phương pháp thống kê dự áo hạn mùa các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan ở việt nam

191
CH!"NG 5. PH!"NG PHÁP TH#NG KÊ D$ BÁO H%N MÙA
CÁC Y!U T" VÀ HI!N T"#NG KHÍ H$U C%C &OAN '
VI!T NAM
5.1 M! "#u
T!"ng t# nh! các v$n %& khoa h'c khác, có hai ph!"ng pháp ti(p c)n v*i bài
toán d# báo mùa: ph!"ng pháp th#c nghi+m d#a trên các quan tr,c quá kh- và ph!"ng
pháp l. thuy(t xác l)p các mô hình ho/t % 0ng c1a h+ th2ng khí h)u. Theo ph!"ng pháp
th#c nghi+m, d# báo s3 %!4c xây d#ng d#a trên các quan tr,c có %!4c trong quá kh
Các quan tr,c này khi kh5o sát s3 cho th$y m0 t s2 m2i quan h+ nh$t %6nh gi7a các y(u
t2 khí h)u t8 %ó có th9 %!a ra d# báo t!"ng lai trên c" s: s2 li+u quan tr,c trong quá
kh Theo ph!"ng pháp l. thuy(t, h+ th2ng khí h)u s3 %!4c mô ph;ng b<ng m0t mô
hình thích h4p theo m0t s2 quy lu)t v)t l. nào %ó. Mô hình này n(u %!4 c ki9m ch-ng
s3 cho phép %!a ra các d# báo trong t!"ng lai. Cách gi5i quy(t t2i !u trong tr!=ng h4p
này là k(t h4p c5 hai ph!"ng pháp, t)n d>ng %i9m m/nh c1a m?i ph!"ng pháp.
Di@n gi5i m0t cách c> th9, ph!"ng pháp th#c nghi+m trong d# báo mùa %!4c
th#c hi+n thông qua các công c> th2ng kê truy&n th2ng v*i nhân t2 d# báo là các quan
tr,c trong quá kh- %!4c tA h4p d!*i d/ng các chB s2. Hi+n t/i, ph!"ng pháp l. thuy(t
%ang có vai trò th,ng th( và s3 là h!*ng nghiên c-u chính trong t!"ng lai v*i các mô
hình khí h)u toàn cCu GCM và các mô hình khí h)u khu v#c RCM. K(t h4p c1a hai
ph!"ng pháp này th!=ng %!4c bi(t %(n d!*i tên g'i downscaling th2ng kê (SD) khi
quan h+ th2ng kê sD d>ng tr#c ti(p d# báo t8 các mô hình GCM hay RCM làm nhân t2
d# báo bên c/ch các nhân t2 d# báo truy&n th2ng c1a ph!"ng pháp th#c nghi+m.
Y(u t2 d# báo %Cu tiên mà các mô hình th2ng kê kinh nghi+m h!*ng %(n là hi+n
t!4ng El Nino. Barnston và Ropelewski (1992) [31] là các tác gi5 %Cu tiên %ã áp d>ng
kE thu)t phân tích t!"ng quan canon CCA vào d# báo hi+n t!4ng El Nino. Y(u t2 d#
báo bao gF m giá tr6 nhi+t %0 mGt n!*c bi9n SST t/i 8 khu v#c. Nhân t2 d# báo cHng
bao gFm các giá tr6 SST nh!ng cho mùa hi+n t/i và sD d>ng thêm y(u t2 áp su$t m#c
bi9n pmsl. Tr!*c khi %!a vào CCA, c5 y(u t2 và nhân t2 d# báo %&u %!4c th#c hi+n
phân tích thành phCn chính PCA. CCA là m0t kE thu)t th2ng kê tuy(n tính c#c %/i hóa

t!"ng quan gi7a hình mIu bi(n %Ai c1a nhân t2 d# báo và y(u t2 d# báo. Trong l*p các
kE thu)t tuy(n tính, ngoài CCA m0t s2 ph!"ng pháp cHng khá thông d>ng gFm có
ph!"ng pháp hFi quy tuy(n tính và ph!"ng pháp tách giá tr6 kJ d6 SVD. Ph!"ng pháp
sau xác %6nh t)p các nhân t2 d# báo gi5i thích %!4 c m0t cách t2i !u bi(n %Ai c1 a y(u t2
d# báo.
Sau y(u t2 El Nino, các y(u t2 khí h)u %6a ph!"ng nh! l!4ng m!a, nhi+t %0,
cHng b,t %Cu %!4c quan tâm. M0t s2 các tác gi5 %ã áp d> ng CCA vào d# báo mùa nh!
d# báo l!4ng m!a trên các %5o nhi+t %*i : khu v#c Thái Bình D!"ng (He và Barnston,
1996 [144]), các y(u t2 khí h)u b& mGt : Alaska (Barnston và He, 1996 [30]) hay nhi+t
%0 và l!4ng m! a : Canada (Shabbar và Barnston, 1996 [287]). Các tác gi5 này th!=ng
sD d>ng tr!=ng SST c1a các nKm tr!*c %ó, %ôi khi sD d>ng thêm các tr!=ng trong khí
quy9n làm nhân t2 d# báo. Ph!"ng pháp hFi quy tuy(n tính cHng %!4c áp d>ng trong
m0t s2 nghiên c- u nh! d# báo l!4ng m!a t/i Nordeste : Brazil (Ward và Folland,
1991 [329]), d# báo nhi+t %0 b& mGt và l!4ng m!a : ME (Unger, 1996 [317]) hay d#
báo nhi+t %0 mùa hè n!*c Anh (Colman, 1997 [75]), nhi+t %0 và l!4ng m!a : Hàn

192
Qu2c (Kim và CS, 2007 [183]). M0t s2 tác gi5 sD d>ng ph!"ng pháp th2ng kê ít phA
bi(n h"n cho các hi+n t!4ng khí h)u c#c %oan nh! Mishra và Desai (2005) [240] sD
d>ng ARIMA d# báo h/n hán.
Song song v*i ph!"ng pháp th2ng kê nh! trên, các mô hình khí h)u cHng %!4c
phát tri9n. Thành công %Cu tiên c1a d# báo s2 v*i bài toán d# báo mùa %/t %!4c khi
Cane và CS (1986) [60] %ã có th9 d# báo El Nino b<ng m0t mô hình %"n gi5n k(t h4p
gi7a m0t mô hình %/i d!"ng và m0t mô hình khí quy9n. Cho t*i nay, các mô hình
GCM hay RCM %ã ngày càng tr: nên tinh t( v* i k(t qu5 d# báo vô cùng phong phú.
Các nghiên c- u gCn %ây %ã chB ra r<ng k(t h4p gi7a d# báo tA h4p %a mô hình và các
kE thu)t th2ng kê s3 %em l/i k(t qu5 t2t nh$t cho bài toán d# báo mùa trên quy mô %6a
ph!"ng. Nh! %ã trình bày : trên, ph!"ng pháp này th!=ng %!4c bi(t %(n v*i tên g'i
downscaling th2ng kê. B:i v)y, thay vì cách ti(p c)n theo ph!"ng pháp th2ng kê
truy&n th2ng, vIn trên h!*ng nghiên c-u th2ng kê, %& tài s3 ti(p c)n bài toán d# báo

mùa theo h!*ng downscaling th2ng kê.
Khác v*i th2ng kê truy&n th2ng d#a trên t)p các nhân t2 d# báo t8 quan tr,c quá
kh-, các mô hình th2ng kê này d#a trên t)p các nhân t2 d# báo là các tr!=ng d# báo t8
GCM hay RCM. Ngoài ph!"ng pháp SD, trong d# báo khí h)u %6a ph!"ng ng!=i ta
còn th# c hi+n downscaling theo ph!"ng pháp downscaling %0ng l#c (DD) ch/y lFng
m0t mô hình khu v#c phân gi5i cao trong l!*i d# báo phân gi5i th$p c1a GCM.
Ph!"ng pháp này s3 %!4c trình bày trong ch!"ng 6 c1a %& tài.
Cùng v*i s# xu$t hi+n c1 a 2 ph!"ng pháp SD và DD, d# báo các hi+n t!4ng khí
h)u c#c %oan trên quy mô %6a ph!"ng b,t %Cu nh)n %!4c s# quan tâm c1a c0ng %Fng
khoa h'c bên c/ch các y(u t2 thông th!=ng nh! l!4ng m!a hay nhi+t %0. D# a trên các
d# báo c1a GCM, Gordon và CS (1992) [133] %ã chB ra r<ng nFng % 0 CO
2
khi tKng lên
s3 dIn %(n nh7ng bi(n %Ai %áng k9 c1a hi+n t!4ng m!a l*n c5 v& tCn xu$t và c!=ng %0.
Tuy nhiên, nghiên c-u này m*i chB th#c hi+n trên quy mô l*n. L9 xác %6nh bi(n %Ai
c1a các hi+n t!4ng c#c %oan trên quy mô %6a ph!"ng, nKm 2001 Liên minh châu Âu
%ã kh:i %0ng d# án STARDEX (Statistical and Regional dynamical Downscaling of
Extremes for European regions). D# án k(t thúc vào nKm 2005 v*i 3 k(t lu)n quan
tr'ng sau (STARDEX, 2005 [296]):
• Bi(n %Ai c1a các y(u t2 c#c tr6 m!a và nhi+t %0 di@n ra m0t cách h+ th2ng và tác
%0ng t*i châu Âu trong 40 nKm qua. Nh7ng bi(n %Ai c" b5n s3 ti(p t>c trong t!"ng
lai.
• TFn t/i %0 b$t %6nh trong các k6ch b5 n bi(n %Ai c1a các y(u t2 c#c tr6 trên quy mô
%6a ph!"ng khi downscale t8 quy mô toàn cCu v& quy mô %6a ph!"ng.
• Nên ti(p c)n bài toán bi(n %Ai c1a các y(u t2 c#c tr6 quy mô %6a ph!"ng theo
h!*ng %a mô hình dù sD d>ng ph!"ng pháp SD hay DD.
Bên ngoài Liên minh châu Âu, Lim và CS (2009) [214] %ã sD d>ng kE thu)t SD
d#a trên mô hình CFS, xác %6nh bi(n % A i c1a các c#c tr6 l!4ng m!a và tác %0ng c1a
các bi(n %Ai này t*i v> mùa t/i %ông nam Hoa KJ., Zhu và CS (2008) [360] ti(p c)n
bài toán d# báo l!4ng m!a theo h!*ng %a mô hình d#a trên kE thu)t SD cho khu v#c

châu Á – Thái Bình D!"ng
Cách ti(p c)n bài toán d# báo khí h)u c1a ph!"ng pháp SD t!"ng t# nh! cách
ti(p c)n c1a ph!"ng pháp perfect prog (PP) trong bài toán d# báo th=i ti(t. Tr! * c h(t,
ta gi5 %6nh tFn t/i m0t quan h+ th2ng kê gi7a các y(u t2 khí h)u quy mô l*n v*i các

