Đánh giá khả năng dự báo quỹ đạo và cường độ bão trên biển đông hạn 5 ngày bằng mô hình WRF với sơ đồ đồng hóa letkf

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
***********

Phạm Thị Minh

ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG DỰ BÁO QŨY ĐẠO VÀ CƢỜNG ĐỘ BÃO
TRÊN BIỂN ĐÔNG HẠN 5 NGÀY BẰNG MÔ HÌNH WRF VỚI SƠ ĐỒ
ĐỒNG HÓA LETKF

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

HÀ NỘI - 2013

1


ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
LỜI CẢM ƠN

***********

Phạm Thị Minh

ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG DỰ BÁO QŨY ĐẠO VÀ CƢỜNG ĐỘ BÃO
TRÊN BIỂN ĐÔNG HẠN 5 NGÀY BẰNG MÔ HÌNH WRF VỚI SƠ ĐỒ
ĐỒNG HÓA LETKF

Chuyên ngành: Khí tượng và Khí hậu học
Mã số: 60.44.87

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
GS. TS. Trần Tân Tiến

HÀ NỘI - 2013

2


LỜI CÁM ƠN
Trước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới GS. TS. Trần Tân Tiến, là
người không những tận tình chỉ bảo, định hướng và hướng dẫn tôi hoàn thành luận
văn này mà còn là người đã tạo cơ hội để tôi tiếp tục theo ngành khí tượng. Em xin
chân thành cảm ơn Thầy!
Tôi xin cảm ơn các thầy cô và các cán bộ trong Khoa Khí tượng Thủy văn và
Hải dương học đã cung cấp cho tôi những kiến thức chuyên môn và những kinh
nghiệm quý giá, và tạo điều kiện thuận lợi về cơ sở vật chất trong suốt thời gian tôi
học tập và thực hành ở Khoa.
Tôi cũng xin cảm ơn Phòng Sau đại học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên
đã tạo điều kiện cho tôi trong thời gian hoành thành luận văn.
Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình, người thân và bạn
bè, những người đã luôn ở bên cạnh cổ vũ, động viên và tạo mọi điều kiện tốt nhất
cho tôi trong suốt thời gian học tập và hoàn thành luận văn. Tôi cũng cám ơn sinh
viên Lê Thị Liên 05CĐKT1 đã giúp tôi chỉnh sửa bản thảo, hoàn thiện luận văn.
Hà Nội, ngày 9 tháng 03 năm 2014

Phạm Thị Minh

3

MỤC LỤC
CHƢƠNG 1.................................................................................................................... 2
TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO BÃO HẠN 5 NGÀY VÀ SƠ ĐỒ ĐỒNG HÓA
LETKF ........................................................................................................................... 2
1.1 Tình hình dự báo bão hạn 5 ngày trên Thế giới và Việt Nam ........................... 2
1.2 Tổng quan về sơ đồ đồng hóa LETKF .............................................................. 4
1.2.1 Một số nghiên cứu về sơ đồ LETKF ........................................................... 4
1.2.2 Thuật toán LETKF ...................................................................................... 7
CHƢƠNG 2.................................................................................................................... 9
THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM VÀ PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ ................................ 9
2.1 Sử dụng LETKF trong mô hình WRF đồng hóa số liệu phục vụ dự báo bão
hạn 5 ngày ................................................................................................................ 9
2.2 Sơ lược về quá trình hoạt động của cơn bão Megi 2010 ................................. 11
2.3 Thiết kế miền tính và cấu trúc tổ hợp .............................................................. 12
2.4 Nguồn số liệu ................................................................................................... 13
2.5 Phương pháp đánh giá kết quả dự báo quỹ đạo và cường độ bão ................... 15
2.5.1 Phương pháp đánh giá dựa vào MAE ....................................................... 17
2.5.2 Phương pháp đánh giá dựa vào tỷ số giữa độ tán tổ hợp và sai số tuyệt đối.
............................................................................................................................ 17
2.5.3 Phương pháp đánh giá dựa vào sai số căn quân phương năng lượng trung
bình thể tích. ....................................................................................................... 19
CHƢƠNG 3.................................................................................................................. 20
KẾT QUẢ TÍNH TOÁN VỚI CƠN BÃO MEGI 2010 ........................................... 20
3.1 Khảo sát số thành phần tổ hợp......................................................................... 20
3.2 Khảo sát vai trò của bộ số liệu hỗn hợp (vệ tinh + cao không) trong dự báo
bão hạn 5 ngày ....................................................................................................... 21
3.3 Khả năng dự báo bão hạn 5 ngày của mô hình WRF với sơ đồ LETKF ........ 35
3.3.1 Quỹ đạo bão .............................................................................................. 36
3.3.2 Cường độ bão ............................................................................................ 38

4


KẾT LUẬN .................................................................................................................. 44
PHỤ LỤC ..................................................................................................................... 46
TÀI LIỆU THAM KHẢO .......................................................................................... 50

5


DANH MỤC HÌNH
Hình 2.1. Sơ đồ minh họa hệ thống dự báo tổ hợp WRF-LETKF ..........................9
Hình 2.2. Quỹ đạo cơn bão MEGI từ ngày 13/10 đến ngày 23/10/2010 ..............12
Theo Nguồn Internet [46]. .....................................................................................12
Hình 2.3. Bản đồ phân bố các trạm quan trắc cao không trên khu vực Châu Á. ..15
Hình 2.4. Sơ đồ các thành phần của một “tổ hợp dự báo tốt” (hình trái) và ” tổ
hợp dự báo xấu” (hình phải) trong hệ thống dự báo tổ hợp ..................................16
Hình 3.1. Sai số căn quân phương năng lượng trung bình thể tích trong thí
nghiệm độ nhạy của phương pháp đa vật lý với số thành phân tổ hợp khác nhau:
10 (dấu nhân), 15 (tam giác), 20 (hình vuông), 25 (hình tròn), 30 (vòng tròn hở),
35 (dấu hoa thị), 40 (dấu cộng), và 50 (kim cương). .............................................21
Hình 3.2. Quỹ đạo cơn bão Megi quan trắc (màu đen ) và dự báo tất định với thời
điểm bắt đầu dự báo lúc 12z15 ( màu đỏ); 00z16 (xanh lá cây); 12z16 (xanh
dương); 00z17 (xanh da trời); 12z17 (màu hồng); và 00z18 (màu vàng). ............22
Hình 3.3. Biến trình PMIN (a) và VMAX (b), quan trắc (OBS-màu đỏ) và dự báo
tất định (CTL-màu xanh dương), với thời điểm bắt đầu dự báo lúc 00 giờ (UTC)
ngày 18 tháng 10 năm 2010. ..................................................................................24
Hình 3.4. Kết quả dự báo quỹ đạo (a) và cường độ cơn bão Megi (PMIN b,VMAX - c) trong thử nghiệm MIX (hình phải) và thử nghiệm CIMSS (hình
trái); với trung bình tổ hợp (màu tím), quan trắc (màu đen), các thành phần tổ hợp

