Dự báo thủy văn biển

Dự báo thủy văn biển
Biên tập bởi:
Phạm Văn Huấn
Dự báo thủy văn biển
Biên tập bởi:
Phạm Văn Huấn
Các tác giả:
PGS. TS. NGƯT Phạm Văn Huấn
Phiên bản trực tuyến:
/>MỤC LỤC
1. Giới thiệu - Dự báo thủy văn biển
2. Thông tin thủy văn biển
3. Cơ sở xây dựng và đánh giá các phương pháp dự báo thủy văn biển
4. Tính tới hoàn lưu khí quyển trong dự báo thủy văn biển
5. Những nguyên tắc chung xây dựng các phương pháp dự báo ngắn hạn
6. Dự báo sóng biển
7. Dự báo dao động không tuần hoàn của mực nước
8. Dự báo dòng chảy
9. Dự báo nhiệt độ nước biển
10. Dự báo dài hạn các yếu tố thủy văn biển
11. Tài liệu tham khảo - Dự báo thủy văn biển
Tham gia đóng góp
1/103
Giới thiệu - Dự báo thủy văn biển
Giáo trình “Dự báo thủy văn biển” nhằm cung cấp cho sinh viên hải dương học những
khái niệm và nguyên lý cơ bản xây dựng những dự báo về những đặc trưng chế độ thủy
văn các biển và đại dương.
Phần mở đầu và chương 1 nêu lên những nhiệm vụ và tầm quan trọng của các dịch vụ
thông tin thủy văn cho các hoạt động kinh tế, khái quát các nguồn dữ liệu mà nhà hải
dương học có thể thu thập khi hình thành các tài liệu phục vụ thông tin và làm dự báo.
Ở đây cũng mô tả về nội dung và những đặc điểm của mỗi dạng dữ liệu theo nghĩa lợi

dụng nó khi xây dựng các phương pháp dự báo.
Chương 2 giới thiệu những nguyên lý vật lý và những phương pháp chung nhất để xây
dựng các mô hình dự báo. Thủ tục phân tích hồi quy với tư cách là công cụ chủ yếu để
nhận các phương trình dự báo được xét chi tiết. Phần còn lại của chương 2 mô tả những
cách đánh giá chất lượng các phương pháp dự báo.
Vì phần lớn các sơ đồ dự báo những tham số thủy văn biển dựa trên tương tác đại dương
khí quyển, các chương 3 và 4 mô tả những phương pháp tính tới hoàn lưu khí quyển,
đặc điểm của các trường khí áp, trường gió và các hợp phần cân bằng nhiệt, trong đó
chú trọng những phương pháp thể hiện giải tích các trường khí tượng và hải văn.
Các chương từ 5 đến 8 giành tổng quan những phương pháp cụ thể được dùng rộng rãi
để dự báo từng tham số động lực và nhiệt độ nước đại dương.
Một số ví dụ về dự báo dài hạn và những giả thiết, những phát hiện của các nhà khoa
học nổi tiếng về những biến động dao động chung của hệ thống khí quyển ? đại dương
như là cơ sở của dự báo siêu hạn được giới thiệu trong chương 9.
Cuốn sách này được viết dựa theo cuốn sách giáo khoa cùng tên của các tác giả K. I.
Kyđriavaia, E. I. Seriakov và L. I. Scriptunova, xuất bản năm 1974 và cuốn cẩm nang
“Hướng dẫn về dự báo thủy văn biển” năm 1994 của Viện Nghiên cứu Khoa học Khí
tượng Thủy văn Liên bang Nga.
2/103
Thông tin thủy văn biển
1.1. MẠNG LƯỚI THÔNG TIN
Nguồn để nhận thông tin có hệ thống về trạng thái hiện tại của biển là những quan trắc
của các trạm khí tượng thủy văn trên bờ và trên tàu khảo sát, nghiên cứu, các tàu thời
tiết, các trạm phao hoạt động độc lập, những quan trắc hải dương học từ máy bay và vệ
tinh.
Tổ chức thực hiện mạng lưới thông tin hải dương học thường rất tốn kém và phức tạp.
Mạng lưới thông tin được tổ chức sao cho số trạm thông tin càng ít càng tốt, song vẫn
đảm bảo được công tác phục vụ bình thường. Muốn vậy phải tuân thủ những yêu cầu
sau đây:
1) Phải đáp ứng được những đòi hỏi của các cơ sở kinh tế;