193
%Gc tr!ng khí h)u trên quy mô %6a ph!"ng. L6nh d/ng quan h+ này %!4c xác %6nh tùy
thu0c t8 ng ph!"ng pháp mà %"n gi5n nh$t là gi5 %6nh m0t quan h+ tuy(n tính nh! v*i
ph!"ng pháp hF i quy tuy(n tính. S2 li+u sD d>ng trong xác % 6nh quan h+ này chB gFm
các quan tr, c v*i s2 li+u quy mô l*n t8 tr!=ng tái phân tích và s2 li+u khí h)u %6a
ph!"ng t/i các tr/m %o.
Quan h+ th2ng kê này sau %ó cCn %!4c ki9m %6nh trên t)p s2 li+u %0c l)p %9 tránh
kh5 nKng “quá kh*p” (over-fitting) c1a quan h+ thu %!4c khi sD d>ng t)p s2 li+u ph>
thu0c. Cách %"n gi5n %9 ki9m %6nh quan h+ này có th9 th#c hi+n b< ng cách chia t)p s2
li+u quan tr,c thành hai t)p con trong %ó m0 t t)p sD d>ng %9 xây d#ng quan h+ th2ng
kê và m0t t)p sD d>ng %9 ki9m %6nh quan h+ th2ng kê. Ph-c t/p h"n, %9 %5m b5o %0 tin
c)y c1a quan h+ thu %!4c, ng!=i ta có th9 th#c hi+n ki9m tra chéo b<ng cách chia %ôi
t)p s2 li+u quan tr,c theo nhi&u cách khác nhau, xây d#ng và ki9m tra trên t8ng cách
chia này sau %ó l$y trung bình.
Sau khi %ã khMng %6nh %!4c %0 tin c)y c1a quan h+ th2ng kê này, ng!=i ta áp
d>ng vào d# báo v*i các quan tr,c tr!=ng khí h)u quy mô l* n %!4c thay th( b<ng giá
tr6 d# báo t!"ng -ng t8 GCM. Li&u này %Fng nghNa v*i gi5 %6nh GCM có kE nKng d#
báo v*i ch$t l!4ng t2t các tr!= ng khí h)u trên quy mô l*n và quan h+ th2ng kê gi7a
tr!=ng quy mô l*n và y(u t2 %6a ph!"ng có tính phA quát không bi(n %Ai theo th=i
gian. Gi5 %6nh sau cùng có th9 không chính xác khi xét trên quy mô nhi&u nKm hay th(
kO nh! v*i các d# báo bi(n %Ai khí h)u tuy nhiên trên quy mô tháng hay mùa gi5 thi(t
này có th9 ch$p nh)n %!4c.
Gi5 %6nh %Cu tiên liên quan %(n sai s2 d# báo c1a GCM. Sai s2 này khi xu$t hi+n
s3 làm xu$t hi+n nh7ng sai s2 t!"ng -ng trong k(t qu5 d# báo theo ph!"ng pháp SD.
CCn phân bi+t hai lo/i sai s2 là sai s2 h+ th2ng (bias) và sai s2 ngIu nhiên trong d# báo

c1a GCM. Tr!*c khi áp d>ng quan h+ th2ng kê vào d# báo, bias cCn %!4c lo/i b; kh;i
các tr!=ng d# báo quy mô l*n c1a GCM. Nh! th(, GCM cCn th#c hi+n tái d# báo
(reforecast) %9 có th9 xác %6nh giá tr6 khí h)u c1a mô hình so v*i giá tr6 khí h)u quan
tr,c th#c t8 %ó th#c hi+n khD bias. Riêng v*i sai s2 ngIu nhiên không th9 khD b; , ta
cCn chú . %(n tác %0ng c1a sai s2 này trong các k(t qu5 d# báo cu2i cùng. Sai s2 này
có th9 lo/i b; m0t phCn khi sD d>ng d# báo tA h4p v*i nhân t2 d# báo xác % 6 nh t8
nhi&u GCM khác nhau do quan h+ th2ng kê %!4c xây d#ng hoàn toàn t8 quan tr,c.
Kh5 nKng lo/i b; %!4 c sai s2 h+ th2 ng và ngIu nhiên là m0t !u %i9m c1a SD so v*i
DD.
M>c ti(p theo s3 mô t5 c" s: l. thuy( t c1a các ph!"ng pháp th2ng kê %!4c sD
d>ng. Chi ti(t h"n v& mGt th#c hành c1a ph!"ng pháp nh! s2 li+u sD d>ng, cách l#a
ch'n t)p các nhân t2 d# báo, y(u t2 d# báo, phân mùa d# báo %!4c trình bày trong
m>c sau %ó. Cu2i cùng s3 trình bày nh7ng k(t qu5 thu %!4c.
5.2 C$ s! l% thuy&t
Các kE thu)t SD r$t %a d/ng nh!ng có th9 phân chia thành 3 lo/i chính nh! sau:
các s" %F phân l*p th=i ti(t (weather classification schemes), các mô hình hFi quy
(regression models) và các b0 sinh th=i ti( t (weather generators) theo Giorgi và CS
(2001) [110]. Các s" %F phân l*p th=i ti(t và các b0 sinh th=i ti(t h!* ng %(n d# báo
cho t8ng ngày dù h/n d# báo vIn trên quy mô tháng và mùa. Quan tâm ch1 y(u %(n d#
báo tháng và mùa, %& tài s3 sD d>ng l*p các ph!"ng pháp theo mô hình hFi quy. Các
mô hình hFi quy %6nh l!4ng quan h+ gi7a nhân t2 d# báo và y(u t2 d# báo d!*i d/ng

194
tuy(n tính hoGc phi tuy(n. Các ph!"ng pháp thông d>ng trong l*p các mô hình hFi quy
gFm có hFi quy tuy(n tính %a bi(n REG hay MLR (multi-linear regression), phân tích
t!"ng quan canon CCA, phân tích riêng bi+t Fisher FDA, m/ng t( bào thCn kinh nhân
t/o ANN, Ba kE thu)t s3 %!4c -ng d>ng trong %& tài gFm REG, ANN và FDA.
D!*i %ây là mô t5 v& l. thuy(t các kE thu)t này.
5.2.1 H!i quy tuy"n tính #a bi"n REG
Bài toán hFi quy tuy(n tính %a bi(n có d/ ng nh! sau: xác %6nh t)p p+1 các h+ s2

t# do a
i
c1a ph!"ng trình tuy(n tính v*i sai s2 e d# báo y(u t2 Y theo t)p p các nhân t2
d# báo X
i

Y= a
0
+ a
1
X
1
+ … + a
p
X
p
+ e

(5.2.1)
t8 t)p s2 li+u quá kh- và áp d>ng d# báo t!"ng lai. Các h+ s2 a
i
s3 %!4c xác %6nh
theo ph!"ng pháp bình ph!"ng t2i thi9u d#a trên t)p s2 li+u training dung l!4ng mIu
n. Vi(t d!*i d/ng ma tr)n công th-c tính vector h+ s2 a
i
có d/ng sau
a = (X
T
X)
-1

X
T
y (5.2.2)
trong %ó y là vector y(u t2 d# báo kích th!*c n, X là ma tr)n nhân t2 d# báo kích
th!*c (p+1)!n v*i m?i vector c0t t!"ng -ng m0t vector nhân t2 d# báo kích th!*c n.
Ch$t l!4ng c1a %!=ng hFi quy %!4c xác %6nh thông qua h+ s2 R
2
hay còn g'i là
RV (Reduction of Variance) cho bi(t tO l+ bi(n %0ng c1a y(u t2 d# báo %!4c gi5i thích
b:i %!=ng hFi quy. H+ s2 này %!4c k. hi+u là R
2
b:i cKn b)c hai c1a nó chính là h+ s2
t!"ng quan Pearson gi7a t)p các giá tr6 Y xác %6 nh t8 ph!"ng trình hFi quy và t)p các
giá tr6 Y trên th#c t( t8 t)p s2 li+u training. V& mGt toán h' c, R
2
%!4c xác %6nh b:i
SST
SSE
SST
SSR
R !== 1
2
(5.2.3)
trong %ó SSR, SST và SSE %!4c tính theo công th-c sau:
!
=
"=
n
i
i

yySST
1
2
)(
(5.2.4)
!
=
"=
n
i
i
yxySSR
1
2
])(
ˆ
[
(5.2.5)
!!
==
"==
n
i
ii
n
i
i
yyeSSE
1
2

1
2
)
ˆ
(
(5.2.6)
v*i s2 h/ng y mH là giá tr6 c1a y xác %6nh theo ph!"ng trình hFi quy, s2 h/ng y có
d$u g/ch ngang là trung bình c1a y trên t)p training, s2 h/ng y không có k. hi+u %Gc
bi+t nào là giá tr6 quan tr,c th#c c1a y và e chính là sai s2 hFi quy.
Khi có m0t t)p l*n các s2 h/ng có t!"ng quan lIn nhau có th9 tr: thành nhân t2
d# báo REG th!=ng sD d> ng kE thu)t hFi quy t8ng b!*c. Các s2 h/ng s3 %!4c %!a dCn
vào ph!"ng trình hFi quy v*i p tKng dCn t8 1 cho % ( n m0t giá tr6 nào % ó th;a mãn tiêu
chuPn d8ng.T/i m?i b!*c m0t s2 h/ ng s3 %!4c l#a ch'n n(u so v*i t$t c5 các s2 h/ng
khác s2 h/ ng %!a vào cho sai s2 c1a ph!"ng trình hFi quy th$p nh$ t. Tiêu chuPn d8ng
%!4c xác %6 nh v*i m0t s2 phCn trKm cho tr!*c khi các s2 h/ng %!a thêm vào ph!"ng
trình hFi quy không làm gi5m thêm sai s2 c1a ph!"ng trình hFi quy v!4t quá s2 phCn
trKm này.

195
Khi -ng d>ng REG vào d# báo xác su$t REG %!4c bi(t %(n v*i tên g'i REEP
(Regression Estimation of Event Probabilities) (Glahn, 1985 [119]). Khái ni+m d# báo
xác su$t : %ây ng> . y(u t2 d# báo là m0t bi(n xác su$t, không ph5i m0t bi(n có giá tr6
c> th9 (ví d> y( u t2 d# báo là xác su$t xu$t hi+n m!a ch- không ph5i là giá tr6 l!4ng
m!a). Do %ó, y(u t2 d# báo trong t)p s2 li+u ph> thu0c tr!*c h(t cCn %!4c chuy9n %Ai
v& d/ng nh6 phân 0 hoGc 1. Giá tr6 0 c1a y(u t2 d# báo cho bi(t hi+n t!4ng không x5y
ra và giá tr6 1 cho bi(t hi+n t!4ng có x5y ra. MGc dù t)p y(u t2 d# báo ph> thu0c chB
bao gFm giá tr6 0, 1, khi áp d>ng d# báo trong th#c t(, y(u t2 d# báo s3 có giá tr6 bi(n
thiên trong kho5ng [0,1] cho ta xác su$t d# báo hi+n t!4ng. Tuy nhiên, các giá tr6 !*c
l!4ng c1a y(u t2 d# báo vIn có th9 nh)n các giá tr6 nh; h"n 0 và l*n h"n 1. H/n ch(
này %!4c kh,c ph>c b<ng cách chBnh l/i các giá tr6 v!4t ng!Qng v& các giá tr6 0 và 1.