(đường mảnh màu tím). Bắt đầu dự báo lúc 00 giờ ngày 18/10/2010. .................26
Hình 3.5. Trường độ cao địa thế vị mực 500 hPa, CIMSS (hình trái) và MIX
(hình phải), với (a) 00 UTC 22; (b) 12 UTC 22; và (e) 00 UTC 23. Và trường gió
ở mực tương ứng. ...................................................................................................27
Hình 3.6. Bản đồ đường dòng mực 200 hPa trong thử nghiệm CIMSS (hình trái)
và thử nghiệm MIX (hình phải), với (a) 00 UTC 22, (b) 12 UTC 22, và (c) 00
UTC 23. Và độ lớn tốc độ gió ở mực tương ứng...................................................28
Hình 3.7. Tương tự hình 3.3, thêm 2 biến trình cho CIMSS (xanh lá cây) và MIX
(màu tím)................................................................................................................31

6


Hình 3.8. Tương tự như hình 3.4 cho quĩ đạo dự báo, trong thử nghiệm đồng hóa
đồng thời gió vệ tinh và gió cao không (MIXNO – hình bên trái), và thử nghiệm
đồng hóa đồng thời số liệu vệ tinh và cao không (MIX – hình bên phải). ............32
Hình 3.9. Tương tự như hình 3.6, MIXNO (hình trái) và MIX (hình phải), (a) 00
UTC 22, (b) 12 UTC 22, và (c) 00 UTC 23. Và độ lớn tốc độ gió ở mực tương
ứng. ........................................................................................................................33
Hình 3.10. Tương tự hình 3.3, 3 biến trình cho CIMSS (xanh lá cây); MIX (màu
tím); và MIXNO (xanh da trời) .............................................................................34
Hình 3.11. Sai số quỹ đạo bão trung bình của 9 trường hợp thử nghiệm, MIX
(màu đen); CIMSS (màu xám); và CTL (màu xám nhẹ). ......................................37
Hình 3.12. Trung bình sai số tuyệt đối áp suất mực biển cực tiểu, MIX (màu đen),
CIMSS (màu xám), và CTL (màu xám nhẹ). ........................................................40
Hình 3.13. Trung bình sai số tuyệt đối gió bề mặt cực đại trong đó sai số, MIX
(màu đen); CIMSS (màu xám); và CTL (màu xám nhẹ). ......................................42

7

DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1. Danh sách các trường hợp thử nghiệm .................................................13
Bảng 3.1. Thống kê các trường hợp hệ thống WRF-LETKF dự báo quỹ đạo bão
hiệu quả trong hai thử nghiệm CIMSS và MIX ....................................................37
Bảng 3.2. Thống kê các trường hợp hệ thống WRF-LETKF dự báo áp suất mực
biển cực tiểu hiệu quả trong hai thử nghiệm CIMSS và MIX ...............................40
Bảng 3.3. Thống kê các trường hợp hệ thống WRF-LETKF dự báo tốc độ gió bề
mặt cực đại hiệu quả trong hai thử nghiệm CIMSS và MIX .................................42

8


DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT
WRF: Mô hình dự báo và nghiên cứu thời tiết
LETKF: Bộ lọc Kalman tổ hợp địa phương hóa biến đổi
WRF-LETKF: Hệ thống dự báo và nghiên cứu thời tiết ứng dụng đồng hóa số liệu
bằng bộ lọc Kalman tổ hợp địa phương hóa biến đổi
CIMSS: trường hợp thử nghiệm đồng hóa số liệu vệ tinh để dự báo bão trong hệ
thống WRF-LETKF
MIX: trường hợp thử nghiệm đồng hóa đồng thời số liệu vệ tinh và số liệu cao
không để dự báo bão trong hệ thống WRF-LETKF.
MIXNO: trường hợp thử nghiệm đồng hóa đồng thời số liệu vệ tinh và số liệu gió
cao không để dự báo bão trong hệ thống WRF-LETKF
CTL: trường hợp thử nghiệm dự báo không đồng hóa
MAE: sai số trung bình tuyệt đối
RMSE: độ lệch chuẩn
PMIN: áp suất mực biển cực tiểu tại tâm bão
VMAX: tốc độ gió cực đại gần tâm bão
PE: sai số quỹ đạo bão

MPE: sai số trung bình quỹ đạo bão
EME: sai số căn quân phương năng lượng trung bình thể tích
GFS: Hệ thống dự báo toàn cầu
PBL: sơ đồ tham số hóa lớp biên hành tinh
NCEP: Trung tâm dự báo môi trường quốc gia
FNL: số liệu phân tích toàn cầu
WRFDA: module đồng hóa số liệu trong mô hình WRF
MP: đa vật lý
UTC: giờ quốc tế
BMJ: Betts-Miller-Janjic (tác giả của sơ đồ đối lưu)
runobs.sh: Chương trình chạy tự động, chuẩn bị số liệu quan trắc cho chương trình
đồng hóa số liệu letkf.exe.
obsmode: Biến trong script runobs.sh, xác định các loại quan trắc được đưa vào
đồng hóa