2) Phải đảm bảo tính đặc trưng của các dữ liệu thu được;
3) Phân bố các lưới thông tin phải phù hợp với sự cần thiết tìm hiểu đặc điểm thủy văn,
phù hợp kích thước của biển, vịnh, eo biển
4) Phải có các phương tiện liên lạc đảm bảo truyền thông tin an toàn và kịp thời.
Những đài, trạm khí tượng thủy văn ven bờ cung cấp những số liệu, tin tức đặc trưng
cho chế độ khí tượng thủy văn ở vùng gần bờ và có thể một phần vùng biển lân cận.
Nguồn thông tin này từ lâu vẫn là nguồn cơ bản trong công tác của các cơ quan dự báo
biển. Đặc điểm quý giá nhất của nguồn dữ liệu này là nó cung cấp những dữ liệu đầy đủ,
liên tục và chính xác nhất. Những thông tin do nguồn này cung cấp thường được dùng
trong những nghiên cứu khoa học, trong khi xây dựng và kiểm nghiệm các phương pháp
dự báo.
Các trạm khí tượng thủy văn trên tàu được tổ chức trên những tàu hàng hải, tàu đánh
cá và các tàu nghiên cứu khoa học. Nhìn chung cho đến ngày nay số trạm kiểu này trên
thế giới đã tương đối nhiều. Tuy nhiên chúng phân bố không đều trên đại dương và các
biển, phân bố không đều về thời gian hoạt động và thành phần các quan trắc. Thông
thường phần lớn các tàu hoạt động trên đại dương và biển cung cấp những số liệu quan
trắc tối thiểu về các yếu tố khí tượng biển, một vài yếu tố thủy văn mặt biển. Chỉ có
những tàu khoa học chuyên dụng mới thực hiện quan trắc đầy đủ các yếu tố, trong đó có
những trạm hải văn nước sâu, trạm hải văn liên tục là dạng dữ liệu phục vụ những mục
đích nghiên cứu chuyên sâu. Những tàu khoa học thực hiện một tập hợp đầy đủ những
quan trắc và nghiên cứu theo một chương trình được cân nhắc trước theo những mục
3/103
tiêu, nhiệm vụ chuyên môn. Những số liệu thu được có giá trị đặc biệt quan trọng khi
xây dựng các phương pháp dự báo, hoàn thiện những mô hình về các quá trình, tham số
hoá các quá trình
Bắt đầu từ những năm hai mươi người ta tổ chức mạng lưới các tàu khoa học gọi là "tàu
thời tiết" ở đại dương nhằm mục đích nghiên cứu toàn diện các quá trình khí quyển trên
đại dương và các quá trình vật lý trong nước biển để hoàn chỉnh các dự báo thời tiết. Tài
liệu quan trắc trên các tàu này được nhiều trung tâm khí tượng học và hải dương học sử
dụng trong công tác dự báo, phục vụ. Chương trình hoạt động và quan trắc gồm:

a) Các quan trắc khí tượng, cao không, hải dương học, địa vật lý tiêu chuẩn và chuyên
dụng tại một số vùng xác định của đại dương;
b) Thu thập từ các trung tâm của thế giới và từ các vệ tinh những thông tin còn thiếu để
dùng vào công tác thực dụng ngay trên tàu và truyền tới các cơ quan phục vụ khí tượng
thủy văn trên lục địa;
c) Phục vụ cho hàng hải, đánh cá, hàng không tại vùng hoạt động của tàu thời tiết bằng
những bản tin về trạng thái đã qua của khí quyển và đại dương, bằng các bản dự báo,
các thông báo về bão, những chỉ dẫn
Để nghiên cứu chế độ thủy văn, khí tượng vùng Bắc Băng Dương người ta đã sử dụng
nhiều trạm khí tượng vô tuyến tự động và các hải đăng vô tuyến.
Nhằm tiếp tục hoàn thiện các phương pháp dự báo thủy văn biển cần có những chu trình
quan trắc dài ở đại dương theo một mạng lưới đủ dày các điểm quan trắc. Vì không thể
thực hiện công việc đó trên những khoảng không gian rộng do những nguyên nhân kỹ
thuật, người ta buộc phải thực hiện nghiên cứu trong phạm vi một bãi thử nghiệm nào đó
gọi là poligôn: kết hợp hoạt động của một số tàu khảo sát với nhiều trạm phao có trang
bị những máy tự ghi để khảo sát và nghiên cứu sâu sắc, toàn diện một vùng dự định.
Thông tin từ các trạm phao đại dương được truyền vào bờ tới các trung tâm nghiên cứu
bằng vô tuyến hoặc chuyển tiếp thông qua các vệ tinh.
Theo quyết định của Uỷ ban Hải dương học Quốc tế (IOC) của UNESCO và Tổ chức
Khí tượng Thế giới (WMO) một chương trình hợp tác khoa học quốc tế đã được thành
lập, đó là Hệ thống các trạm đại dương toàn cầu liên hợp (Global Ocean Observing
System - GOOS), gồm 26 nước tham gia [12]. Từ năm 1972 các nước đã bắt đầu trao
đổi thông tin về trạng thái đại dương (dữ liệu về phân bố thẳng đứng của nhiệt độ nước
nhận từ các tàu nghiên cứu khoa học, tàu thời tiết ở Bắc Đại Tây Dương). Nhờ một hệ
thống liên lạc vô tuyến toàn cầu do Tổ chức Khí tượng Thế giới tổ chức, mỗi một nước
đều nhận được thông tin về trạng thái đại dương.
4/103
Vào những năm gần đây bắt đầu mở mang việc sử dụng hàng không để tiến hành quan
trắc hải văn. Sử dụng máy bay để quan trắc băng tạo ra khả năng chụp ảnh nhanh được
bức tranh trạng thái, phân bố băng ở các biển. Bắt đầu từ năm 1965 ở Liên Xô đã thực

hiện chụp ảnh từ máy bay trường nhiệt độ nước mặt biển bằng nhiệt kế bức xạ. Chụp
ảnh máy bay trường nhiệt độ nước mặt biển có ý nghĩa quan trọng trực tiếp phục vụ các
cơ quan đánh cá trên biển khơi. Bằng ảnh máy bay cũng thu được các trường dòng chảy
biển trên những vùng không gian rộng lớn, điều rất quan trọng khi thiết lập đầu vào của
các mô hình dự báo.
Thông tin quan trọng nhất có thể nhận được nhờ quan trắc từ vệ tinh. Đã từ lâu nay, khi
lập thông tin thủy văn biển người ta sử dụng rộng rãi những dữ liệu nhận từ các vệ tinh
khí tượng. Dựa theo những ảnh vệ tinh thu được, các nhà khí tượng nghiên cứu sự biến
đổi của các dòng không khí, phát hiện những tâm xoáy thuận, tìm ra những front khí
quyển, phân bố lượng và dạng mây trên vùng không gian lớn. Nhờ có vệ tinh dễ nhận ra
những miền hoạt động dông, miền giáng thủy và nhiều yếu tố khác quan trọng đối với
các nhà khí tượng. Cũng dựa theo những tài liệu này có thể rút ra những dẫn liệu cho các
nhà hải dương học. Thí dụ, dựa theo những tấm ảnh vệ tinh, nếu mây không che khuất
thì có thể nhận rõ đường bờ biển hay đại dương, vị trí miền băng, biên giới băng với
mật độ khác nhau, đường viền những khoảng nước thoáng lớn, hình dạng và kích thước
những cánh đồng băng, những kênh nước thoáng giữa các cánh đồng băng trôi.
Với việc thành lập những vệ tinh hải dương học chuyên dụng, rõ ràng sẽ trở thành hiện
thực khả năng nghiên cứu không những trạng thái băng biển mà tập hợp được đầy đủ
các hiện tượng xảy ra trong biển: các dòng biển nóng, dòng biển lạnh, dao động mực
nước, các hiện tượng triều, sự thành tạo và phát triển sóng, sự thay đổi cân bằng nhiệt
và các quá trình sinh học, địa chất học khác. Người ta đã dựa theo những ảnh vệ tinh mà
thiết lập mối liên hệ giữa các xoáy mây với các vùng sóng bão ở Bắc Đại Tây Dương,
biên giới, kích thước, đường di chuyển và phát triển của chúng. Và những dữ liệu này
rất quý giá khi xây dựng các dự báo và thông báo bão cho những tàu biển, lập đường
bơi tối ưu cho tàu Nguồn thông tin từ vệ tinh và chụp ảnh máy bay ngày nay là nguồn
dữ liệu xuất phát chính cho các mô hình dụ báo thời tiết, khí hậu và hải văn.
1.2. NỘI DUNG VÀ THỨ TỰ THU THẬP CÁC DỮ LIỆU VỀ TRẠNG
THÁI BIỂN
Để đảm bảo tính so sánh được và tính đồng nhất của tất cả các quan trắc thủy văn biển,
người ta phải thực hiện chúng theo những tài liệu chỉ dẫn. Khi đã thực hiện một khối