5.2.2 M$ng th%n kinh nhân t$o ANN
M/ng thCn kinh nhân t/o (Artificial Neural Network - ANN) %ã %!4c bi(t %(n t8
lâu tr!*c khi xu$t hi+n c1a máy tính %i+n tD , nh!ng không có nhi&u k(t qu5 do h/ n ch(
c1a công ngh+ tính toán t/i th=i %i9m %ó. Ngày nay kh5 nKng tính toán t2c %0 cao và
dung l!4ng l*n c1a máy tính hi+n %/i %ã t/o %i&u ki+n thu)n l4i cho s# phát tri9n c1a
ANN. Vi+c nghiên c-u ANN xu$t phát t8 nh7ng quan sát ho/t %0ng c1a b0 não và các
t( bào thCn kinh. ANN là s# mô ph;ng c$u trúc và ho/t %0ng c1a b0 não ng!=i, %!4c
hình thành t8 nh7ng %"n v6 riêng lR g'i là nh7ng t( bào thCn kinh nhân t/o (hay neuron
nhân t/o). B5n ch$t c1a ph!"ng pháp là vi+c tìm m0t hàm x$p xB cho chu?i s2 li+u
nghiên c-u v*i sai s2 mà ta ch'n. V* i m0t chu?i s2 li+u %1 dài và các nhân t2 thích
h4p, ng!=i ta có th9 tìm ra qui lu)t bi(n %Ai, giá tr6 n&n c1a y(u t2 d# báo.
S2 l*p m/ ng ANN là r$t % a d/ng, phân bi+t
theo c$u hình m/ng, ph!"ng th-c c#c ti9u, L &
tài này sD d>ng m0t lo/i ANN phA bi(n là m/ng
feed-forward (xem hình 5.1). M/ng feed-forward
có c$u trúc gFm nhi&u l*p các neuron khác nhau
bao gFm: m0t l*p %Cu vào, m0t l*p %Cu ra và có
hoGc không có m0t hay nhi&u l*p Pn. Các neuron
: hai l*p k& nhau có liên k(t v*i nhau thông qua
các tr'ng s2, các neuron cùng m0t l*p hoGc : hai
l*p không k& nhau không có liên k(t v*i nhau.
Neuron là %"n v6 c" s: c1a m0t m/ ng thCn
kinh nhân t/o. M0t neuron nh)n các giá tr6 %Cu
vào th#c, giá tr6 %Cu ra là giá hàm ng!Qng
!
v*i
%2i s2 là tA h4p tuy(n tính các giá tr6 %Cu vào.
Gi5 sD các giá tr6 %Cu vào là véct"
x
!

= {x
1
, ,x
n
},
các tr'ng s2 t!"ng -ng là véct"
w
!
= {w
1
, , w
n
},.
TA h4p tuy(n tính c1a các giá tr6 %Cu vào là:

Hình 5.1 S" #$ m%ng feed-forward
m&t l'p (n
u = w
1
x
1
+ + w
n
x
n
(5.2.7)
Giá tr6 %Cu ra
( ) ( )
uwxo +=
0

!
!
(5.2.8)
trong %ó w
0
là m0t giá tr6 th#c thêm vào g'i là %0 l+ch (bias). N( u ta %!a thêm k.
hi+u x
0
=1, ta có

196
( )
!
"
#
$
%
&
=
'
=
n
i
ii
xwxo
0
(
!
(5.2.9)
Hàm ), còn %!4c g'i là hàm kích ho/t (activation), có m0t s2 d/ng sau %ây:

Hàm ng!Qng (threshold).
( )
!
"
#
<
$
=
0v khi
0v khi
0
1
v
%
(5.2.10)
Hàm tuy(n tính - tr"n t8ng %o/n (piecewise-linear)
( )
!
!
!
"
!
!
!
#
$
%
<<
&
=

2
1
- v khi
2
1
- khi
2
1
v khi
0
2
1
1
vvv
'
(5.2.11)
Hàm d/ng sigma (sigmoid)
( )
( )
av
v
!+
=
exp1
1
"
(5.2.12)
v*i a là tham s2 %0 d2c.
L& tài sD d>ng ANN feed-forward v*i m0t l*p P n, các neuron thu0c l*p Pn nh)n
hàm kích ho/ t d/ng sigma v*i h+ s2 a=1, các neuron thu0c l*p %C u ra không sD d>ng

hàm kích ho/t. Ta %6nh nghNa sai s2 E là tAng các sai s2 trên t$t c5 các neuron %Cu ra:
( ) ( )
! !
" "
#=
Dd outputsk
kdkd
otwE
2
2
1
!
(5.2.13)
v*i D là t)p s2 li+u luy+n, t
d
là giá tr6 %ích (giá tr6 mong mu2n), o
d
là giá tr6 %Cu ra
c1a ví d> luy+n th- d. M>c %ích c1a chúng ta là c#c ti9u hóa E trong không gian
w
!
.
Quá trình c#c ti9u hóa này (còn %!4c hi9u là quá trình h'c c1a ANN) %!4c ti(n hành
theo thu)t toán lan truy&n ng!4c. C> th9 xD l. toán h'c c1a quá trình này có th9 tìm
hi9u trong các tài li+u tham kh5o v& ANN. K(t qu5 cu2i cùng s3 là t)p các tr'ng s2 w
và áp d>ng m/ng ANN thu %!4c vào d# báo.
5.2.3 Phân tích riêng bi&t Fisher (FDA)
Ph!"ng pháp phân tích riêng bi+t (g'i t,t là FDA - Fisher Discriminant Analysis)
%!4c phát tri9n t8 nKm 1936 b:i R. A. Fisher là m0t kE thu)t th2ng kê dùng %9 phân
lo/i/d# báo các %2i t!4ng cCn nghiên c-u (nh! con ng!=i, khách hàng, %F v)t, …) vào

trong m0t hoGc nhi&u nhóm/l*p %ã %!4c bi(t tr!*c d#a trên m0t t)p các %Gc tính mô t5
các %2i t!4ng %ó (gi*i tính, %0 tuAi, thu nh)p, …). Hay nói m0t cách %"n gi5n, là gán
m0t %2i t!4ng vào trong m0 t nhóm thu0c các nhóm cho tr!*c d#a trên các quan tr,c
v& %2i t!4ng này.
Trong phân tích FDA, các nhóm %ã %!4c bi( t và các thu0c tính %ã %!4c quan tr,c
cho t8ng %2i t!4ng c> th9. Do %ó, bài toán FDA t)p trung vào tr5 l=i cho 2 câu h;i nh!
sau: 1) Nh7ng %Gc tính nào là t2t nh$t cho vi+c phân lo/i các %2i t!4ng vào trong các
nhóm; và 2) Tiêu chuPn phân lo/i nào là t2t nh$t %9 tách bi+t các nhóm.

197
Câu h;i th- nh$t liên quan %(n l#a ch'n %Gc tính và câu h;i còn l/i liên quan %(n
bài toán phân lo/i. V& mGt ph!"ng pháp lu)n, FDA có th9 %! 4c mô t5 nh! sau: gi5 sD
có m0 t t)p các vector s2 li+u x bao hàm K y(u t2 (hay là các vector K chi&u) và chúng
ta mong mu2n phân lo/i các vector d7 li+u này vào 2 nhóm d#a trên các y(u t2 vector
riêng lR x
k
. N(u các nhóm %ã %!4c chB %6nh tr!*c, thì bài toán tr: thành quá trình phân
lo/i các vector d7 li+u vào trong các nhóm. Do v)y, % 9 phân lo/i m0t vector quan tr,c
vào trong các nhóm nói trên, cCn thi(t ph5i có m0t t)p s2 li+u ph> thu0c trong %ó các
vector x
k
%ã %!4c gán cho t8ng nhóm c> th9. Vi+c tìm ra các nguyên t,c/tiêu chuPn %9
gán vector d7 li+u x vào trong các nhóm cho tr!*c chính là m> c tiêu c1a ph!"ng pháp
FDA và sau khi %ã tìm ra %!4c các tiêu chuPn phân bi+t, thì FDA có th9 %!4c sD d>ng
nh! m0t ph!"ng pháp d# báo.
Gi5 sD trong ma tr)n quan tr,c x có n
1
vector quan tr,c thu0c vào nhóm 1 và n
2

quan tr,c thu0c vào nhóm 2. Hay nói cách khác, ma tr)n ban %Cu x có th9 tách thành 2
ma tr)n con t!"ng -ng là X
1
có kích th!*c là (n
1
"
K) và ma tr)n X
2
có kích th!*c là
(n
2

"
K). M>c tiêu c1a FDA là tìm %!4c m0t hàm tuy(n tính c1a K nhân t2 (hay còn
g'i là hàm riêng bi+t) sao cho m0t vector quan tr,c K chi&u y nào %ó s3 %!4c phân lo/i
m0t cách chính xác vào nhóm 1 hoGc nhóm 2. L9 tìm ra hàm riêng bi+t, tr! * c h(t cCn
tính 2 vector trung bình %Gc tr!ng cho 2 nhóm theo công th-c nh! sau:
[ ]
1,2 g
=
!
!
!
!
!
!
!
!
!
"

#
$
$
$
$
$
$
$
$
$
%
&
==
'
'
'
=
=
=
,
1

1
1
1
1
1
,
1
2,

1
1,
g
g
g
n
i
Ki
g
n
i
i
g
n
i
i
g
T
g
g
g
x
n
x
n
x
n
X
n
x

(5.2.14)
: %ây 1 là vector %"n v6 có kích th!*c (n
"
1) v*i n = n
1
+ n
2,
k. hi+u mH T mô
t5 ma tr)n chuy9n v6. Vi+c tính toán trung bình trong công th-c (5.2.10) %!4c tính toán
riêng bi+t cho t8ng nhóm. FDA gi5 thi(t ma tr)n ph!"ng sai-hi+p bi(n (co-variance
matrix, v& sau g'i t,t là ma tr)n hi+p bi(n) trong 2 nhóm là nh! nhau. Gi5 thi(t này có
nghNa 2 vector trung bình c1a 2 nhóm có th9 khác nhau nh!ng b5n ch$t phân tán c1a
các %i9m d7 li+u quanh vector trung bình nh! nhau. D#a trên các ma tr)n quan tr,c X
1

và X
2
, các ma tr)n hi+p bi(n S
1
và S
2
s3 %!4c tính theo các công th-c sau:
[ ] [ ]
[ ]
[ ]
1,2 g,
=!=
"
g
g

gg
X
n
XX 1
1
(5.2.15)
[ ] [ ] [ ]
1,2 g,
=
!!
"
=
g
T
g
g
g
XX
n
S
1
1
(5.2.16)
trong %ó
g
X
!
là ma tr)n trung tâm/d6 th!=ng c1a nhóm th- g có kích th! * c (n
g
x

K) và 1 là ma tr)n %"n v6 có kích th!*c (n
g
x n
g
). Do b5n ch$t phân tán c1a 2 ma tr)n
S
1
và S
2
%!4c gi5 thi(t là nh! nhau, hai ma tr)n này s3 %!4c l$y trung bình %9 thu %!4c
m0t !*c l!4 ng chung v& s# phân tán c1a d7 li+u xung quanh các vector trung bình c1a
chúng. C> th9:

198
[ ]
[ ] [ ]
)1(
)1()1(
21
2211
!+
!+!
=
nn
SnSn
S
(5.2.17)
N(u n
1
= n

2
, ph!"ng trình (5.2.17) s3 tr: thành d/ng trung bình c0ng %"n gi5n
gi7a S
1
và S
2
. M>c tiêu c1a FDA là tìm ra m0t h!*ng d trong không gian d7 li+u K
chi&u sao cho kho5ng cách gi7a hai vector trung bình c1a hai nhóm là c#c %/i khi toàn
b0 d7 li+ u %!4c chi(u lên h!*ng d này. Nh! v) y, vector d7 li+u x s3 %!4c bi(n %Ai
sang m0t bi(n m*i là
xd
T
=
!
(bi(n
!
còn %!4c g'i là hàm riêng bi+t tuy(n tính). Hay
nói cách khác, hai nhóm c1a d7 li+u %a bi(n trên không gian K chi&u s3 %!4c chuy9n
v& thành 2 nhóm c1a d7 li+u %"n bi(n %!4c phân b2 d'c theo tr>c d v*i hai giá tr6
trung bình khác nhau. Vector riêng bi+t d xác %6nh h!*ng trong %ó s# tách bi+t gi7a 2
nhóm là c#c %/i s3 %!4c xác %6nh theo công th-c sau:
[ ]
)(
21
1
xxSd !=
!
(5.2.18)
Vi+c xác %6nh m0t vector quan tr,c y trong t!"ng lai s3 thu0c vào nhóm 1 hay
nhóm 2 có th9 %!4c th#c hi+n d#a trên giá tr6 c1a bi(n

yd
T
y
=
!
(th#c ch$t là chi(u
vector y lên h!*ng d). Có th9 th$y hàm riêng bi+t
y
!
là m0t s# k(t h4p tuy(n tính c1a
các y(u t2/nhân t2 trong vector y. Do %ó, n(u phép chi(u c1a vector y lên tr>c d gCn
v*i vector trung bình c1a nhóm 1 thì vector y s3 %!4c phân lo/i thu0c v& nhóm 1 và
ng!4c l/i. L9 thu)n ti+n cho vi+c so sánh, m0t % i9 m n<m gi7a hai vector trung bình
nhóm d'c theo h!*ng d s3 %!4c xác %6nh nh! sau:
2
21
xx
d
T
+
=
!
(5.2.19)
Giá tr6
!
s3 xác %6 nh %!=ng phân chia c1a hàm riêng bi+t
y
!
%2i v*i vector quan
tr,c y. C> th9:

vector quan tr,c y s3 thu0c v& nhóm 1 n(u
0!"
##
y

vector quan tr,c y s3 thu0c v& nhóm 2 n(u
0<!
""
y

5.3 Các b'(c th)c hi*n
5.3.1 '(t bài toán
D#a trên t)p s2 li+u tái phân tích %Gc tr!ng cho các tr!=ng khí h)u quan tr,c quy
mô l*n và s2 li+u khí h)u quy mô %6a ph!"ng quan tr,c %!4c t/i các tr/m %o, %& tài s3
áp d>ng m0t s2 kE thu)t th2ng kê SD nh! %ã nêu trong m>c 5.2 xác %6nh quan h+
th2ng kê có th9 gi7 a các y(u t2 quy mô l*n v* i các y(u t2 %6a ph!"ng trên khu v#c
Vi+t Nam. Các quan h+ này n(u %!4c khMng %6nh trên t)p s2 li+u %0c l)p s3 %!4c áp
d>ng vào bài toán d# báo khí h)u trên quy mô tháng và mùa v*i t)p nhân t2 t8 d# báo
c1a mô hình toàn cCu GCM nào %ó. Tùy thu0c vào b5n ch$t t8ng y(u t2 d# báo mà %&
tài s3 l# a ch'n m0t s2 ph!"ng pháp thích h4p. V*i m?i y(u t2 d# báo, s3 có hai
ph!"ng pháp khác nhau %!4c sD d>ng v*i m>c %ích xác %6 nh m0t ph!"ng án có ch$t
l!4ng d# báo t2t nh$t. Các bài toán s3 %!4c ti(n hành bao gFm:
• D# báo nhi+t %0 c#c tr6 b<ng REG và ANN
• D# báo s2 %4t m!a l*n b<ng REG và ANN
• D# báo s2 %4t không khí l/nh b<ng REG và ANN
• D# báo kh5 nKng xu$t hi+n n,ng nóng và rét %)m b<ng REEP và FDA

199
Nh! v)y : %ây ch1 y(u sD d>ng hai kE thu)t REG và ANN cho các y(u t2 d# báo
khác nhau. Riêng v*i các y(u t2 d# báo mang tính xác su$t, REG s3 %!4c thay th( b:i

bi(n th9 t!"ng -ng c1a nó là REEP còn ANN %!4c thay th( b<ng FDA.
D# báo s3 %!4c th#c hi+n cho toàn b0 các %i9m tr/m khí t!4ng trên lãnh thA Vi+t
Nam n(u chu?i s2 li+u %1 dài %5 m b5o xây d#ng ph!"ng trình th2ng kê. Các y(u t2
nh! s2 %4t không khí l/nh hay n,ng nóng có th9 %!a ra d# báo cho khu v#c thay vì t/i
%i9m tr/m. Tuy nhiên d# báo cho khu v#c có nh7ng khó khKn nh$t % 6nh khi s2 tr/m
phân b2 trong m?i khu v#c không %1 dày %9 có th9 xác %6nh khu v#c %ó có tr5i qua
m0t %4t hi+n t!4ng (chMng h/n, m!a l*n hay n,ng nóng) không. Ngoài ra %0 cao
không %Fng nh$t t/i m?i khu v#c cHng tác %0ng %(n vi+c xác %6nh y(u t2 d# báo t/i
%ây. Ví d> n(u xét %(n y(u t2 rét %)m, do tr/m Sa Pa trên vùng núi cao nên nhi+t %0
trung bình th!=ng nh; h"n 15
0
t!"ng -ng v*i chB tiêu rét %)m. Do v)y, tr!*c h(t cCn
kh5o sát kh5 nKng d# báo các y(u t2 này t/i %i9m tr/m b<ng m0t cách %6nh l!4ng thích
h4p d#a trên %Gc tr!ng khí h)u t/i m?i %i9m tr/m. N(u d# báo t/i %i9 m tr/m có k(t qu5
t2t, d# báo theo khu v#c s3 %!4c th#c hi+n. CHng có th9 %!a ra d# báo cho khu v#c
d#a trên các d# báo t/i %i9m tr/m trên khu v#c %ó. T$t nhiên nh7 ng y(u t2 nh! nhi+t
%0 c#c tr6 chB nên th#c hi+n d# báo t/i %i9m tr/m.
Tùy thu0c y(u t2 d# báo mà h/n d# báo có th9 là tháng hoGc mùa. V*i y(u t2 d#
báo nh! s2 %4t m!a l*n hay s2 % 4 t không khí l/nh rõ ràng h/n d# báo ph5i là h/n mùa
b:i n(u l$y h/n d# báo tháng, s2 % 4t trong m?i tháng s3 bi(n %Ai trên ph/m vi hSp
không thích h4p cho bài toán d# báo. V* i nhi+t %0 c#c tr6 hay kh5 nKng xu$t hi+n n,ng
nóng và rét %)m, h/n d# báo tháng s3 %!4c sD d>ng.
Ngoài nh7ng y(u t2 và hi+n t!4ng trên %ây, ho/t %0ng c1a bão, ATNL (t8 %ây
g'i chung là bão) cHng %!4c xem là hi+n t!4ng c#c %oan cCn d# báo. LGc tr!ng cho s#
ho/t %0ng c1a bão là s2 c"n bão và s2 ngày bão ho/t %0ng. Nh! v)y các bài toán s3
%!4c ti(n hành : %ây là d# báo:
• S2 ngày ho/t %0ng và s2 c"n bão c1a BVN
• S2 ngày ho/t %0ng và s2 c"n bão c1a BBD
5.3.2 Y"u t) d* báo
Các y(u t2 d# báo nh! %ã nêu trong m>c trên gFm có nhi+t %0 c#c tr6, s2 %4 t m!a

l*n, s2 %4t không khí l/nh và kh5 nKng xu$t hi+n n,ng nóng và rét %)m. M>c này s3
trình bày ph!"ng pháp %6nh l!4ng hóa các y(u t2 này %9 có th9 %!a vào mô hình th2ng
kê. V*i y(u t2 d# báo nh! nhi+t %0 c#c tr6, giá tr6 c1a y( u t2 d# báo %"n gi5n chính là
giá tr6 nhi+t %0 c#c tr6 trung bình tháng %o %!4c t/i tr/m. Các y(u t2 khác %6nh l!4 ng
s3 ph-c t/p h"n do y(u t2 %!a ra ph5i mang tính phA quát t/i m'i %i9m tr/m không
ph> thu0c %Gc tr!ng khí h)u c1a tr/m. Ví d> do xác %6nh tr!*c ng!Qng rét %)m là 15
0
C,
nh7ng tr/m t/i vùng núi cao nh! Sa Pa hay Là L/t s3 th!=ng xuyên xu$t hi+n rét %)m
dù %i&u này th9 hi+n %G c tính khí h) u c1a tr/m h"n là các y(u t2 liên quan %( n front
l/nh. N(u thay vì ng!Qng 15
0
C nh! trên, ta xác %6nh y(u t2 d# báo là nhi+t %0 nh; h"n
phân v6 10% c1a phân b2 khí h)u t/i tr/m thì cách xác %6nh nh! v)y %5m b5o tính phA
quát t/i m'i %i9m tr/m t8 các tr/m vùng khí h)u núi cao cho t*i các tr/m vùng khí h)u
bi9n %5o. Nhi+t %0 d!*i phân v6 10% %Fng nghNa v*i s# ki+n hi(m (l/nh b$t th!=ng)
x5y ra t/i tr/m.

200
M>c tiêu c1a %& tài h!*ng %(n d# báo các y(u t2 khí h) u c#c %oan do %ó cách
ti(p c)n theo h!*ng các phân v6 10% hay 90% nh! trên cCn %!4c th#c hi+n. NghNa là
y(u t2 khí h)u c#c %oan cCn %!4c so sánh t!"ng %2i v*i phân b2 khí h)u t/ i %i9m tr/m.
So sánh tuy+t % 2 i nh! v*i ng!Qng 15
0
C cHng có th9 th#c hi+n v*i %i&u ki+n ng!Qng
này không n<m quá gC n phân v6 50% (median) c1a phân b2 t/i %i9m tr/m. L& tài s3
l#a ch'n hai ng!Qng phân v6 33% và 66% nh! % i&u ki+n cCn %9 có th9 xây d#ng mô
hình th2ng kê v*i m0t y(u t2 nào %ó t/i tr/m. Tùy theo t8 ng y( u t2 mà phân v6 d! * i
33% hay phân v6 trên 66% s3 %!4c sD d>ng b:i m0t hi+n t!4ng chB %!4c coi là c#c
%oan khi ng!Qng t!"ng -ng v*i hi+n t!4ng n<m v& phía hai %Cu c1a phân b2.