9


MỞ ĐẦU
Hiện nay, các bản tin dự báo thời tiết đôi khi cho kết quả sai lệch do điều
kiện ban đầu không chính xác [1], điều này do đặc thù của mô hình dự báo thời tiết
có tính phụ thuộc mạnh vào trường ban đầu (trường đầu vào của mô hình). Một
trong những phương pháp làm chính xác điều kiện ban đầu cho mô hình là đồng hóa
số liệu, quá trình này tạo trường ban đầu tốt nhất có thể cho một mô hình dự báo,
dựa trên mối quan hệ động lực và xác suất thống kê. Mặt khác, cùng với sự phát
triển mạnh của công nghệ thông tin cho phép máy tính thực hiện các thuật toán một
cách nhanh chóng và hiệu quả. Do vậy, các sơ đồ đồng hóa số liệu trong khí tượng
phát triển mạnh trong thời gian gần đây. Trong đó, sơ đồ đồng hóa lọc Kalman tổ
hợp (Ensemble Kalman Filter - EnKF) với biến thể là lọc Kalman tổ hợp địa
phương hóa biến đổi (Local ensemble transform Kalman filter, LETKF) có những

ưu điểm nhất định về khả năng nắm bắt các loại số liệu quan trắc cũng như khả
năng ứng dụng trong nghiệp vụ, do việc tính toán có thể thực hiện song song hóa [1,
18]. Tuy nhiên, số thành phần tổ hợp trong bộ lọc Kalman chưa có một định lượng
cụ thể và khả năng đồng hóa đồng thời các loại số liệu hiện có (vệ tinh, cao không,
bề mặt…v.v.) cũng chưa được nghiên cứu nhiều, đặc biệt là khả năng ứng dụng
trong dự báo quỹ đạo và cường độ bão 5 ngày của mô hình WRF với sơ đồ đồng
hóa LETKF chưa được kiểm định.
Chính vì vậy, trong khuôn khổ luận văn này, tác giả sẽ đánh giá khả năng dự
báo quỹ đạo và cường độ bão hạn 5 ngày trên Biển Đông bằng mô hình WRF với hệ
thống đồng hóa LETKF. Trong đó số thành phần tổ hợp tối ưu sẽ được xác định
trong thí nghiệm lý tưởng hóa. Dựa vào số thành phần tổ hợp tối ưu cùng với những
ưu điểm của việc đồng hóa đồng thời 2 loại số liệu gió vệ tinh và số liệu cao không,
tác giả tiến hành thử nghiệm dự báo quỹ đạo và cường độ bão hạn 5 ngày với 9
trường hợp cơn bão Megi 2010. Từ kết quả thử nghiệm trên, tác giả đánh giá khả
năng dự báo quỹ đạo và cường độ bão hạn 5 ngày của mô hình WRF với sơ đồ đồng
hóa LETKF thông qua việc đánh giá sai số dự báo quỹ đạo và cường độ bão so với

10


quan trắc và thông qua kỹ năng dự báo của hệ thống tổ hợp dựa trên tỷ số giữa độ
tán tổ hợp và sai số dự báo.
Với nội dung trên, ngoài phần mở đầu và kết luận, luận văn được bố cục
thành 3 chương như sau:
Chương 1 – Tổng quan về sơ đồ đồng hóa LETKF và dự báo bão hạn 5 ngày.
Chương 2 – Thiết kế thí nghiệm và phương pháp đánh giá.
Chương 3 – Kết quả tính toán với cơn bão Megi 2010.

11

Chƣơng 1
TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO BÃO HẠN 5 NGÀY VÀ SƠ ĐỒ ĐỒNG HÓA
LETKF
1.1 Tình hình dự báo bão hạn 5 ngày trên Thế giới và Việt Nam
Trên Thế giới, dự báo bão hạn 5 ngày đã được nghiên cứu và ứng dụng vào
nghiệp vụ ở một số trung tâm lớn như Trung tâm dự báo Bão Quốc gia Hoa Kỳ, cơ
quan khí tượng Nhật Bản, Hàn Quốc, Úc và Trung tâm Dự báo Hạn vừa Châu Âu.
Đặc biệt trong những năm gần đây, khi công nghệ thông tin không ngừng phát triển
đã tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển các hệ thống dự báo tổ hợp. Cụ thể
như Cơ quan Khí tượng Nhật Bản đã áp dụng dự báo bão bằng hệ thống dự báo tổ
hợp với hạn 5 ngày, sai số dự báo 5 ngày của năm 2007 là 451 km [41]. Còn tại
Trung tâm Dự báo Bão Quốc Gia Hoa Kỳ, dự báo hạn 5 ngày được đưa vào nghiệp
vụ từ năm 2003, với sai số dự báo 5 ngày vào khoảng 265 nmi (nauticle mile –
1.852 km) tương ứng với 491 km cho giai đoạn 2000 – 2008 [47]. Ngoài ra, tại Hàn
Quốc (KMA), Úc, và Trung Tâm Châu Âu (ECMWF), cũng phát triển các hệ thống
dự báo tổ hợp cho dự báo từ 5 đến 7 ngày với kết quả dự bão quỹ đạo bão hạn 5
ngày rất khả quan.
Đối với dự báo cường độ, trong khoảng 10 năm trở lại đây, mặc dù sai số dự
báo quỹ đạo bão bằng mô hình số đã giảm được khoảng 50% nhờ cải tiến các mô
hình, các thám sát xung quanh được tăng cường liên tục và kỹ năng được cải thiện
của người dự báo [47]. Tuy nhiên, hầu như không có cải thiện nhiều về kỹ năng dự
báo cường độ bão trong suốt thời gian này [15][47]. Một trong những khó khăn
chính của việc dự báo cường độ bão là do xoáy bão trong mô hình thường yếu hơn
và có cấu trúc sai lệch rất nhiều so với bão thực tại thời điểm mô hình bắt đầu tích
phân dự báo. Ngoài ra còn do các quá trình vật lý trong mô hình không được biểu
diễn đầy đủ. Như vậy có thể thấy, dự báo cường độ bão đang là thách thức lớn đối
với các nhà khí tượng trên thế giới.