lượng định trước các quan trắc và chỉnh lý các kết quả quan trắc, người quan trắc truyền
chúng về các cơ quan phục vụ dự báo biển dưới dạng mã theo các đường liên lạc khác
nhau.
Nội dung của các dữ liệu thông tin về trạng thái biển và đại dương được xác định bằng
các bảng mã tồn tại dùng để truyền thông tin.
5/103
1) Điện báo thông tin truyền từ mạng lưới các trạm khí tượng thủy văn ven bờ chứa các
dữ liệu về:
· Ký hiệu trạm, ngày và thời hạn quan trắc;
· Hướng và tốc độ gió;
· Tầm nhìn xa về phía biển;
· Nhiệt độ nước và không khí;
· Trạng thái mực nước biển;
· Sóng biển và sóng vỗ bờ;
· Trạng thái phủ băng (đối với các biển có băng).
2) Điện báo từ những trạm khí tượng thủy văn trên tàu chứa những dữ liệu về:
· Tọa độ tàu, ngày và thời hạn quan trắc;
· Hướng và tốc độ gió;
· Tầm nhìn xa ngang;
· Thời tiết vào hạn quan trắc và giữa các hạn;
· Áp suất khí quyển và nhiệt độ không khí;
· Lượng mây;
· Độ dịch chuyển của tàu;
· Nhiệt độ nước mặt biển;
· Sóng gió và sóng lừng;
· Trạng thái phủ băng mặt biển (nếu có).
3) Điện từ các tàu nghiên cứu khoa học thực hiện quan trắc hải văn nước sâu có bổ sung
thêm những dữ liệu sau:
· Tọa độ và thời gian quan trắc;
6/103