Ví d>, v*i rét %)m hay không khí l/nh, phân v6 33% cCn ph5i l*n h"n 15
0
C %9 có
th9 coi rét %)m là hi+n t!4ng c#c %oan t/i tr/ m. T!"ng t# v*i n,ng nóng và m!a l*n,
phân v6 66% cCn ph5i nh; h"n 35
0
C và 50mm t!"ng -ng. Riêng v*i hi+n t!4ng n,ng
nóng theo %6nh nghNa %! 4c áp d>ng t/i Trung tâm D# báo Khí t!4ng Th1y vKn Trung
!"ng còn ph5i xét thêm y(u t2 %0 Pm t!"ng %2i c#c ti9u (t-c khô nóng), nh!ng : %ây
chB áp d>ng %i&u ki+n cCn 66% nh! trên v*i nhi+t %0 .
Hai y(u t2 kh5 nKng xu$t hi+n n,ng nóng và rét %)m %!4c %6nh l!4ng d!*i d/ng
nh6 phân 0,1. Hi+n t!4ng %!4c coi x5y ra trong tháng n(u có nhi&u h"n hoGc b<ng m0t
ngày các chB tiêu v*i n,ng nóng (Tx > 35
0
C) và rét %)m (Ttb < 15
0
C) %/t %!4c. M0t
%4t không khí l/nh t/i tr/m %!4c %6nh nghNa b: i s# xu$t hi+n c1a m0t s2 ngày liên ti(p
x5y ra hi+n t!4 ng rét %)m t/i tr/m. M0t %4t m! a l*n cHng %!4c % 6 nh nghNa t!"ng t#
v*i hi+n t!4ng m!a l*n (l!4ng m!a tích lHy 24h l*n h"n 50mm).
L2i v*i s# ho/t %0ng c1a bão, mùa bão : Vi+t Nam và trên Bi9n Lông là t8
tháng 6 %(n tháng 12 hàng nKm. Do %ó y(u t2 d# báo s3 là d6 th!=ng s2 ngày ho/t
%0ng và s2 c"n bão trong mùa bão so v*i th=i kJ chuPn 1971 – 2000. Th:i %i9m b,t
%Cu làm d# báo là tháng 4 hàng nKm.
5.3.3 Nhân t) d* báo
S2 li+u tái phân tích NNRP2 c1a NCEP s3 %!4c sD d>ng làm nhân t2 d# báo
t!"ng -ng v* i th=i gian quan tr,c c1a y(u t2 d# báo khi xây d#ng quan h+ th2ng kê.
Khi áp d>ng vào d# báo, s2 li+u d# báo toàn cCu t8 mô hình CFS cHng c1a NCEP s3
thay th( cho s2 li+u NNRP2. C5 hai t)p s2 li+u này %&u % ! 4c cho trên l!*i kinh vN %0
phân gi5i 2.5

0
. Các bi(n có th9 tr: thành nhân t2 d# báo chB bao gFm các bi(n c" b5n:
áp su$t m#c bi9n PMSL, %0 %6a th( v6 h, gió u,v, nhi+t % 0 T và %0 Pm RH t/i các m#c
áp su$t c" b5n 1000, 850, 700, 500mb. Tùy thu0c h/n d# báo c1a y(u t2 mà các tr!=ng
nhân t2 s3 là tr!=ng khí h)u trung bình tháng hay trung bình mùa.
T8 tr!=ng tái phân tích hay d# báo trên l!*i, các nhân t2 d# báo cCn %!4c xác
%6nh t/i %i9m tr/m b<ng m0t ph!"ng pháp thích h4p. L& tài s3 thD nghi+m hai ph!"ng
pháp khác nhau khi ch'n các nhân t2 d# báo có th9 cho m? i %i9m tr/m. Theo ph!"ng
án %"n gi5 n nh$t, giá tr6 các bi(n d# báo nêu trên t/i %i9m l!*i gCn nh$t s3 %!4c sD
d>ng khi tuy9n ch'n nhân t2 d# báo cho %i9m tr/m t!"ng -ng. Nh! v) y, v*i m?i th=i
%i9m, m?i %i9m tr/m s3 có 21 bi(n có th9 sD d>ng làm nhân t2 d# báo. Ph!"ng án hai
ph-c t/p h"n, sD d>ng kE thu)t phân tích thành phCn chính PCA trên m0t mi&n cho
tr!*c c1a m?i tr!=ng khí quy9n %9 xác %6nh các thành phCn chính PCx trên mi&n này.
Các thành phCn chính PCx này sau %ó s3 %!4c sD d> ng làm nhân t2 d# báo v*i %i&u
ki+n hàm tr#c giao t!"ng -ng EOFx gi5i thích %!4c ít nh$t 5% bi(n %0ng c1a tr!=ng
này. V*i m?i tr!=ng, t/i m?i m#c, ta s3 có ít nh$t m0t PCx có th9 tr: thành nhân t2 d#

201
báo và do %ó t/i m?i %i9m tr/m s2 bi(n có th9 sD d>ng làm nhân t2 d# báo s3 l*n h"n
21. Khác v*i ph!"ng pháp l$y %i9m gCn nh$t, theo ph!"ng pháp này m'i %i9m tr/m s3
cùng chung t)p các nhân t2 d# báo có th9. Khó khKn ch1 y(u v*i ph!"ng pháp này
n<m : khâu l#a ch'n mi&n xác %6nh các thành phCn chính.
L9 có m0t t)p nhân t2 d# báo v*i b)c %0 l*n t!"ng %!"ng, các nhân t2 d# báo
cCn %!4c chuPn hóa tr!*c khi xây d#ng ph!"ng trình th2ng kê. Li&u này khá hi9n
nhiên, n(u quan sát các bi(n d# báo : trên có th9 th$ y v*i m0t t)p l*n các bi(n d# báo
%!4c %!a vào tuy9n ch'n, b)c %0 l*n bi(n thiên khá r0ng. T$t nhiên các bi(n này khác
nhau v& th- nguyên và không th9 so sánh v*i nhau, nh!ng ph!"ng trình th2ng kê xem
các nhân t2 d# báo nh! nhau, không phân bi+t th- nguyên. B)c % 0 l*n chênh l+ch quá
l*n gi7a các nhân t2 d# báo s3 dIn %(n sai sót trong xây d#ng ph!"ng trình th2ng kê
khi các %/i l!4ng quá l*n hay quá nh; s3 b6 b; qua. L9 kh,c ph>c v$n %& này, t)p h4p

các nhân t2 d# báo s3 %!4c chuP n hóa v& m0 t t)p h4p nhân t2 m*i theo công th-c nh!
sau:
k
kk
k
sd
xx
x
!
=
ˆ
(5.3.1)
: %ây
k
x
ˆ
là giá tr6 chuPn hóa c1a nhân t2 d# báo th-
k
x
,
k
x
và
k
sd
t!"ng -ng là
giá tr6 trung bình và %0 l+ch chuPn c1a nhân t2 x
k
xác %6nh t8 t)p s2 li+u quá kh Sau
khi %!4c chuPn hóa, các nhân t2 m*i

k
x
ˆ
là vô th- nguyên và có giá tr6 t)p trung trong
kho5ng t8 -3 cho %(n +3.
Quá trình tuy9n ch'n nhân t2 s3 %!4c th#c hi+n d#a theo chB s2 R
2
hay RV. Quá
trình này s3 d8 ng l/i khi RV không tKng thêm v*i m0t tO l+ phCn trKm cho tr!*c nào %ó
so v*i RV c1 a b!*c tr!*c % ó. TO l+ này %!4c g'i là tO l+ d8 ng, %óng vai trò quan tr'ng
quy(t %6nh t* i s2 l!4ng nhân t2 d# báo. N(u tO l+ d8ng quá nh;, hi+n t!4ng quá kh*p
(overfitting) có th9 x5y ra. MGc dù RV xác %6nh t8 t)p s2 li+u ph> thu0c có giá tr6 l*n
nh!ng RV xác %6nh t8 t)p s2 li+u %0c l)p s3 có giá tr6 nh; , th)m chí âm. N(u tD l+ d8ng
quá l*n, m0t s2 thông tin d# báo quan tr'ng s3 không d!4c %!a vào ph!"ng trình d#
báo và RV s3 có giá tr6 nh;. L9 xác %6nh tO l+ d8ng t2i !u, ta s3 hi9n th6 %Fng th=i giá
tr6 RV tính t8 t)p s2 li+u ph> thu0c và t)p s2 li+u %0c l) p d#a theo các tO l+ d8ng khác
nhau nh! trên hình 5.2. Có th9 th$y RV xác %6nh trên t)p s2 li+u ph> thu0c tKng dCn
khi tO l+ d8ng gi5m dCn nh!ng RV xác %6nh trên t)p s2 li+u %0c l)p b, t %Cu gi5m khi tO
l+ d8ng v!4t quá 2% v*i MLR và 7% v*i ANN. TO l+ d8ng 2% và 7% do %ó có th9
xem là tO l+ d8ng t2i !u trong nh7ng tr!=ng h4p này. Nh! v)y không có m0t tO l+
d8ng duy nh$t t2i !u cho m'i y(u t2 d# báo và m'i ph!"ng pháp.
ChB s2 RV %!4c % 6 nh nghNa trong ph!"ng pháp hFi quy tuy(n tính. Khi sD d>ng
cho mô hình ANN, cCn ph5i hi9u RV nh! là bình ph!"ng c1a h+ s2 t!"ng quan gi7a
y(u t2 d# báo b: i mô hình v*i quan tr,c th#c c1a y(u t2 d# báo. Riêng v*i các y(u t2
hi+n t!4ng, ta không sD d>ng chB s2 RV khi tuy9n ch'n mà sD d>ng chB s2 BSS. Ví d>
v& bi(n thiên c1a BSS trong quá trình tuy9n ch'n nhân t2 %!4c cho trên hình 5.3. Chi
ti(t v& d/ng toán h'c c1a các chB s2 RV và BSS %ã %!4c trình bày trong ch!"ng 2.
Khác v*i cách ti(p c)n downscaling th2ng kê, d# báo s# ho/t %0ng c1a bão %!4c
th#c hi+n theo ph!"ng pháp th2ng kê truy&n th2ng. Do %ó nhân t2 d# báo %!4c sD
d>ng 2 nhóm nhân t2 là: Nhóm các chB s2 khí h)u và Nhóm chB s2 hoàn l!u (b5ng 5.1).

202


Hình 5.2 Ch* s+ RV trung bình trên khu v,c Vi-t Nam vào mùa xuân khi xây d,ng
quan h- th+ng kê có tuy.n ch/n nhân t+ t0ng b1'c theo MLR và ANN cho nhi-t #&
trung bình tháng t t0 s+ li-u tái phân tích NNRP2
5.3.4 Xây d*ng các ph+,ng trình d* báo
Các ph!"ng pháp REG, ANN, REEP và FDA %ã %!4c trình bày v& mGt l. thuy(t
trong m>c 2.2, phCn d!*i %ây liên quan %(n mGt th#c hành c1a các ph!"ng pháp. V&
s2 li+u, %& tài sD d>ng s2 li+u tái phân tích NNRP2 2.5
0
c1a NCEP t8 nKm 1979 cho
%(n nKm 2007 d!*i vai trò s2 li+u tr!=ng quan tr,c quy mô l*n. S2 li+u quan tr,c các
y(u t2 khí t!4ng c" b5n t/i các %i9m tr/m c1 a 58 tr/m khí t!4ng trên lãnh thA Vi+t
Nam cHng có %0 dài t!"ng -ng. Trên th#c t( chu?i s2 li+u có %0 dài l*n h"n t8 1960
%(n 2007 nh!ng do NNRP2 chB b,t %Cu có t8 1979, nên %& tài cH ng chB sD d>ng s2 li+u
quan tr,c t8 1979. Tuy nhiên, chu?i s2 li+ u quan tr,c t8 1960 vIn có ích trong xác %6nh
phân b2 khí h)u c1a các y(u t2 t/ i t8ng tr/m nh= dung l!4ng mIu l*n h"n, % 5 m b5 o %0
tin c)y cao h"n. Khi áp d>ng vào d# báo %& tài sD d>ng tr!=ng d# báo khí h) u 2.5
0
c1a
mô hình CFS thu0c NCEP làm nhân t2 d# báo. Tr!=ng d# báo này s3 %!4c khD bias
thông qua tr!=ng khí h)u thu %!4c c1a mô hình CFS khi th#c hi+n tái d# báo.