2

Ở Việt Nam, đối với dự báo bão hạn 5 ngày trên Biển Đông đã có một số tác
tác giả nghiên cứu và thu được một số kết quả đáng chú ý. Ví dụ như, tác giả Công
Thanh và Trần Tân Tiến 2013 đã xây dựng hệ thống dự báo tổ hợp trên mô hình
RAM bằng phương pháp nuôi nhiễu môi trường kết hợp nhiễu xoáy với các sơ đồ
vật lý khác nhau và thử nghiệm dự báo cơn bão Washi 2011 [3]. Kết quả thử
nghiệm cho thấy quỹ đạo dự báo khá sát với quỹ đạo thực. Ngoài ra tác giả Công
Thanh và Trần Tân Tiến cũng tiến hành đánh giá hệ thống dự báo trên thông qua
thử nghiệm dự báo các cơn bão trong 3 mùa bão (2009, 2010 và 2011) [2]. Kết quả
đánh giá bước đầu cho thấy hệ thống dự báo tổ hợp bằng phương pháp nuôi nhiễu
môi trường kết hợp nhiễu xoáy với các sơ đồ vật lý khác nhau cho kết quả dự báo
quỹ đạo bão có độ chính xác tương đương với kết quả dự báo của Trung tâm Khí
tượng Nhật Bản. Còn tác giả Trần Tân Tiến và ccs 2013 đã sử dụng mô hình WRF
với 3 sơ đồ đối lưu Betts-Miller-Janjic (BMJ), Kain-Fritsch (KF), Grell-Devenyi
(GD) và số liệu dự báo tổ hợp của NCEP để dự báo lại cho các cơn bão trên khu
vực Biển Đông trong các năm 2009-2011 gồm 90 trường hợp [4]. Tác giả và css
xây dựng các phương trình dự báo tổ hợp quỹ đạo bão (kinh độ và vĩ độ của tâm
bão) ở các hạn dự báo 6, 12,…,120 giờ cho khu vực Biển Đông. Trong đó, các nhân
tố được chọn bằng phương pháp siêu tổ hợp với 90 trường hợp. Kết quả đánh giá
trên bộ số liệu phụ thuộc và độc lập cho thấy các phương trình trên có thể sử dụng
để dự báo bão ở Việt Nam.
Mặt khác, thời gian gần đây mạng lưới quan trắc khí tượng được phát triển
rộng khắp cả về số lượng lẫn loại hình quan trắc. Đặc biệt là số liệu vệ tinh hiện
đang là nguồn số liệu khí tượng đáng tin cậy và hữu ích để bổ sung cho đầu vào của
mô hình số trị. Do những thám sát trên biển rất thưa thớt và khó quan trắc trong
điều kiện thời tiết có bão. Ngoài ra số liệu quan trắc cao không cũng là một nguồn
số liệu bổ sung các thông tin đầu vào cho mô hình dự báo số trị nhằm hiểu chỉnh lại
trường đầu vào của mô hình gần với trạng thái khí quyển thực thông qua quá trình
đồng hóa số liệu.

3


Do vậy trong khuôn khổ luận văn này tác giả sẽ đồng hóa số liệu quan trắc
vệ tinh và cao không bằng sơ đồ LETKF vào trường đầu vào của mô hình WRF để
dự báo bão hạn 5 ngày trên Biển Đông. Phần tiếp theo tác giả sẽ tổng quan sơ lược
về sơ đồ đồng hóa LETKF.
1.2 Tổng quan về sơ đồ đồng hóa LETKF
1.2.1 Một số nghiên cứu về sơ đồ LETKF
LETKF (Lọc Kalman Tổ hợp Biến đổi Địa phương hóa) được đề xuất năm
2005 bởi Hunt và các cộng sự (ccs) [19]. Thuật toán LETKF không phải là một
phương pháp mới cho đồng hóa số liệu, mà nó được xây dựng dựa trên sự kết hợp
giữa lọc Kalman tổ hợp địa phương (LEKF) và lọc Kalman biến đổi tổ hợp (ETKF).
Kết quả nghiên cứu của Hunt và ccs (2005) cho thấy LETKF có khả năng ứng dụng
trong mô hình dự báo toàn cầu đồng hóa các số liệu quan trắc thực với 40 thành
phần tổ hợp và sai số mô hình được xác định bằng phương pháp tăng cấp nhân. Đến
năm 2007 tác giả Miyoshi và Yamane [28] cũng ứng dụng thành công sơ đồ
LETKF trong mô hình dự báo toàn cầu AGCM tại Trung tâm Khí tượng Nhật Bản
với 40 thành phần tổ hợp đồng hóa hầu hết các dữ liệu quan trắc đã sử dụng trong
đồng hóa nghiệp vụ 3DVAR. Trường phân tích thu được từ LETKF có độ chính xác
tương tự như trường phân tích thu được từ hệ thống đồng hóa biến phân nghiệp vụ
3DVAR. Ngoài ra kết quả nghiên cứu của Miyoshi và Yamane cho thấy LETKF có
thể nắm bắt tốt các loại dữ liệu có tính bất đồng nhất cao như số liệu vệ tinh. Vì vậy
Miyoshi và Yamane cho rằng LETKF là hướng phát triển mới có thể ứng dụng
trong dự báo nghiệp vụ. Còn tác giả Szunyogh và ccs 2008 [35] đã sử dụng LETKF
để đồng hóa số liệu cho mô hình toàn cầu NCEP với 60 thành phần tổ hợp và áp
dụng phương pháp tăng cấp hiệp biến (covariance inflation) xác định sai số mô
hình, trong đó ứng với mỗi khu vực sẽ có một hệ số tăng cấp tương ứng. Szunyogh
và cộng sự đưa ra kết quả phân tích của LETKF chính xác hơn so với phân tích của

các phương pháp khác, nhất là tác giả và các cộng sự đã đồng hóa thành công một
số lượng lớn các quan trắc của khí quyển thực trong một khoảng thời gian dài.

