao động của yếu tố dự báo (hoặc so sánh
với
y
σ
67,0). Nếu sai số lớn hơn đại lượng này thì nó được coi là vượt quá sai số
cho phép, sai số lớn. Nếu phương trình dự báo đảm bảo số sai số lớn ít hơn 20%
toàn bộ số lần quan trắc thì phương trình dự báo được xem là tin cậy.
Khi số sai số lớn vượt quá 20% thì phương trình dự báo không tin cậy. Trong
trường hợp này cần phải tìm yếu tố ảnh hưởng thứ hai và xét mối phụ thuộc
nhiều biến
z
),( zxfy = ,
tức tìm phương trình dạng
cbzaxy ++= (2.9)
Để xác định mức độ liên hệ của ba biến và tìm các hệ số của phương
trình người ta
lập bảng tương quan của ba biến và theo bảng đó tính các tham số cơ
bản:
cba , ,
. , ,
; , ,

; , ,
xzyzyx
zxy
rrr
z
x
y
σσσ

Các hệ số tương quan giữa hàm và các nhân tố đối số
được gọi là các
hệ số chính. Hệ số tương quan nhiều biến bằng
) ,(
yzyx
rr
2
22
1
2
xz
xzyzyxyzyx
r
rrrrr
R
−
−+
=
. (2.10)
Độ lệch xác suất của hệ số tương quan nhiều biến bằng
n

R
E
2
1
67,0
−
±=
. (2.11)
Hệ số tương quan nhiều biến về trị số không thể nhỏ hơn hệ số tương quan lớn
nhất trong số các hệ số tương quan riêng giữa hai biến.
Tính hiệu quả của mối liên hệ ba biến được xem xét theo độ lớn của hệ số
tương quan nhiều biến. Nếu thì mối liên hệ giữa ba biến đủ tin cậy. K
hi đó
phương trình dự báo tìm dưới dạng
8
0,0≥
R
)()( zzbxxayy −+−=− , (2.12)
trong đó
.
1
;
1
22
xz
yxxzyz
z
y
xz
yzxzyx

x
y
r
rrr
b
r
rrr
a
−
−
=
−
−
=
σ
σ
σ
σ
(2.13)
Độ lệch bình phương của phương trình (2.12) tính theo công thức
2
1 R
y
−=
σσ
. (2.14)

27
Ước lượng độ tin cậy của phương trình cũng t
hực hiện tương tự như trường

hợp hai biến bằng cách so sánh các giá trị dự báo và quan trắc.
Trong trường hợp cần thiết có thể xét mối liên hệ nhiều biến với số biến lớn
hơn. Thí dụ, trường hợp biến dự báo phụ th
uộc vào ba biến ảnh hưởng u
x
,
y
,
người ta tìm phương trình
z
),,( zyxfu =

hay
σ
±+++= )( dczbyaxu
. (2.15)
Thủ tục tính toán các hệ số của phương trình này cũng bao gồm việc lập bảng
tương quan và tính các tham số cơ bản:
. , ,
; , ,
; , , ,
; , , ,
yzxzxy
uzyuux
zyxu
rrr
rrr
zy
x
u

σσσσ

Những đại lượng này tính tương tự theo các công thức như ở trên. Sau đó tính
các đại lượng và và hệ số tương quan nhiều biến
210
, , DDD
3
D
R
:
;21
222
0 yzxzxyyzxzxy
rrrrrrD +−−−=

;
2
1
zuxzxyyuuxyzxyyzzuyzxzyuxu
rrrrrrrrrrrrrD −−−++=
;
2
2
zuyzyuxzxuxyxzxyzuyuyzxzxu
rrrrrrrrrrrrrD −−−++=
;
2
3
zuxyyuyzxuxzzuyuxyxzxuyzxy
rrrrrrrrrrrrrD −−−+−=