Hình 5.3 Ch* s+ BSS trung bình trên khu v,c Vi-t Nam vào mùa xuân khi xây d,ng
quan h- th+ng kê có tuy.n ch/n nhân t+ t0ng b1'c theo REEP và FDA cho hi-n t12ng
n3ng nóng trong tháng t0 s+ li-u tái phân tích NNRP2

203

B4ng 5.1 Nhân t+ d, báo s5 d6ng trong d, báo BVN và BBD
K! hi"u
! ngh"a
Th=i %i9m khai thác

Nhóm ch! s" khí h#u

QBO
Dao %0ng t#a hai nKm tCng bình l!u
Tháng 8 nKm tr!*c
Repac
D6 th!=ng áp su$t m#c bi9n Lông Thái Bình
D!"ng xích %/o
Hi+u gi7a tháng 11
và tháng 8 nKm tr!*c
Reqsoi
ChB s2 Dao %0ng Nam xích %/o
Tháng 6 nKm tr!*c
Rindo
D6 th!=ng áp su$t m#c bi9n khu v#c Indonesia
Tháng 12 nKm tr!*c
Soi
ChB s2 Dao %0ng Nam
Tháng 7 nKm tr!*c
AnoNino12
D6 th!=ng SST khu v#c Nino 1+2 (0-10°S;
90°W-80°W)
Hi+u gi7a tháng 3 và

tháng 2
AnoNino3
D6 th!=ng SST khu v#c khu v#c Nino 3 (5°N-
5°S; 150°W-90°W)
Hi+u gi7a tháng 3 và
tháng 2
AnoNino4
D6 th!=ng SST khu v#c khu v#c Nino 4 (5°N-
5°S; 160°E-150°W)
Hi+u gi7a tháng 11
và tháng 8 nKm tr!*c
AnoNino34
D6 th!=ng SST khu v#c khu v#c Nino 3.4 (5°N-
5°S; 170-120°W)
Hi+u gi7a tháng 3 và
tháng 2
WP
ChB s2 Tây Thái Bình D!"ng
Hi+u gi7a tháng 11
và tháng 8 nKm tr!*c

Nhóm chB s2 hoàn l!u

U30-U50
Chênh l+ch gió vN h!*ng m#c 30 mb và 50 mb
khu v#c (8
o
N – 16
o
N; 80

o
E – 100
o
E)
Hi+u gi7a tháng 3 và
tháng 2
H500
L0 cao %6a th( v6 m#c 500 mb khu v#c (30
o
N –
35
o
N; 160
o
E – 180
o
E)
Hi+u gi7a tháng 3 và
tháng 2
U200
Gió vN h!*ng m#c 200 mb khu v#c (15
o
N –
20
o
N; 200
o
E – 220
o
E)

Hi+u gi7a tháng 3 và
tháng 2
H850
L0 cao %6a th( v6 m#c 850 mb khu v#c (30
o
N –
35
o
N; 160
o
E – 180
o
E)
Hi+u gi7a tháng 3 và
tháng 2
U200-U850
Chênh l+ch gió vN h!*ng m#c 200 mb và 850
mb khu v#c (15
o
N – 20
o
N; 200
o
E – 220
o
E)
Hi+u gi7a tháng 3 và
tháng 2
V& h/n d# báo, các y(u t2 nhi+t %0 c#c tr6 s3 có quan h+ th2ng kê %!4c xây d#ng
cho toàn b0 12 tháng. Quan h+ th2ng kê cho y(u t2 n,ng nóng chB %!4c xây d#ng cho

các tháng mùa xuân và hè (tháng 3 %(n tháng 8). Quan h+ th2ng kê cho y(u t2 rét %)m
chB %!4c xây d#ng cho ba tháng mùa %ông (tháng 12 %(n tháng 2). T!"ng t#, v*i y(u
t2 %4 t không khí l/nh, mô hình th2ng kê chB %!4c xây d#ng cho mùa %ông và khác v*i
các y(u t2 tr!* c h/n d# báo c1a các %4t không khí l/nh là d# báo mùa thay vì d# báo
tháng. Cu2i cùng mô hình th2ng kê cho s2 %4t m!a l*n cHng có h/n mùa nh!ng %!4c
th#c hi+n cho hai mùa hè và thu.
L9 ki9m nghi+m ph!"ng trình d# báo thu %!4c chu?i s2 li+u t8 1979 %(n 2007
%!4c phân chia thành hai t)p 1979-1998 và 1999-2007 trong %ó chu?i s2 li+u %Cu
%!4c sD d>ng %9 xây d#ng ph!"ng trình hFi quy, chu?i s2 li+u sau %óng vai trò t)p s2
li+u %0c l)p %9 ki9m tra ph!"ng trình hFi quy. Nh! v)y dung l!4ng mIu 20 nKm khi
xây d#ng ph!"ng trình hFi quy khá nh; n(u xây d#ng ph!"ng trình riêng cho m?i

204
tháng. L9 tKng dung l!4ng mIu các tháng s3 %!4c g0p l/i theo 4 mùa xuân (tháng
3,4,5), h/ (tháng 6,7,8), thu (tháng 9,10,11), %ông (tháng 12,1,2).
V*i hai y(u t2 hi+n t!4ng n,ng nóng và rét %)m, khác v*i REEP, FDA chB phân
l*p y(u t2 d# báo thành 2 l*p có x5y ra hi+n t!4ng hay không mà không %!a ra d# báo
xác su$t gi7 a 0 và 1. L9 thu %!4c giá tr6 xác su$t d# báo ta s3 sD d>ng kE thu)t bi(n
%Ai (transforming) c1a Murphy và Winkler (1987) [244]. Giá tr6 phân l*p 0 1 t8 FDA
s3 %!4c thay th( b<ng bi(n liên t>c là kho5ng cách t8 %i9m d# báo % (n mGt phMng phân
l*p. T)p các giá tr6 này, xác %6nh t8 FDA trên t)p s2 li+u ph> thu0c, %!4c s,p x(p theo
th- t# tKng dCn và chia %&u thành m!=i phCn. V*i m?i phCn, các quan tr,c khi d# báo
r"i vào phCn này %!4c t)p h4 p l/i và xác %6nh xác su$t l!4ng m!a th#c t( l*n h"n
ng!Qng m!a %ang xét t!"ng -ng. Giá tr6 này %!4c xem nh! xác su$t d# báo sau %ó khi
áp d>ng FDA trên t)p d7 li+u %0c l)p và kho5ng cách d# báo r"i vào phCn m!=i t!"ng
-ng. Ví d> khi kho5ng cách d# báo trong kho5ng [1,2] trên t)p s2 li+ u ph> thu0c, ta
quan sát th$y tCn xu$t m!a th#c t( là 0.9. Giá tr6 0.9 này s3 là giá tr6 xác su$t d# báo
n(u kho5ng cách d# báo trên t)p d7 li+u %0c l)p sau %ó thu0c kho5ng [1,2].
V*i hai y( u t2 s2 %4t m!a l*n và s2 %4t không khí l/nh, 2 ph!"ng pháp MLR và
ANN có th9 d# báo s2 %4t nh; h"n 0. Trong tr!=ng h4p này ta s3 dùng kE thu)t c,t

(clipping) gán nh7ng giá tr6 d# báo nh; h"n 0 b<ng 0. V*i BVN và BBD ph!"ng pháp
REG %!4c sD d>ng.
5.3.5 Ph+,ng pháp #ánh giá
Do l#a ch'n d# báo t/i %i9m tr/m, %ánh giá d# báo cHng %!4c th#c hi+ n t/i các
%i9m tr/m d#a trên các chB tiêu s3 nêu d!*i %ây. M0t s2 chB tiêu khi cCn thi(t s3 %!4c
%ánh giá theo vùng d#a theo vùng khí h)u. Lánh giá d#a theo vùng %5m b5o m0t t)p
d7 li+u %ánh giá %1 l*n, không b6 5nh h!:ng nhi&u khi giá tr6 %o m0t tr/m nào %ó trong
khu v#c có sai s2 l*n. H" n n7a, ta vIn có th9 quan sát phân b2 c1a ch$t l!4ng d# báo
theo không gian t8 %ó có nh7ng khuy(n cáo v& ch$t l!4ng d# báo t/i m0t khu v#c c>
th9.
Các chB s2 %ánh giá c" b5n cho bài toán d# báo th=i ti(t %ã tr: nên r$t quen thu0c
: Vi+t Nam cùng v*i s# xu$t hi+n c1a các mô hình s2 d# báo th=i ti(t tuy nhiên v*i d#
báo khí h)u, sD d>ng các chB s2 nào trong %ánh giá vIn còn khá m*i. Các chB s2 sD
d>ng trong %& tài này hoàn toàn %!4c th#c hi+n theo khuy(n cáo c1a WMO %2i v*i d#
báo h/n dài. V*i d# báo hi+n t!4ng nh! kh5 nKng xu$t hi+n n, ng nóng hay rét %)m, %&
tài sD d>ng bi9u %F tin c)y và chB s2 liên quan tr#c ti(p là BSS (Brier Skill Score). V*i
các y(u t2 còn l/i, %& tài sD d>ng hai chB s2 là MSSS (Mean Square Skill Score) và h+
s2 t!"ng quan CORR. Hai chB s2 BSS và CORR ngoài sD d>ng trong %ánh giá còn
%!4c sD d>ng khi tuy9n ch'n nhân t2 %9 có th9 thu %!4c d# báo v*i ch$t l!4ng t2t nh$t,
tránh x5y ra hi+n t!4ng quá kh*p (overfitting). Trên th#c t( CORR không %!4 c sD
d>ng tr#c ti(p nh! BSS mà thông qua chB s2 RV (Reduction of Variance) hay R
2
chính
là bình ph!"ng c1a h+ s2 t!"ng quan. Cách th#c hi+n này t/o nên tính th2ng nh$ t khi
th#c hi+n xây d#ng mô hình th2ng kê. Do h+ s2 t!"ng quan là m0t chB s2 c" b5n trong
th2ng kê, phCn d!*i %ây s3 chB trình bày các chB s2 còn l/i.

205
5.4 K&t qu+ tính toán, phân tích và "ánh giá
5.4.1 Tuy-n ch.n nhân t) d* báo

Phân tích thành phCn chính PCA s3 %!4c th#c hi+n trên 4 mi&n khác nhau khi
xác %6nh các thành phCn chính PCx %!4c sD d>ng làm nhân t2 d# báo. Mi&n 1 l*n nh$t
có t'a %0 70
0
E-240
0
E, -40
0
S-70
0
N bao ph1 toàn b0 khu v#c Thái Bình D!"ng. D/ ng
c1a hàm tr#c giao %C u tiên EOF1 và bi(n thiên c1a thành phCn chính t!"ng -ng PC1
cho bi(n PMSL trung bình tháng vào mùa hè trên mi&n này %!4c cho trên hình 5.4.
Mi&n 2 nh; h"n có t'a %0 80
0
E-145
0
E, -10
0
S-40
0
N bao ph1 khu v#c tây b,c Thái Bình
D!"ng. Hình 5.5 t!"ng t# nh! hình 5.4 cho ta hình 5nh v& mi&n này thông qua hàm
EOF1. Mi&n 3 nh; nh$t có t'a %0 95
0
E-125
0
E, 0
0
S-30

0
N bao ph1 khu v#c Vi+t Nam
(hình 2.7). Có th9 th$y rõ t8 hình 5.5 và 5.6, khi mi&n nh; d/ng hàm EOF %C u tiên mô
t5 ho/t %0ng c1a áp cao tây Thái Bình D!"ng vào mùa hè. CCn chú . r<ng khi th#c
hi+n PCA, ta ph5i khD bias %2i v*i các tr!=ng %Cu vào cho nên giá tr6 PC1 thu %!4c s3
dao %0ng quanh giá tr6 0. Cu2i cùng, mi&n 4 có kích th!*c t!"ng t# mi&n 1 nh!ng
%!4c d6ch chuy9n nhi&u h"n v& phía tây v*i t'a %0 0
0
E-170
0
E, -40
0
S-70
0
N bao ph1
toàn b0 châu Âu, châu Phi và tây b,c Thái Bình D!"ng. D/ng hàm EOF1 và bi(n thiên
c1a PC1 c1a bi(n PMSL vào mùa %ông trên mi&n này %!4c cho trên hình 5.7.