4


Đối với các mô hình dự báo khu vực, sơ đồ đồng hóa số liệu LETKF cũng
được nghiên cứu và ứng dụng, ví dụ như tác giả Miyoshi và Kunii (2012), đã thử
nghiệm LETKF với mô hình WRF (Mô hình dự báo và nghiên cứu thời tiết) để
đồng hóa các quan trắc thực [30]. Trong các thử nghiệm này tác giả Miyoshi và
Kunii sử dụng sơ đồ tăng cấp hiệp biến thích ứng (adaptive covariance inflation) để
xác định sai số của mô hình cho LETKF. Kết quả nghiên cứu cho thấy LETKF có
khả năng đồng hóa dữ liệu quan trắc thực và phương pháp tăng cấp thích ứng là lựa
chọn tốt cho sơ đồ LETKF. Ngoài ra kết quả nghiên cứu với các thử nghiệm có cỡ
tổ hợp khác nhau, tác giả Miyoshi và Kunii đưa ra nhận định rằng khi số thành phần
tổ hợp tăng lên thì trường phân tích sẽ tốt hơn [30]. Một nghiên cứu khác về sơ đồ
LETKF ứng dụng trong mô hình WRF là do tác giả Kiều và ccs 2012 [22], tác giả
và ccs đã khảo sát độ nhạy của gió vệ tinh được đồng hóa bởi LETKF trong dự báo
cơn bão Megi 2010 và chứng minh được việc đồng hóa số liệu gió vệ tinh bằng
LETKF trong mô hình WRF giúp nâng cao chất lượng dự báo quỹ đạo bão và cải
thiện đáng kể kỹ năng dự báo cường độ hạn 3 ngày, đồng thời đưa ra nhận định về
sự ảnh hưởng của số liệu quan trắc ngoài rìa xa tâm bão đến kỹ năng dự báo bão.
Tuy nhiên, trong các thử nghiệm LETKF của tác giả Kiều và cộng sự luôn ấn định
số thành phần tổ hợp là 21 và sai số của mô hình được xác định bằng phương pháp
đa vật lý. Với phương pháp đa vật lý đã được chứng minh về khả năng nắm bắt sai
số của mô hình do các quá trình vật lý không được biểu diễn đầy đủ [23], phương
pháp này giúp LETKF nắm bắt tốt hơn các thông tin quan trắc được đưa vào đồng
hóa.

5

Như vậy chúng ta có thể thấy, sơ đồ đồng hóa LETKF hiện tại chưa có một
khuyến cáo nào cho người sử dụng dùng bao nhiều thành phần tổ hợp để có thể thu
được kết quả dự báo hiệu quả nhất. Mặt khác như đã biết dự báo tổ hợp cung cấp
một ước lượng phân bố xác suất dự báo cho trạng thái khí quyển, nên khoảng tin
cậy của ước lượng này phụ thuộc vào cỡ của tổ hợp (số thành phần tổ hợp). Ngoài
ra, do tài nguyên tính toán bị giới hạn, nên cỡ tổ hợp phải nhỏ hơn nhiều so với
chiều của không gian mô hình dự báo thời tiết sử dụng để thực hiện tích phân [10].
Còn tác giả Kalnay (2003) cho rằng một tổ hợp khoảng 25-50 thành phần thì lọc
Kalman phát huy tác dụng [24]. Hoặc theo kết quả nghiên cứu của Herschel L.
Mitchell and P. L. Houtekamer (2002) đã chỉ ra với 64 thành phần tổ hợp thì Lọc
Kalman tổ hợp (EnKF) phát huy tác dụng [21]. Nhưng nghiên cứu này tác giả
Herschel L. Mitchell and P. L. Houtekamer đã giả thiết mô hình là hoàn hảo và sai
số mô hình xác định bằng cách cộng thêm vào tổ hợp các nhiễu mô hình xấp xỉ cân
bằng với một cấu trúc thống kê (phương pháp tăng cấp cộng). Ngoài ra các nghiên
cứu về LETKF gần đây cũng sử dụng các tổ hợp bao gồm 21, 40 đến 60 thành phần
tổ hợp [19][28][35][29][22]. Các nghiên cứu trên chỉ ra định lượng số thành phần tổ
hợp trong lọc Kalman dựa vào các thử nghiệm với giả thiết mô hình là hoàn hảo
hoặc sai số của mô hình được xác định bằng phương pháp tăng cấp cộng, tăng cấp
nhân và tăng cấp thích ứng. Nhưng thực tế, hầu hết sai số nội tại của mô hình do các
quá trình vật lý không được mô tả đầy đủ là nguyên nhân chính gây ra sai số dự báo
trong các mô hình xoáy thuận nhiệt đới [12][5][6][7][27]. Vì vậy, tác giả Kiều và
cộng sự (2013) [23] đã đề xuất phương pháp đa vật lý để hiệu chỉnh sai số của mô
hình, trong đó các thành phần tổ hợp là các thành phần đa vật lý với sự kết hợp của
các lựa chọn sơ đồ vật lý khác nhau (một sơ đồ vi vật lý sẽ kết hợp với các sơ đồ
tham số hóa đối lưu, sơ đồ tham số hóa bức xạ, sơ đồ tham số hóa lớp biên hành
tinh …v.v.). Kết quả cho thấy, độ tán tổ hợp, sai số căn quân phương năng lượng
trung bình thể tích được cải thiện đáng kể [23], và những ưu điểm vượt trội của
phương pháp đa vật lý so với phương pháp tăng cấp nhân được sử dụng rộng rãi

trong các ứng dụng của Lọc Kalman Tổ hợp Địa phương hóa Biến đổi.