· Độ sâu của biển và các tầng quan trắc;
· Nhiệt độ, độ muối và dòng chảy ở các tầng.
Càng ngày càng có nhiều phương pháp mới được đưa vào hệ thống quan trắc, thu thập
và truyền tin khí tượng thủy văn. Tại nhiều nước công tác quan trắc, xử lý và giải thích
thông tin khí tượng thủy văn đã ở trình độ tự động hoá rất cao. Ngoài ra người ta còn
phát triển những phương pháp, những phần mềm để cập nhật và hoà trộn các thông tin
linh hoạt mới nhận được với những thông tin có sẵn, suy dẫn các dữ liệu về hệ thống
lưới chuyên dụng của các phần mềm của mô hình tính toán chẩn đoán và mô hình dự
báo
1.3. ĐẢM BẢO DỮ LIỆU THỦY VĂN CHO CÁC NGÀNH KINH TẾ
Việc đảm bảo khí tượng thủy văn cho các ngành kinh tế nhằm mục đích thỏa mãn những
yêu cầu về trạng thái biển và thời tiết của các cơ sở sản xuất như trong các ngành hàng
hải, đánh cá, xây dựng trên biển, nông nghiệp và quốc phòng. Các cơ quan nghiên cứu
của ngành khí tượng thủy văn cùng với những cơ sở sản xuất tiến hành lập trước những
kế hoạch phục vụ, trong đó chỉ rõ cơ sở được phục vụ cần những thông tin khí tượng
thủy văn nào và thời hạn cụ thể ra sao.
Tập hợp những công việc của các cơ quan dự báo biển để thoả mãn kịp thời, đầy đủ
những tài liệu thủy văn cho các cơ sở kinh tế gọi là đảm bảo thủy văn. Về phương diện
này, các tài liệu thủy văn biển được chia ra làm hai loại: tài liệu phục vụ linh hoạt và tài
liệu chế độ.
Những tài liệu phục vụ linh hoạt nêu rõ trạng thái đã qua và sắp tới của các điều kiện
thuỷ văn. Những tài liệu chế độ trình bày về những đặc trưng của các yếu tố qua một
thời kỳ nhất định, tính biến động của chúng, tần suất và độ bảo đảm.
Các tài liệu thuỷ văn phục vụ linh hoạt bao gồm:
1) Thông tin về các điều kiện thuỷ văn đã và đang diễn ra;
2) Các dự báo những yếu tố thuỷ văn trong tương lai với những thời hạn khác nhau;
3) Báo trước về sự xuất hiện và phát triển của các hiện tượng đặc biệt nguy hiểm và
nguy hiểm;
4) Những chỉ dẫn về cách đánh giá đúng nhất và về cách thức sử dụng các tài liệu phục
vụ linh hoạt trong hoạt động sản xuất của các cơ quan được phục vụ.

Những tài liệu sau đây thuộc về tài liệu chế độ:
7/103
1) Các cẩm nang khoa học - kỹ thuật và các văn bản tiêu chuẩn;
2) Các niên lịch khí tượng thủy văn và lịch tháng;
3) Các atlas và các bản đồ phân bố những yếu tố thuỷ văn cơ bản;
4) Các công báo thuỷ văn cơ bản và các bảng biểu.
Phục vụ thuỷ văn được tiến hành bằng các cách sau:
a) Các báo cáo của nhân viên phục vụ khí tượng thủy văn cho lãnh đạo các cơ quan được
phục vụ về các điều kiện thuỷ văn đã diễn ra và sắp tới;
b) Cung cấp các tài liệu thuỷ văn (các dự báo, các thông báo trước về bão biển);
c) Sự tham gia của các chuyên viên phục vụ khí tượng thuỷ văn tại các hội nghị;
Các tài liệu thuỷ văn có thể được truyền đi theo rađio, các đường liên lạc trực tiếp, điện
thoại, điện tín; vô tuyến truyền hình, bưu điện hay chuyển trực tiếp.
Với sự phát triển nền kinh tế và xã hội và sự trưởng thành của khoa học sẽ ngày càng
phát sinh thêm những nhu cầu về thông tin hải văn và những hình thức cung cấp thông
tin hải văn.
1.4. CHỈ DẪN SỬ DỤNG CÁC TÀI LIỆU THUỶ VĂN
Trong các chỉ dẫn những người công tác khí tượng thủy văn đề đạt với các cơ sở sản
xuất những cách thức sử dụng hữu ích nhất những điều kiện khí tượng thủy văn sắp xảy
ra trong việc đặt kế hoạch và xúc tiến những hoạt động sản xuất hay những bước ngăn
đe làm giảm tác hại của các hiện tượng thủy văn đến hoạt động của các ngành kinh tế.
Để xây dựng những bản chỉ dẫn thì nhà dự báo cần phải: 1) có dự báo thủy văn khá tin
cậy; 2) thông hiểu các đặc điểm hoạt động sản xuất của cơ quan được phục vụ; 3) biết
các đặc điểm về mùa của chế độ thủy văn ở lãnh thổ phục vụ và các dị thường của nó có
thể xảy ra.
Yêu cầu đối với các chỉ dẫn là ngắn gọn, rõ ràng, cụ thể và dễ hiểu cho người dùng.
Những bản chỉ dẫn có thể được lập ra do yêu cầu của các cơ quan sản xuất được phục
vụ hay cũng có thể do sáng kiến của các cơ quan phục vụ khí tượng thủy văn.
8/103
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 chuyển 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 mang 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.
9/103
Trước khi tiến tới xây dựng phương pháp dự báo hay tính toán một hiện tượng 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 cân 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
10/103
hướng chủ yếu trong nghiên cứu nhiều hiện tượng ở biển, tạo ra bước nhảy vọt về chất
lượng phương pháp nghiên cứu dự báo.
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 và 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 ngày 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
11/103
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 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 cong). 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.
12/103
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 sau.
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%.
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
r
l
=
∑
i = 1
n
(x
i
−
ˉ
x )(x
i − l
−
ˉ
x )
nσ
x
2
,
trong đó
ˉ
x − giá trị chuẩn của hiện tượng; x
i
và x