Hình 5.4 Hàm EOF1 và bi7n thiên c8a
PC1 cho bi7n PMSL trung bình tháng vào
mùa hè trên mi9n 1
Hình 5.5 Hàm EOF1 và bi7n thiên c8a
PC1 cho bi7n PMSL trung bình tháng vào
mùa hè trên mi9n 2

206

Hình 5.6 Hàm EOF1 và bi7n thiên c8a
PC1 cho bi7n PMSL trung bình tháng vào
mùa hè trên mi9n 3
Hình 5.7 Hàm EOF1 và bi7n thiên c8a
PC1 cho bi7n PMSL trung bình tháng vào
mùa #ông trên mi9n 4

Ki9m nghi+m ch$t l!4ng d# báo theo các ph!"ng pháp l#a ch'n nhân t2 d# báo
khác nhau s3 %!4c th#c hi+n nh! %ã trình bày trong ch!"ng 2 t8 t)p s2 li+u %0 c l)p
1999-2007 v*i t)p s2 li+u 1979-1998 %!4c sD d>ng xây d#ng ph!"ng trình d# báo.
Ngoài 4 ph!"ng pháp l#a ch'n nhân t2 d# báo t8 các PCx v*i 4 mi&n khác nhau
(PCAMLR1, PCAMLR2, PCAMLR3, PCAMLR4) nêu trên, ph!"ng pháp l#a ch'n
nhân t2 d# báo t8 %i9m gCn %i9m tr/m nh$t (MLR) cHng %!4c %!a vào so sánh. Có th9
hi9u ph!"ng pháp này là m0 t bi(n th9 % G c bi+t c1a PCA khi mi&n tính co l/i thành m0t
%i9m duy nh$t (hay mi&n 5 chB bao gFm m0t %i9 m). Y(u t2 d# báo %!4c l#a ch'n ki9m
nghi+m là nhi+t %0 trung bình tháng (T2m) v*i mô hình th2 ng kê REG.
Ch$t l!4ng d# báo theo các ph!"ng pháp khác nhau s3 %!4c %ánh giá thông qua
chB s2 RV, MSSS. Các hình P5.1 %(n P5.4 lCn l!4t mô t5 bi(n thiên c1a chB s2 RV
trung bình trên toàn Vi+t Nam theo 4 mùa v*i 4 ph!"ng pháp l#a ch'n nhân t2 khác
nhau. V*i cùng m0t tO l+ d8ng, chB s2 RV trên t)p d7 li+u %0c l)p s3 l*n h"n khi mi&n
tính cho PCA thu nh; l/i. Tr!=ng h4p %Gc bi+t khi sD d>ng %i9m gCn %i9m tr/m nh$t
làm nhân t2 d# báo (hay mi&n tính PCA thu nh; l/i thành 1 %i9m), ngo/i tr8 mùa %ông,
chB s2 RV thu %!4c luôn l*n h"n chB s2 RV t!"ng -ng t8 các nhân t2 theo PCA v*i
mi&n tính khác nhau.
Nh! v)y, kh5o sát theo chB s2 RV, ph!"ng án l#a ch'n nhân t2 theo %i9m gCn
nh$t cho ch$t l! 4ng d# báo t2t h"n so v*i các ph!"ng pháp có sD d>ng PCA. L 9 so
sánh c> th9 h"n t/i t8ng %i9m tr/m và sD d>ng thêm %i9m s2 khác khi %ánh giá, hình

P5.5 %(n P5.8 mô t5 phân b2 c1a %i9m s2 MSSS t/i các %i9m tr/m t!"ng -ng theo 4
mùa. Các hình này chB ti(n hành so sánh gi7a ph!"ng án l$y %i9m gCn nh$t v*i
ph!"ng án sD d>ng các PCx t8 PCA trên mi&n tính nh; nh$t (mi&n 3) do khi mi&n tính

207
m: r0ng, ch$t l!4ng d# báo s3 gi5m nh! %ã kh5o sát : trên. Có th9 th$y t8 các hình v3
này, ph!"ng án MLR không hoàn toàn có MSSS cao h"n so v*i PCAMLR3 t/i m'i
%i9m tr/m nh!ng tính trung bình d# báo theo MLR th!=ng cho MSSS cao h"n so v*i
PCAMLR3 ngo/i tr8 vào mùa %ông. Tuy nhiên, không d@ gi5i thích t/i sao PCAMLR3
l/i cho ch$t l!4ng d# báo t2 t h"n so v*i MLR vào mùa %ông và th$p h"n vào các mùa
khác.
V*i các bi(n tr6 s2 khác nh! nhi+t %0 c#c ti9u trung bình tháng (Tmin2m) hay
nhi+t %0 c#c %/i trung bình tháng (Tmax2m), %& tài cHng thu %!4c nh7ng nh)n xét
t!"ng t# nh! trên. Ti(p theo ta s3 kh5o sát ch$t l!4ng d# báo s2 %4t m!a l*n theo các
ph!"ng pháp l#a ch'n nhân t2 d# báo %ã nêu trên. Khác v*i y(u t2 nhi+t %0 nêu trên
có h/n d# báo tháng, s2 %4t m!a l*n có h/n d# báo mùa và chB th#c hi+n cho mùa hè
và thu. ChB s2 RV trung bình d# báo mùa hè và thu trên toàn Vi+t Nam %!4c cho trên
hình P5.9 và P5.10. D@ th$y chB s2 RV trên t)p d7 li+u %0c l)p theo 5 ph!"ng pháp %&u
không có nhi&u khác bi+t và dao %0ng xung quanh giá tr6 0.10 %( n 0.15 dù trên t)p d7
li+u ph> thu0c RV có th9 %/ t t*i giá tr6 1. Li&u này cho th$y m0t t!"ng quan r$t y(u
gi7a các y(u t2 khí h)u quy mô l*n v*i y(u t2 s2 %4t m!a l*n trên quy mô %6a ph!"ng.
L9 phân tách rõ h"n ch$t l!4ng d# báo gi7a PCAMLRx (: %ây ta chB dùng
PCAMLR3 làm %/i di+n) và MLR, ta kh5o sát thêm phân b2 c1a MSSS trên hình
P5.11 và P5.12. Theo các b5n %F phân b2 này, tr6 s2 MSSS t8 PCAMLR3 th!=ng có
giá tr6 th$p h"n nhi&u so v*i tr6 s2 t!"ng -ng t8 MLR có nghNa MLR th!=ng cho d#
báo t2t h"n. Tuy nhiên, các tr6 s2 này th!= ng có giá tr6 âm có nghNa r<ng c5 hai
ph!"ng pháp này %&u có kE nKng th$p h"n so v*i d# báo khí h)u. Li&u này cHng th2ng
nh$t v*i di@n bi(n c1a chB s2 RV %ã mô t5 : trên khi RV cho th$y m0t t!"ng quan r$t
th$p gi7a nhân t2 và y(u t2 d# báo, dIn %(n các d# báo có ch$t l! 4 ng th$p và th!=ng
kém h"n so v*i d# báo khí h)u. Các nh)n %6nh v*i d# báo s2 %4t m!a l*n : trên cHng

t!"ng t# v*i d# báo s2 %4t không khí l/nh.
V*i các bi(n hi+n t!4ng, %& tài s3 kh5 o sát ch$t l!4ng d# báo kh5 nKng xu$t hi+n
rét %)m v*i cùng 5 ph!"ng pháp l#a ch'n nhân t2 nh! trên. Ph!"ng pháp th2ng kê sD
d>ng vIn là REG nh!ng th!=ng %!4c bi( t %(n v*i tên g'i REEP. Do th#c hi+n kh5o
sát bi(n hi+n t!4ng nên chB s2 RV s3 %!4c thay th( b:i chB s2 BSS và ta s3 sD d>ng
thêm bi9u %F tin c)y %9 %ánh giá d# báo. Hình P5.13 t!"ng t# nh! các hình tr!*c %ó
mô t5 bi(n thiên c1a BSS theo 5 ph!"ng pháp. Trong khi c5 4 ph!"ng pháp
PCAMLRx %&u cho BSS nh; h"n 0, MLR t; ra t2t h"n khi BSS có tr6 s2 cQ 0.07. K(t
qu5 này ti(p t>c khMng %6nh ! u th( c1 a ph!"ng pháp l#a ch'n %i9m gCn nh$t so v*i sD
d>ng PCA tr!*c khi tuy9n ch'n nhân t2.
Bi9u %F tin c)y cho d# báo cho kh5 nKng xu$t hi+n rét %)m %!4c th9 hi+n trên
hình 5.8 v*i ph!"ng pháp PCAMLR3 %/i di+n cho các ph!"ng pháp PCAMLRx %!4c
so sánh v*i MLR. D# báo theo MLR có %0 tin c) y và %0 phân gi5i t2t h" n so v*i d#
báo t8 PCAMLR3, dIn %(n %i9m s2 BSS trung bình cao h"n (BSS d# báo theo
PCAMLR3 th)m chí còn nh; h"n 0 có nghNa d# báo theo PCAMLR3 có kE nKng th$p
h"n d# báo khí h)u). Tu %i9m duy nh$t v*i PCAMLR3 là d# báo %!a ra có %0 nh'n
l*n khi d# báo t)p trung v& hai %Cu c1a d# báo khí h)u thay vì t)p trung quanh d# báo
khí h)u nh! v*i MLR. Y(u t2 d# báo kh5 nKng xu$t hi+n n,ng nóng cHng cho các k(t
qu5 t!"ng t# nh!ng không %!4c th9 hi+n : %ây.