.
0
321
D
rDrDrD
R
uzyuux
++
= (2.16)
Nếu thì lập phương trình dự bá
o dưới dạng: 80,0≥R
)()()(
0
3
0
2
0
1
zz
D
D
yy
D
D
xx
D
D
uu
z

u
yx
u
x
u
−+−+−=−
σ
σ
σ
σ
σ
σ
. (2.17)
Phải nhận xét rằng nếu tăng thêm số biến thì tăng mạnh các công việc tính
toán. Vì vậy khi lập các phương trình dự báo trong đa số trường hợp người ta giới
hạn ở hai hoặc ba biến. Hiện nay với sự trợ giúp của máy tính người ta có thể
nghiên cứu các phương trình dự báo với số biến không hạn chế. Mọi thủ tục tính
toán trong những trường hợp như vậy được thực hiện nhờ các chùm
chương trình
máy tính được xây dựng sẵn, thí dụ các phần mềm STATGRAPH, SPSS Tại bộ
môn Hải dương học Trường Đại học Khoa học Tự nhiên một chương trình chuyên
dụng phục vụ tính toán tương quan và hồi quy nhiều biến cũng đã được xây dựng.


28
2.5. ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG CỦA CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO VÀ ĐỘ TIN CẬY CỦA CÁC DỰ
BÁO THỦY VĂN BIỂN
Mỗi phương pháp dự báo có thể được sử dụng trong công tác thực tiễn chỉ khi
sai số có thể có của nó không vượt quá một giá trị cho phép. Vì vậy phải đặc biệt
chú ý vấn đề xác định độ chính xác của phương pháp, hay nói cách khác, đánh giá

chất lượng của dự báo. Muốn vậy phải lập các dự báo kiểm tra.
2.5.1. Biên độ nhiều năm và biên độ tính toán
Trong thực tế công tác dự báo thủy văn và khí tượng chúng ta thường gặp
những chuỗi quan trắc ngắn. Chúng ta ít có những chuỗi quan trắc dài để xây dựng
các phương pháp dự báo dài hạn. Vì vậy trong những trường hợp ấy có thể được
phép dùng những chuỗi quan trắc gồm 25−30 số liệu (thành phần) quan trắc. Cũng
có thể dùng những chuỗi quan trắc dài khoảng 10 thành phần; nhưng điều này chỉ
có thể chấp nhận đư
ợc khi người ta đã có khái niệm rõ ràng về mối phụ thuộc dự
báo khi phân tích hiện tượng. Chuỗi quan trắc lúc này không dùng để chứng minh
thêm về mối liên hệ giữa các yếu tố mà chỉ để xác lập mối phụ thuộc định lượng
giữa hàm và đối số.
Khi phép phân tích vật lý về các hiện tượng còn đòi hỏi những dẫn chứng
thống kê thì không được dùng những chuỗi quan trắc ngắn hơn 25 thành phần. Nếu
không, những mối liên hệ nhận đư
ợc không dùng được để dự báo.
Đối với trường hợp những dự báo ngắn hạn, người ta dễ tìm được những chuỗi
quan trắc dài, gồm nhiều thành phần hơn. Để xây dựng các mối liên hệ dự báo
trong thực tế các chuỗi gồm khoảng 50 thành phần là tạm đủ.
Trước khi đi đến vấn đề đán
h giá các phương pháp dự báo cần phải định nghĩa
một số khái niệm dùng trong việc đánh giá các phương pháp dự báo và các dự báo.
Sai số tuyệt đối của dự báo là hiệu đại số giữa giá trị dự báo và giá trị quan
trắc (giá trị thực). Thí dụ, người ta dự tính được là mực nước cao hơn mốc 20cm,
nhưng thực tế quan trắc thấy mực nước thấp hơn mốc 15cm. Trong trường hợp này
sai số của dự báo bằng
cm 35)15(20 =−− .
Tuy nhiên sai số tuyệt đối không phải luôn luôn là đại lượng đặc trưng: nó
chưa chỉ ra được dự báo như vậy là tốt
hay kém. Nếu chúng ta biết được rằng phạm