6


Như vậy, LETKF có khả năng nắm bắt nhiều loại quan trắc khác nhau và
được ứng dụng khá thành công trong các mô hình dự báo toàn cầu và khu vực. Đặc
biệt với nghiên cứu của tác giả Kiều và cộng sự 2013 đã cho thấy phương pháp đa
vật lý là một lựa chọn tốt cho các ứng dụng dự báo hạn ngắn. Vì vậy, trong luận văn
này tác giả chọn sơ đồ LETKF với phương pháp đa vật lý. Phần tiếp theo tác giả
giới thiệu tóm tắt thuật toán LETKF.
1.2.2 Thuật toán LETKF
Các nghiên cứu gần đây về LETKF đã chứng minh khả năng đồng hóa nhiều
loại quan trắc ở các quy mô khác nhau của sơ đồ đồng hóa Kalman tổ hợp
[20][32][27][28][22][30]. Ưu điểm chính của LETKF cho phép phân tích được tính
toán trong không gian mở rộng bởi các thành phần tổ hợp dự báo ở mỗi điểm lưới
của mô hình, ưu điểm này giảm khối lượng tính toán bằng việc thực hiện tính toán
song song hóa.
Ý tưởng chính của thuật toán LETKF là sử dụng ma trận tổ hợp nền như một
toán tử chuyển đổi từ không gian mô hình được căng bởi các điểm lưới trong khu
vực địa phương đã chọn sang không gian tổ hợp được căng bởi các thành phần tổ
hợp, và thực hiện phân tích trong không gian tổ hợp này ở mỗi điểm lưới. Đối với
thuật toán LETKF, giả thiết rằng có một tổ hợp nền {xb(i):i=1,2…,k}, trong đó k là
số thành phần tổ hợp. Theo Hunt và cộng sự (2007) [20], một ma trận trung bình tổ
hợp 𝒙𝑏 và một ma trận nhiễu tổ hợp 𝑿𝑏 được xác định:
1
𝒙 =
𝑘

𝑘

𝑏

𝒙𝑏 (𝑖)
𝑖=1

𝑿𝑏 = 𝒙𝑏(𝑖) − 𝒙𝑏 (1.1)
Ký hiệu 𝒙 = 𝒙𝑏 + 𝑿𝑏 𝒘, trong đó w là một véc tơ địa phương trong không
gian tổ hợp, hàm giá địa phương được cực tiểu hóa trong không gian tổ hợp có
dạng:

J (w)  (k  1)w T {I  (Xb )T [Xb (Xb )T ]1 Xb }w  J [x b  Xb w] ,

7

(1.2)


Trong đó J [x b  X b w] là hàm giá trong không gian mô hình. Nếu hàm giá
xác định trong không gian đầy đủ của Xb ( N = {v | Xbv = 0}), thì dễ dàng thấy hàm


giá J (w) được phân ra thành 2 phần: Một phần bao gồm thành phần của w trong N
(số hạng đầu tiên trong phương trình 1.2), và thành phần thứ 2 phụ thuộc vào thành
phần của w trực giao với N. Điều kiện trạng thái phân tích trung bình w a trực giao


với N để hàm giá J (w) được cực tiểu hóa, ma trận trạng thái phân tích trung bình và
ma trận tương quan sai số tương ứng của nó trong không gian tổ hợp có thể được
biểu diễn như sau:


w a  P a (Y b )T R 1[y 0  H (x b )]

(1.3)


P a  [(k  1)I  (Y b )T R 1Y b ]1

(1.4)

Trong đó Y b  H (x b(i )  x b ) là ma trận tổ hợp của giá trị nhiễu nền ở các vị
trí quan trắc và R là ma trận tương quan sai số quan trắc. Chú ý rằng ma trận tương


quan sai số phân tích P a trong không gian mô hình và P a trong không gian tổ hợp


có một mối quan hệ đơn giản P a  X b P a (X b )T , ma trận nhiễu tổ hợp phân tích X a
có thể được biểu diễn như sau:

X a  X b [(k  1)P a ]1 / 2 .

(1.5)

Tổ hợp phân tích xa cuối cùng được thực hiện như sau:

x a (i )  x b  Xb {w a  [(k  1)P a ]1 / 2 } .

(1.6)

Chi tiết hơn về thuật toán LETKF có thể tìm trong Hunt và cộng sự (2007) [20].

8


Chƣơng 2
THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM VÀ PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ
2.1 Sử dụng LETKF trong mô hình WRF đồng hóa số liệu phục vụ dự báo bão
hạn 5 ngày
Sơ đồ LETKF ứng dụng trong hệ thống dự báo và nghiên cứu thời tiết
(WRF), và được phát triển tại Phòng thí nghiệm nghiên cứu dự báo thời tiết và khí
hậu- Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải Dương – Trường Đại học Khoa học Tự
nhiên bởi tác giả Kiều (2011) [1] gọi là hệ thống WRF-LETKF. Hệ thống này được
phát triển theo quy trình ứng dụng nghiệp vụ chuẩn với tất cả các quá trình vào ra,
cập nhật số liệu, xử lý đồng hóa, kiểm tra chất lượng quan trắc, tạo điều kiện biên tổ
hợp, và dự báo tổ hợp được tiến hành một cách tự động và đồng bộ hóa theo thời
gian thực [1]. Sơ đồ của hệ thống WRF-LETKF được minh họa trong hình 2.1.