208


Hình 5.8 Bi9u #$ tin c:y trên khu v,c Vi-t Nam trong mùa #ông t0 2 ph1"ng pháp l,a
ch/n nhân t+ PCAMLR3 và MLR trên t:p s+ li-u #&c l:p theo REEP cho kh4 n;ng
xu<t hi-n rét #:m
TAng h4p l/i t8 các %ánh giá trên, ph!"ng án l#a ch'n nhân t2 d# báo theo %i9m
l!*i gCn %i9 m tr/m nh$t t; ra có !u th( h"n so v*i sD d>ng các thánh phCn chính PCx
là k(t qu5 c1a ph!" ng pháp PCA trên m0t mi&n tính l#a ch'n tr!*c nào %ó. Các k(t
qu5 d# báo d!*i %ây s3 không sD d>ng ph!"ng pháp PCA và chB sD d>ng ph!"ng pháp

%i9m gCn nh$t khi l#a ch'n nhân t2 d# báo.
Vi+c tuy9n ch' n nhân t2 d# báo cho BVN và BBD %!4c th#c hi+n thông qua kE
thu)t l'c nhân t2 b<ng ph!"ng pháp hFi qui t8ng b!*c.
5.4.2 D* báo nhi&t #/ c*c tr0
Tr!*c h( t ta kh5o sát tO l+ d8ng cho m?i ph!"ng trình hFi quy nh! trên hình
P5.14 %(n P5.17. V*i ph!"ng pháp REG, có th9 l$y m0 t tO l+ d8ng chung là 0.5% %2i
v*i nhi+t %0 c#c tr6 không ph> thu0c vào mùa ngo/i tr8 mùa hè v*i Tmin2m khi tO l+
này ph5i là 3%. V*i ph!"ng pháp ANN, tO l+ d8ng t2i !u bi(n thiên trong kho5ng t8
5% %(n 15%, thay %Ai theo mùa. Có th9 l$y m0t tO l+ d8ng chung là 15% % 2 i v*i nhi+t
%0 c#c tr6 không ph> thu0c vào mùa. Có th9 th$y trong m0t s2 tr!=ng h4p RV trên t)p
s2 li+u %0c l)p l/i l*n h"n so v*i RV trên t)p s2 li+u ph> thu0c. Li&u này x5y ra do
dung l!4ng mIu c1a c5 t)p d7 li+u ph> thu0c và %0c l)p quá nh;. M0t %Gc %i9m khác
%áng chú . h"n là RV vào mùa xuân và thu luôn có giá tr6 l*n h"n so v*i RV vào mùa
%ông và mùa hè. NghNa là d# báo vào mùa xuân và thu luôn có t!"ng quan cao h"n so
v*i d# báo vào mùa hè và %ông. Li&u này có th9 gi5i thích %!4c n(u chú . r<ng th=i
gian mùa xuân và thu chính là th=i gian chuy9n mùa v*i y(u t2 nhi+t %0 th9 hi+n bi(n
%0ng mùa r$t rõ trong khi ít bi(n %0ng h" n trong mùa hè và mùa %ông. T!"ng quan
cao h"n cho th$y ph!"ng trình d# báo ph5n ánh t2t bi(n %0ng mùa thông qua dao %0ng
c1a các tr!=ng khí h)u quy mô l*n toàn cCu. Tuy nhiên bi(n %0ng trong m0t mùa thì
ch!a có %!4c m0t t!"ng quan t2t nh! v)y.
Hình P5.18 %(n P5.21 t!"ng -ng cho ta phân b2 c1a corr trên toàn b0 khu v#c
Vi+t Nam theo 4 mùa v*i Tmin2m và Tmax2m. H+ s2 t!"ng quan d# báo theo REG
%&u có giá tr6 d!"ng cho th$y t!"ng quan gi7a bi( n quy mô l*n và quy mô %6a ph!"ng

209
%ã %!4c n,m b,t b:i ph!"ng trình hFi quy. T/i cùng m0t %i9m tr/m, REG th!=ng cho
h+ s2 t!"ng quan l*n h"n so v*i ANN có nghNa so v*i mô hình REG, ANN có ch$t
l!4ng d# báo th$p h"n. M0t s2 %i9m d# báo theo ANN th)m chí có t!"ng quan âm vào
mùa hè và %ông. T!"ng %Fng v* i nh)n xét tr!*c %ó khi xác %6nh tO l+ d8ng có th9 th$y
h+ s2 t!"ng quan vào mùa xuân và thu luôn l*n h"n so v*i giá tr6 t!"ng -ng vào mùa

hè và %ông. Vào hai mùa xuân và thu t/i m0t s2 %i9m giá tr6 t!"ng quan r$t l*n có khi
lên %(n 0.98, 0.99. Nh! %ã nói : trên %i&u này cho th$y ph!"ng trình hFi quy mô
ph;ng r$t t2t bi(n %0ng mùa.




Hình 5.9 Chu=i th>i gian quan tr3c và d, báo Tmin2m và Tmax2m t%i m&t s+ #i.m
tr%m có k? n;ng th<p h"n d, báo khí h:u theo REG

210
Phân b2 c1a MSSS v*i Tmin2m và Tmax2m %!4c cho trên hình P5.22 %(n P5.25.
Mô hình REG cHng nh! ANN cho th$y m0t kE nKng d# báo t2t h"n d# báo khí h)u t/i
hCu h(t các %i9m tr/m. T!"ng t# nh! v*i corr, t/i cùng m0t %i9m tr/m, d# báo theo
REG th!=ng cho MSSS l*n h"n so v*i d# báo theo ANN. T/i m0t s2 %i9 m MSSS âm
có nghNa d# báo theo mô hình REG hay ANN có nh7ng v$n %& nh$t %6nh t/i các %i9m
tr/m này. M0t s2 chu?i th=i gian d# báo và quan tr,c t/i các %i9m tr/m có MSSS âm
%!4c cho trên hình 5.9. Tuy nhiên, r$t khó gi5i thích t/i sao kE nKng d# báo t/i %ây l/i
th$p h"n so v*i d# báo khí h)u.
TAng h4p l/i, d# báo nhi+t %0 c#c tr6 theo ph!"ng pháp REG cho th$y m0t ch$t
l!4ng d# báo t2t h"n so v*i d# báo theo ph!"ng pháp ANN. Các ph!"ng trình thu
%!4c có th9 -ng d>ng trong d# báo h/n tháng cho Tmin2m và Tmax2m.
Trên % ây là %ánh giá t!"ng %2 i d# báo nhi+t %0 c#c tr6 khi so sánh v*i m0t d#
báo %2i ch-ng là d# báo khí h)u v*i m>c % ích chB ra kE nKng c1a d# báo th2ng kê.
Lánh giá này %ã cho th$y ph!"ng pháp REG cho k(t qu5 d# báo t2t h"n so v*i ANN.
D!*i %ây mô t5 giá tr6 sai s2 tuy+t %2i c1a d# báo Tmin2m và Tmax2m theo ph!"ng
pháp REG trên 7 khu v#c khác nhau trong 4 mùa (b5ng 5.2, 5.3). Sai s2 d# báo
Tmin2m trên t$t c5 các khu v#c luôn nh; h"n 1
0
C cho m'i mùa. Riêng mùa hè sai s2

này có giá tr6 th$p nh$t 0.5
0
C. L2i v* i Tmax2m sai s2 cao h"n có th9 t*i 1.7
0
C dù mùa
hè vIn là mùa có sai s2 nh; nh$t t!"ng t# nh! Tmin2m. LGc bi+ t Tmax d# báo vào
mùa %ông có sai s2 l*n nh$t so v*i các mùa khác. Xét riêng v& h+ s2 t!"ng quan v*i c5
Tmin2m và Tmax2m, d# báo trên khu v#c Nam B0 và LFng b<ng B,c B0 cho k(t qu5
d# báo kém h"n so v*i các khu v#c khác.
B5ng 5.2, 5.3 mô t5 sai s2 trung bình trên m0t khu v# c, sai s2 c> th9 t/i m0t s2
%i9m tr/m %!4c th9 hi+n trong các hình 5.10 %(n 5.13.

B4ng 5.2. Sai s+ ME, RMSE và h- s+ t1"ng quan CORR trên t:p s+ li-u #&c l:p theo REG d,
báo Tmin2m cho 4 mùa trên 7 khu v,c

TBB
LBB
LBBB
BTB
NTB
TN
NB

Xuân
ME
0.2
0.0
-0.5
-0.4
-0.3

-0.4
-0.5
RMSE
0.9
0.7
1.0
1.0
0.6
0.9
1.0
CORR
0.94
0.98
0.95
0.94
0.96
0.96
0.68

H/
ME
0.2
0.1
0.2
0.1
-0.1
-0.2
-0.2
RMSE
0.5

0.3
0.4
0.5
0.4
0.4
0.5
CORR
0.94
0.99
0.83
0.96
0.94
0.99
0.72

Thu
ME
0.5
0.4
0.7
0.4
-0.1
-0.2
-0.2
RMSE
0.9
0.8
0.8
0.7
0.4

0.6
0.5
CORR
0.97
0.98
0.98
0.97
0.97
0.98
0.70

Lông
ME
0.3
-0.1
-0.1
0.0
-0.2
-0.5
-0.2
RMSE
0.9
0.9
1.0
0.9
0.6
1.0
0.7
CORR
0.90

0.96
0.79
0.85
0.94
0.94
0.71




211
B4ng 5.3. Sai s+ ME, RMSE và h- s+ t1"ng quan CORR trên t:p s+ li-u #&c l:p theo REG d,
báo Tmax2m cho 4 mùa trên 7 khu v,c

TBB
LBB
LBBB
BTB
NTB
TN
NB

Xuân
ME
0.4
-0.1
-1.2
0.1
0.2
0.5

-0.2
RMSE
0.9
0.9
1.7
1.4
0.7
0.8
0.8
CORR
0.94
0.97
0.94
0.91
0.93
0.95
0.78

H/
ME
0.1
0.3
-0.1
0.4
0.2
0.2
-0.2
RMSE
0.8
0.6

0.6
0.9
0.7
0.6
0.5
CORR
0.92
0.99
0.85
0.88
0.91
0.98
0.84

Thu
ME
0.2
0.5
0.4
0.8
0.1
0.1
-0.4
RMSE
0.9
0.8
0.7
1.0
0.7
0.6

0.7
CORR
0.96
0.99
0.97
0.96
0.93
0.93
0.70

Lông
ME
0.1
-0.1
-0.3
0.3
0.3
0.5
0.1
RMSE
1.2
1.2
1.6
1.5
0.8
1.0
0.7
CORR
0.93
0.91

0.58
0.71
0.93
0.89
0.83




Hình 5.10. Chu=i th>i gian quan tr3c và d, báo Tmin2m t%i tr%m Láng theo REG
trong 4 mùa

212






Hình 5.11 Chu=i th>i gian quan tr3c và d, báo Tmin2m t%i tr%m C@n Th" theo REG
trong 4 mùa

213





Hình 5.12. Chu=i th>i gian quan tr3c và d, báo Tmax2m t%i tr%m Láng theo REG
trong 4 mùa











214





Hình 5.13. Chu=i th>i gian quan tr3c và d, báo Tmax2m t%i tr%m C@n Th" theo REG
trong 4 mùa

Các ph!"ng trình hFi quy thu %!4c sau khi mã hóa b<ng ngôn ng7 ch!"ng trình
ch/y %!4c trên h+ th2ng máy tính s3 %!4c áp d>ng vào d# báo v*i mô hình CFS thay

th( cho NNRP2. Th=i %i9m d# báo b,t %Cu ngày 03/01/2010. H/n d# báo là 10 tháng
tính t8 th=i %i9m b,t %Cu d# báo t!"ng -ng v*i h/n d# báo trong th#c t( c1a CFS. Trên
các hình 5.14, 5.15 minh h'a chu?i th=i gian d# báo t/i m0t s2 %i9m tr/m. Các chu?i
th=i gian này cHng bao gFm c5 d# báo khí h)u và quan tr,c th#c (n(u có th9 cung c$p
t/i th=i %i9m th#c hi+n d# báo).


215


Hình 5.14 D, báo Tmin2m cho 10 tháng #@u n;m 2010


Hình 5.15 D, báo Tmax2m cho 10 tháng #@u n;m 2010

5.4.3. D* báo s) #1t m+a l2n
Kh5o sát tO l+ d8ng thích h4p cho các ph!"ng trình hFi quy %!4c mô t5 trên các
hình P5.26 và P5.27. V* i ph!"ng pháp REG, tO l+ d8ng t2i !u cho d# báo vào mùa hè
là 8% và mùa thu là 5%. V*i ph!"ng pháp ANN, tO l+ d8ng t2i !u cho d# báo vào
mùa hè và mùa thu là 5%. MGc dù RV trên t)p d7 li+u ph> thu0c có th9 %/t t*i giá tr6
r$t l*n khi gi5m dCn tO l+ d8ng nh!ng trên t)p d7 li+ u %0c l)p RV có giá tr6 khá nh; chB
vào cQ 0.15. Li&u này cho th$y khó có th9 kJ v'ng vào m0 t d# báo s2 %4t m!a l*n v*i