i − l
là các giá trị tại những thời khoảng
i cách nhau một bước trễ l trong tổng số n giá trị quan trắc về hiện tượng.
Khi đã tính 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.
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
13/103
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 được 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 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)
α
Hoàn lưu hỗn hợp W + C(tháng
3?4)
α
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 quá 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 hoàn 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
14/103
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 tính đến những
nhân tố nào và bao nhiêu nhân tố (dấu hiệu). Sau đó chọn các tương tự theo 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 phân
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 máy 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 (
ˉ
x ), độ lệch bình phương trung
bình (σ) và các hệ số tương quan cặp ( ± r). 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.
Mức độ tương tự của hai 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:
15/103
P = 1 −
δ
δ
max
,
trong đó P − chỉ số tương tự theo cường độ; δ − trị số bình phương trung bình của hiệu
hai trường
(
δ =
√
∑ Δ
2
n
)
;δ
max
−
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
A =
r +
(
1 −

δ
δ
max
)
2
.
Thể hiện mức độ tương tự bằng số như vậy rất giảm nhẹ việc phân tích các 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 chuỗi 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.
16/103
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 gió, 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 pháp 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 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 các 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 Δx hoặc h, còn ký hiệu Δt 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 (i,j) (hình 2.2).
17/103
Sơ đồ lưới sai phân 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 gian 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 như 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 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 liên 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.
18/103
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 quan 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

này 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 quan 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 y, người ta
thường dựng đồ thị tương quan, trên đó theo trục tung đặt các trị số của biến phụ thuộc
y, còn trục hoành đặt các trị số của biến x. Theo từng cặp trị số của x và y 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 nào 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.
Khi trên 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 y). 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 y tính theo mối liên hệ này với các giá
trị quan trắc của y. Việc này 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 được là một đường thảng đi qua gốc toạ độ, nghiêng
một góc khoảng 45° với trục toạ 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, mà 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.
19/103
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, thì 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 liên 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 chặt 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 phụ 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 quan
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 y bị tác động bởi một đặc trưng khí tượng hay thủy
văn khác x được quan trắc tại thời kỳ trước hoặc đồng thời với đặc trưng y. Cần phải tìm
phương trình liên hệ giữa hai đại lượng này dưới dạng
y = f(x) ± σ (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 ±0,8σ; ± 0,6σ hoặc A ( 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:
ˉ
x ,
ˉ
y ,σ
x
,σ
y
và r
xy
(bảng 2.1).
Bảng 2.1. Biểu tính tương quan giữa hai biến
TT
y
i
x
i
Δx
i
Δy
i
Δx
i
2
Δy
i
2

Δx
i
Δy
i
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)
20/103
1
y
1
x
1
Δx
1
Δy
1
Δx
1
2
Δy
1
2
Δx
1
Δy
1
2
y
2
x
2