vi dao động của mực nước tại nơi dự báo có thể đạt tới 2m, thì sai số dự báo 35cm
sẽ là không lớn lắm so với quy mô dao động này. Thật vậy, trong thí dụ này sai số
dự báo chỉ bằng 17 % (35cm/200cm) của phạm vi dao động mực nước có thể có.
Như vậy sai số dự báo so sánh với phạm vi dao động của hiện tượng dự bá
o sẽ là
một đại lượng đặc trưng hơn.
Sai số dự báo được biểu thị bằng phần trăm của biên độ dao động của yếu tố
dự báo gọi là
sai số tương đối của dự báo.
Tùy thuộc vào hiện tượng dự báo và thời gian báo trước (thời hạn) của dự
báo, người ta có thể dùng biên độ nhiều năm hay biên độ tính toán để tính sai số

29
tương đối và đán
h giá các dự báo.
Biên độ nhiều năm (biên độ tự nhiên) là hiệu giữa các giá trị lớn nhất và nhỏ
nhất của một hiện tượng xác định theo chuỗi quan trắc trong vòng nhiều năm quan
trắc. Thí dụ, nếu mực nước trung bình tháng của biển được dự báo thì biên độ
nhiều năm sẽ là hiệu giữa các mực nước trung bình tháng lớn nhất và nhỏ nhất có
được trong chuỗi số liệu mực nước trung bình tháng đó qua nhiều năm quan trắc.
Biên độ tính toán là hiệu giữa các giá trị lớn nhất và nhỏ nhất mà hiện tượng
dự báo có được trong thời gian tác dụng của dự báo. Ta sẽ tìm hiểu sự khác nhau
của biên độ tính toán và biên độ nhiều năm thông qua các thí dụ. Giả sử cần dự
báo mực nước trung bình tháng ở một cảng biển. Được biết, trong biến trình nhiều
năm, mực nước tại cảng đó dao động rất lớn: biên độ nhiều năm đạt v
ài mét.
Nhưng chúng ta cũng biết được sự biến đổi mực nước từ tháng này sang tháng khác
tiếp sau chỉ bằng khoảng vài cm. Như thế thì dùng biên độ nhiều năm để đánh giá
các dự báo sẽ không phù hợp trong trường hợp này.
Để đánh giá đúng những dự báo ấy cần dùng biên độ tính toán; nó là hiệu các

thay đổi mực nước trung bình tháng tại cảng đó từ tháng trước sang tháng sau qua
chuỗi số liệu mực nước những năm t
rước đây.
Giả sử cần dự báo sóng ở một vùng biển sau 12 giờ. Tại vùng biển này thường
quan sát thấy sóng từ cấp 0 đến cấp 9. Tuy vậy không nên dùng biên độ này, tại vì
qua phân tích các tài liệu quan trắc người ta biết được rằng tại vùng đang xét qua
12 giờ sóng không bao giờ biến đổi nhiều hơn 6 cấp. Như vậy khi làm dự báo trước
12 giờ cần phải dùng biên độ tính toán là 6 cấp thay vì biên độ 9 cấp.
Bi
ên độ tính toán được xác định bằng cách tính các hiệu số giữa các giá trị mà
hiện tượng dự báo có được qua một khoảng thời gian bằng thời gian báo trước của
dự báo. Khi tính người ta thu được những hiệu số mang dấu dương và những hiệu
số mang dấu âm trong biến trình của hiện tượng. Biên độ tính toán chính là tổng
các giá trị tuyệt đối (không kể dấu dương hay dấu âm) của các hiệu số dương và
hiệu số âm
có trị tuyệt đối lớn nhất.
Bảng 2.2. Thí dụ xác định biên độ tính toán
Hiệu nhiệt độ
Ngày tháng Nhiệt độ quan trắc
sau 1 ngày sau 2 ngày
6/10 26,2
− −
7 26,4 0,2
−
8 26,1
−0,3 −0,1
9 26,2 0,1
−0,2
10 25,5
−0,7 −0,6