Hình 2.1. Sơ đồ minh họa hệ thống dự báo tổ hợp WRF-LETKF
(Nguồn: Kiều, 2011 [1]).
Trong đó mô hình WRF (Weather Rearch and Forecating model) là mô hình
dự báo và nghiên cứu thời tiết phổ dụng nhất hiện nay; WPS là một module tiền xử
lý, cho phép nội suy số liệu dự báo toàn cầu về độ phân giải của mô hình khu vực;
WRFDA là module đồng hóa số liệu trong đó có bộ kiểm tra chất lượng quan trắc
chuẩn. Mô hình WRF và các thành phần liên quan được giới thiệu cụ thể trên trang
web [44]; LETKF (Local Ensemble Transform Kalman Filter, LETKF) là bộ lọc

9

Kalman tổ hợp địa phương hóa biến đổi, bộ lọc này tạo ra các nhiễu tổ hợp phân
tích dựa trên thuật toán được giới thiệu tóm tắt trong phần 1.2, và sơ đồ khối cho
hoạt động của LETKF miêu tả sơ lược trong phụ lục.
Ưu điểm của hệ thống WRF-LETKF là cho phép xác định sai số của mô hình
thông qua việc sử dụng các thành phần tổ hợp đa vật lý [23]. Ngoài ra, hệ thống này
cho phép người sử dụng ấn định số thành phần tổ hợp trong namelist.letkf thông
qua một chương trình điều khiển tự động (runmain.sh). Và ứng với từng loại dữ liệu
quan trắc được đồng hóa trong hệ thống sẽ có các lựa chọn cụ thể. Nếu đồng hóa số
liệu vệ tinh, thì biến obsmode trong chương trình runobs.sh được gán bằng
”CIMSS”; còn nếu đồng hóa số liệu cao không, thì biến obsmode được gán bằng
”RADS”; …v.v.
Ngoài ra, như đã đề cập trong phần 1.1, sơ đồ LETKF được nghiên cứu khá
nhiều. Tuy nhiên số thành phần tổ hợp tối ưu trong sơ đồ LETKF chưa được khảo
sát. Vì vậy, trong luận văn này tác giả sử dụng sơ đồ đồng hóa LETKF với các
thành phần tổ hợp đa vật lý ứng dụng trong mô hình WRF để khảo sát số thành
phần tổ hợp tối ưu cho các thử nghiệm dự báo thông qua việc thử nghiệm dự báo
cơn bão Conson (2010) hạn 3 ngày với số các thành phần tổ hợp biến đổi từ 10 đến
50.
Mặt khác, sơ đồ đồng hóa LETKF với các thành phần tổ hợp đa vật lý hiện
tại chỉ cho phép đồng hóa từng loại số liệu quan trắc riêng biệt, và chưa có thử
nghiệm nào đồng hóa đồng thời các loại số liệu quan trắc hiện có (quan trắc bề mặt,
số liệu rada, số liệu vệ tinh, số liệu cao không …v.v). Trong khi các nghiên cứu gần
đây về LETKF đã chứng minh khả năng đồng hóa nhiều loại quan trắc ở các qui mô
khác nhau của sơ đồ đồng hóa Kalman tổ hợp [20][29][30][32][27][22]. Ngoài ra,
số liệu quan trắc cao không là một trong những nguồn số liệu quan trắc có giá trị và
hệ thống nhất trong khí tượng học. Số liệu thu thập trên các mực bắt buộc là 1000,
925, 850, 700, 500, 400, 300, 250, 200, 150, 100, 70, 50, 30, 20 và 10 hPa. Vì vậy
với nguồn số liệu thu thập từ các trạm cao không ở khu vực châu Á có thể là một
nguồn bổ sung các thông tin quan trắc cần thiết trong quá trình đồng hóa. Hơn nữa,

10


đồng hóa là quá trình ước lượng trạng thái của khí quyển có thể nhất từ các thông
tin có sẵn (từ trạng thái nền và trạng thái quan trắc) [36]. Như vậy, nếu thông tin có
sẵn càng phong phú thì khả năng ước lượng trạng thái khí quyển càng chính xác. Do
đó, trong luận văn này tác giả sẽ bổ sung số liệu cao không vào quá trình đồng hóa
số liệu gió vệ tinh của sơ đồ LETKF ứng dụng trong mô hình WRF để dự báo quỹ
đạo và cường độ bão hạn 5 ngày.
Một nhược điểm khác của sơ đồ đồng hóa LETKF hiện đang sử dụng trong
mô hình WRF là số lượng trạm cao không được cố định, nhưng trên thực tế số
lượng trạm cao không thay đổi theo từng obs quan trắc (có một số trạm vì một số lý
do nào đó có thể không phát báo). Để khắc phục nhược điểm này, tác giả đã tiến
hành điều chỉnh module về xử lý số liệu cao không với số lượng trạm được cập nhật
tự động. Đồng thời tác giả tạo một lựa chọn cho việc đồng hóa đồng thời số liệu vệ
tinh và cao không (với obsmode=”MIX”) để tiến hành các thử nghiệm một cách dễ
dàng.
Với sơ đồ đồng hóa LETKF được điều chỉnh phù hợp để đồng hóa đồng thời
2 loại số liệu vệ tinh và cao không như trên, tác giả tiến hành thử nghiệm dự báo với
cơn bão Megi năm 2010, đây là cơn bão mạnh và đột ngột đổi hướng trong quá
trình di chuyển. Ngoài ra cơn bão Megi 2010 cũng là cơn bão được sử dụng để thử
nghiệm độ nhạy của số liệu gió vệ tinh được đồng hóa bằng LETKF trong dự báo
quỹ đạo và cường độ bão của nghiên cứu trước đây [22]. Do vậy, trong luận văn
này tác giả chọn cơn bão Megi 2010 là trường hợp thử nghiệm dự báo để tiện so
sánh đối chiếu kết quả với các nghiên cứu trước. Các phần tiếp theo, tác giả nêu tóm
tắt quá trình hoạt động của cơn bão Megi 2010 và thiết kế thí nghiệm.
2.2 Sơ lƣợc về quá trình hoạt động của cơn bão Megi 2010
Cơn bão Megi hình thành ở Tây Thái Bình Dương lúc 00 giờ UTC ngày 13
tháng 10 năm 2010 cách 600 km về phía đông Philipines với áp suất tại tâm là
885hPa và tốc độ gió bề mặt 63 m/s. Bão di chuyển theo hướng tây tây bắc dọc theo

rìa phía nam của áp cao cận nhiệt tây Thái Bình Dương. Megi di chuyển chậm lại
do sự phát triển của rãnh trên miền trung Trung Quốc đã mở rộng trên Biển Đông

11


dẫn đến sự rút lui của sống cận nhiệt đới. Do sự ảnh hưởng mạnh của rãnh và áp cao
cận nhiệt đới trên Biển Đông, Megi đổi hướng lúc 00 giờ UTC ngày 19 và sau đó di
chuyển theo hướng bắc đông bắc. Bão yếu đi xuống cấp 3 vào ngày 20 tháng 10. Do
nhiệt độ bề mặt biển lạnh đi, Megi chỉ còn cấp 1 vào ngày 22 tháng 10 và tan trước
khi đổ bộ vào đất liền của tỉnh Fujian, Trung Quốc. Cuối cùng bão suy yếu thành áp
thấp nhiệt đới vào ngày 23 tháng 10 và sáng ngày 24 tháng 10 trước khi tan hoàn
toàn sau vài giờ.