Δx
2
Δy
2
Δx
2
2
Δy
2
2
Δx
2
Δy
2

n
y
n
x
n
Δx
n
Δy
n
Δx
n
2
Δy
n
2

Δx
n
Δy
n
Tổng
Σ
2
Σ
3
? ?
Σ
6
Σ
7
Σ
8
Những tham số này tính theo các công thức đã biết trong thống kê toán học
ˉ
x =
∑ x
i
n
,{
ˉ
y
=
∑ y
i
n
,σ

x
=
√
∑ Δx
i
2
n
,σ
y
=
√
∑ Δy
i
2
n
;
r
xy
=
∑ ΔxΔy
σ
x
σ
y
n
; (2.2)
E = ±0,67
1 − r
2
√

n
. (2.3)
trong đó r − hệ số tương quan
(
0 ≤ ∣r
xy
∣ ≤ 1
)
; 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 x
i
và
y
i
, và n
xy
− tần suất lặp lại của mỗi cặp trị số x và y. Khi đó có thể tính giá trị đại lượng
hiệp biến c
xy
của các đại lượng x và y theo công thức
c
xy
=
∑ n
xy
(x −
ˉ
x )(y −
ˉ
y )

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

n
−
ˉ
x
ˉ
y
. (2.6)
Sử dụng công thức (2.6) có thể tính các độ lệch bình phương trung bình σ
x
và σ
y
:
σ
x
=
√
n
x
x
2
n
−
ˉ
x
2
,
σ
y
=
√

n
y
y
2
n
−
ˉ
y
2
,
21/103
trong đó n
x
và n
y
− các tần suất tương ứng của các trị số x và y.
Sử dụng những trị số nhận được 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 (∣r∣ ≥ 0,80) và đồng thời phải lớn hơn độ lệch xác suất của nó không ít hơn
6?10 lần ( > 6).
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 . Trong
khi tính toán, nếu bất đẳng thức này không thỏa 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. Vì 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 r
1
và r
2
và
các độ lệch xác suất tương ứng E
1
và E
2
riêng biệt cho mỗi phần. Nếu bất đẳng thức
∣r
1
− r
2
∣ < E
1
+ E
2
(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 r
1
và r
2
với hệ số tương quan chung của chuỗi r. Nếu r
1
và r

2
không vượt ra
ngoài khoảng giá trị r ± E 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
y −
ˉ
y = a(x −
ˉ
x ) = r
σ
y
σ
x
(x −
ˉ
x ).
(2.8)
hay
y = ax+b
trong đó
a = r
σ
y
σ
x
,b =
ˉ
y + a
ˉ

x
.
22/103
Sai số giữa giá trị quan trắc và giá trị tính theo phương trình dự báo (2.8) ε
i
= y
qt
− y
db
được so sánh với biên độ dao động của yếu tố dự báo (hoặc so sánh với 0,67σ
y
). 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 z và xét mối phụ thuộc nhiều biến
y = f(x,z),
tức tìm phương trình dạng
y = ax+bz + c (2.9)
Để xác định mức độ liên hệ của ba biến và tìm các hệ số a,b,c của phương trình người ta
lập bảng tương quan của ba biến và theo bảng đó tính các tham số cơ bản:
ˉ
y ,{
ˉ
x ,{
ˉ
z
;σ
y

,σ
x
,σ
z
;r
yx
,r
yz
,r
xz
.
Các hệ số tương quan giữa hàm và các nhân tố đối số (r
yx
,r
yz
) được gọi là các hệ số chính.
Hệ số tương quan nhiều biến bằng
R =
√
r
yx
2
+ r
yz
2
− r
yx
r
yz
r

xz
1 − r
xz
2
. (2.10)
Độ lệch xác suất của hệ số tương quan nhiều biến bằng
E = ±0,67
1 − R
2
√
n
. (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 R ≥ 0,80 thì mối liên hệ giữa ba biến đủ tin cậy. Khi đó phương trình dự
báo tìm dưới dạng
y −
ˉ
y = a(x −
ˉ
x ) + b(z −
ˉ
z ), (2.12)
trong đó
23/103