11 25,2
−0,3 −1,0
12 23,0
−2,2 −2,5
13 21,2
−1,8 −4,0
14 19,8
−1,4 −3,2
15 21,2 0,4 0,0
16 21,7 0,5 1,9
17 22,4 0,7 1,2
18 22,4 0,0 0,7

30
Bảng 2.2 là thí dụ về tính biên độ tính toán đối với trường hợp dự báo nhiệt
độ nước b
iển với thời gian báo trước của dự báo là một ngày và hai ngày. Theo
bảng 2.2 ta thấy trong hơn chục ngày quan trắc nhiệt độ cao nhất bằng 26,4, nhiệt
độ thấp nhất bằng 19,8 và biên độ dao động bằng 6,6°. Nếu xét sự biến đổi của
nhiệt độ qua một ngày thấy rằng mức giảm nhiệt độ nhanh nhất s
au một ngày xảy
ra vào các ngày 11 và 12 là −2,2°, còn mức tăng nhiệt độ nhanh nhất xảy ra giữa
ngày 16 và 17 là 0,7°. Vào ngày phát ra dự báo, nếu lập luận rằng ngày mai nhiệt
độ có thể thấp hơn hôm nay 2,2° và ngày mai cũng có thể nhiệt độ cao hơn hôm
nay 0,7°, vậy có khả năng là nhiệt độ ngày mai dao động trong quy mô
°. Và biên độ 2,9° được dùng làm biên độ tính toán để đánh giá dự bá
o
nhiệt độ với thời gian báo trước một ngày sẽ chặt chẽ hơn so với biên độ 6,6°.
Tương tự tính toán và lập luận như vậy ta có biên độ tính toán đối với trường hợp
thời gian báo trước của dự báo là 2 ngày bằng 5,9°.

9,27,02,2 =+
2.5.2. Đường cong độ đảm bảo của phương pháp dự báo
Trước khi dùng một phương pháp dự báo nào đó vào thực tế người ta phải biết
được tính hiệu quả của phương pháp dự báo đó. Nói cách khác, người dùng dự báo
cần phải biết có thể tin tưởng đến mức nào vào dự báo khi tiến hành những dự định
sản xuất, kinh tế cụ thể, những sai số nào có thể gặp phải và xác suất của những
sai số ấy.
Trong thực hành dự báo thủy văn biển,
để đánh giá hiệu quả của một phương
pháp dự báo mới được xây dựng, người ta hay so sánh chất lượng của dự báo
phương pháp với dự báo khí hậu hoặc với một phương pháp dự báo nào đó đã sử
dụng trước đó.
Người ta gọi là dự báo khí hậu một kiểu dự báo trong đó người dự báo gán giá
trị trung bình nhiều năm của hiện tượng dự báo làm
giá trị của hiện tượng đó vào
lúc muốn dự báo. Nếu như các dự báo khí hậu sẽ có sai số nhỏ hơn các dự báo theo
phương pháp được đề xuất, thì việc dùng phương pháp đó là vô nghĩa cả về mặt
ứng dụng thực tế lẫn về mặt tốn kém do tổ chức dự báo.
Để làm sáng tỏ các câu hỏi trên đây, trước khi đem một phương pháp dự báo
vào sử dụng người ta có thể dựng và so sánh các đường cong độ đảm bảo của dự
báo phương phá
p với dự báo khí hậu (đường cong độ đảm bảo tự nhiên) hoặc với
dự báo theo một phương pháp trước đây.
Theo phương pháp dự báo, ta dự báo thử cho hiện tượng đối với quãng thời
gian đã qua. Thí dụ ta thực hiện 100 dự báo nhiệt độ trung bình tháng tại một trạm
nào đó. Sau đó so sán
h các giá trị nhiệt độ dự báo và các giá trị thực quan trắc
được và tìm sai số tuyệt đối.
Tiếp theo ta lập bảng phân bố sai số theo độ lớn của sai số. Thí dụ trong 100
dự báo nói trên ta có bảng phân bố sai số như sau:

Sai số (°C):
0 1 2 3 4 5 6 7
Số lần dự báo (%): 10 25 20 15 10 5 5 10

31
Bảng phân bố sai
số này cho biết trong tổng số dự báo có bao nhiêu dự báo
với sai số là 0°, bao nhiêu dự báo với sai số là 1°
Nếu lấy tổng tích luỹ của sai số theo các giới hạn của sai số ta có bảng phân
bố tích luỹ sai số như sau:
Sai số đến ( ):
C

0 1
2 3 4 5 6 7
Số lần dự báo (%): 10 35 55 70 80 85 90 100
Bảng phân bố sai số này cho biết trong tổng số dự báo có bao nhiêu dự báo
với sai số bằng 0°C, bao nhiêu dự báo với sai số nhỏ hơn Từ bảng phâ
n bố
sai số tích luỹ người ta xây dựng
đường cong tích phân độ đảm bảo của phương
pháp dự báo (hình 2.3). Từ đồ thị đường cong độ đảm bảo ta dễ dàng đọc độ đảm
bảo của phương pháp dự báo với sai số bất kỳ. Thí dụ nếu người dùng dự báo đòi
hỏi những dự báo với sai số nhỏ hơn 1° thì trong thí dụ này chúng ta có 35 % số
dự báo đáp ứng yêu cầu. Ta nó rằng độ đảm bảo của phương pháp dự báo trong
trường hợp này bằng 35 %. Nếu ngưòi
sử dụng dự báo cho phép sai số đến 3° thì
phương pháp đảm bảo 70 % số dự báo thoả mãn yêu cầu
C


Muốn biết
tính hiệu quả của phương pháp dự báo cần phải so sánh độ đảm bảo
của phương pháp dự báo với độ đảm của dự báo khí hậu (độ đảm bảo tự nhiên).
Đường cong độ đảm bảo của dự báo khí hậu cũng dựng theo cách tương tự như khi
xây dựng đường cong độ đảm bảo của phương pháp. Trong dự báo khí hậu, giá trị
dự báo chính là chuẩn của hiện tượng, còn sai số dự báo chính là chênh lệch (dị
thường) của trị số thực so với chuẩn.

Giả sử đường cong độ đảm bảo của dự báo khí hậu nằm ở phía trái của
đường cong độ đảm bảo phương pháp (hình 2.3). Trong trường hợp này nếu ta giới
hạn ở sai số nhỏ hơn 3° thì thấy rằng phương pháp dự báo đang xét cho độ đảm bảo
70 %, còn phương pháp khí hậu chỉ cho độ đảm bảo 38 %. Ta nói rằng phương
pháp đang xé
t có hiệu quả hơn so với dự báo khí hậu. Hiệu số giữa các độ đảm bảo
trong trường hợp này bằng 32 % chính là
hiệu quả của phương pháp dự báo ta đề
xuất.

Hình 2.3. Các đường cong tích phân độ đảm bảo

32
Khi
muốn so sánh chất lượng các phương pháp dự báo với nhau người ta cũng
xây dựng các đường cong độ đảm bảo của các phương pháp đó và đánh giá hiệu
quả của phương pháp theo cách tương tự.
2.5.3. Sai số cho phép và các phương pháp xác định
Các khoa học khí tượng thủy văn ngày nay chưa có khả năng lập các dự báo
chính xác. Không phụ thuộc vào chất lượng công việc của người dự báo, không bao
giờ tránh khỏi những sai số trong các dự báo. Vì vậy khi đánh giá chất lượng các
dự báo cụ thể cần phải lấy một giá trị nào đó làm sai số cho phép, nghĩa là với sai

số đó dự báo có thể được coi là đúng.
Rõ ràng là sai số cho phép càng lớn thì số dự báo đúng càng nhiều và
công
việc của người dự báo được đánh giá càng cao hơn. Do đó vấn đề giá trị của sai số
cho phép mang tính chất cơ sở. Giá trị đó được lựa chọn không những để phản ánh
trạng thái hiện tại của khoa học mà còn phải dựa theo các đặc điểm biến thiên của
hiện tượng cần dự báo, tính phức tạp của hiện tượng cần dự báo.
Một
trong những cách chọn sai số cho phép của dự báo là dựa theo biên độ
nhiều năm hay biên độ tự nhiên trong biến thiên hiện tượng. Người ta lấy sai số
cho phép bằng 20% của biên độ nhiều năm của hiện tượng dự báo. Biên độ nhiều
năm của hiện tượng nào đó được xác định bằng hiệu giữa giá trị cực đại và cực
tiểu của hiện tượng đó quan trắc thấy qua nhiều năm
. Trong chuỗi quan trắc dài
hiệu này tính theo các giá trị lớn nhất và nhỏ nhất có mặt trong chuỗi. Đôi khi
cách tính biên độ tự nhiên trên đây biểu lộ nhược điểm. Nếu lấy biên độ tự nhiên
theo một chuỗi quan trắc kéo dài trong một khoảng thời gian nào đó ta được một
giá trị của biên độ tự nhiên. Nhưng có thể gặp những trường hợp nếu ta lấy chuỗi
quan trắc dài hơn thì nhận được một b
iên độ tự nhiên khác, lớn hơn hẳn so với
biên độ nhận được trước đó. Như vậy xảy ra tình huống phương pháp dự báo vẫn
không thay đổi mà “tự nhiên” hiệu quả dự báo tăng lên rất nhiều. Để tránh những
sai lầm như vậy, khi xác định biên độ nhiều năm phải dựng đồ thị tần suất lặp lại
của những giá
trị khác nhau của hiện tượng trong cả chuỗi quan trắc dài. Nếu
những giá trị lớn nhất và nhỏ nhất thuộc vào những giới hạn biến đổi có tần suất
lặp lại rất nhỏ (chỉ một, hai lần trong toàn chuỗi quan trắc), thì không nên dùng
chúng để tính biên độ nhiều năm mà dùng những giới hạn biến đổi liền bên cạnh có
tần suất lặp lại lớn hơn.
Phương phá

p khác để chọn sai số cho phép là dùng độ lệch bình phương trung
bình của hiện tượng so với chuẩn − giá trị
σ
.
Độ lệch bình phương trung bình tính theo công thức sau
1
)(
1
2
−
−
=

=
n
ZZ
n
i
i
σ
,
trong đó giá trị qua
n trắc của hiện tượng; −
i
Z −
Z
giá trị trung bình của hiện
tượng theo toàn chuỗi quan trắc; số thành phần của chuỗi q
uan trắc.
−n

33
Sau khi tính được độ lệch bình phương trung bình người ta chọn sai số cho

phép bằng
σ
674,0.
Sai số cho phép có giá trị quyết định trong việc xác định tính hiệu quả của
phương pháp dự báo và đánh giá các dự báo phục vụ. Để dễ so sánh các phương
pháp dự báo khác nhau người ta tính hiệu quả của phương pháp căn cứ vào một sai
số cho phép thống nhất.
Trong khi dự báo thử cho chuỗi quan trắc cũng như dự báo phục vụ, dự báo
được coi là đúng nếu sai số của dự báo bằng hoặc nhỏ hơn sai số cho phép. Những
dự báo có
sai số lớn hơn sai số cho phép coi như dự báo sai. Như vậy có thể có
định nghĩa mới về độ đảm bảo và hiệu quả của phương pháp dự báo. Độ đảm bảo
của phương pháp là tỷ số bằng phần trăm giữa số dự báo đúng và tổng số các dự
báo. Hiệu quả của phương pháp là hiệu giữa độ đảm bảo của phương phá
p và độ
đảm bảo tự nhiên.

34