Hình 2.2. Quỹ đạo cơn bão MEGI từ ngày 13/10 đến ngày 23/10/2010
Theo Nguồn Internet [46].
2.3 Thiết kế miền tính và cấu trúc tổ hợp
Miền lưới thiết kế cho thử nghiệm dự báo cơn bão Megi là lưới lồng gồm 2
miền lưới ngang (36/12 km) và 31 mực σ thẳng đứng. Trong đó miền lưới 1 gồm
203x203 điểm lưới ngang và miền lưới 2 là 181x181 với tâm miền tính cố định ở
120oE và 18oN sử dụng trong mô hình WRF phiên bản 3.2.
Các thành phần tổ hợp đa vật lý được sử dụng trong các thử nghiệm, gồm:
(1) sử dụng 3 sơ đồ vi vật lý bao gồm: sơ đồ Kessler, sơ đồ Lin và cộng sự, và sơ đồ
WSM3; (2) sử dụng 2 sơ đồ PBL: sơ đồ YSU và sơ đồ Mellor-Yamada-JanJic

12


(MYJ); (3) sử dụng 2 sơ đồ tham số hóa đối lưu (mây tích): sơ đồ Kain-Fritsch và
sơ đồ Betts-Miller-JanJic; và (4) sử dụng 2 sơ đồ bức xạ sóng dài: sơ đồ RRTM và

sơ đồ sóng dài Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (GFDL). Tổng là 24 sự kết
hợp khác nhau của các sơ đồ vật lý này được thực hiện và được ấn định cho mỗi
thành phần tổ hợp tương ứng. Nếu số thành phần tổ hợp lớn hơn các kết hợp trên,
thì sự ấn định này sẽ lặp lại các kết hợp trên cho các thành phần tiếp theo. Số thành
phần tổ hợp dùng dùng để khảo sát số thành phần tổ hợp thông qua thử nghiệm dự
báo cơn bão CONSON 2010 sẽ biến đổi từ 10 đến 50 thành phần. Còn trong các thử
nghiệm nhằm xem xét khả năng dự báo bão hạn 5 ngày của sơ đồ LETKF ứng dụng
trong mô hình WRF sẽ sử dụng số thành phần tổ hợp tối ưu được đưa ra trong thành
phần khảo sát. Danh sách các trường hợp thử nghiệm được đưa ra trong bảng 2.1.
Bảng 2.1. Danh sách các trường hợp thử nghiệm
Ký hiệu
CTL

Mô tả
Thử nghiệm dự báo bão với mô hình WRF không đồng hóa

CIMSS

Thử nghiệm dự báo bão với WRF-LETKF đồng hóa số liệu vệ tinh
với 21 thành phần tổ hợp

MIX

Thử nghiệm dự báo bão với WRF-LETKF đồng hóa số liệu hỗn hợp
(vệ tinh+cao không) với 21 thành phần tổ hợp

2.4 Nguồn số liệu
Điều kiện biên bên và điều kiện ban đầu của mô hình trong các dự báo tổ
hợp và dự báo tất định là các dự báo nghiệp vụ của Hệ thống Dự báo Toàn cầu
(GFS) thuộc Trung tâm Dự báo Môi trường Quốc Gia Hoa Kỳ (NCEP) với độ phân

giải 10x10. Khoảng thời gian được dự báo là từ 0000 UTC ngày 15 đến 0000 UTC
ngày 19 tháng 10 năm 2010 là thời gian cơn bão Megi hoạt động. Điều kiện biên
được cập nhật 6 giờ một lần không cài xoáy giả.
Đối với số liệu sử dụng trong các thử nghiệm CIMSS và MIX, số liệu gió vệ
tinh được tiền xử lý bởi CIMSS-UW trong cùng khoảng thời gian đã chọn. Một số
các nghiên cứu với số liệu AMV-CIMSS đã chỉ ra số liệu này có thể giúp cải thiện

13


chất lượng dự báo của các hệ thống qui mô trung bình khác nhau [38][11][8][21.
Ưu điểm của số liệu AMV-CIMSS là sai số đã được kiểm định chất lượng cao và
được xác định bằng thuật toán lọc đệ qui. Mỗi một số liệu được kiểm tra sao cho
phù hợp hầu hết với số liệu xung quanh bằng kỹ thuật chỉ số chất lượng. Nếu số liệu
gió ở bất kỳ vị trí nào có điểm phân tích chỉ số chất lượng thấp (<65), thì số liệu này
bị loại bỏ trong quá trình kiểm định chất lượng. Đối với những số liệu có điểm chỉ
số chất lượng thỏa mãn tiêu chuẩn được chọn, ngoại trừ những sai số sẵn có trong
dữ liệu được ấn định ở biên một cách phù hợp. Hầu hết số liệu AMV – CIMSS phân
bố trong các vùng khác nhau và hiện tại được lưu trữ trong nhiều định dạng bao
gồm ASCII và/hoặc BUFR. Trong nghiên cứu này, chỉ có số liệu ở khu vực Tây
Bắc Thái Bình Dương được sử dụng trong các thử nghiệm tổ hợp vì độ bao phủ của
khu vực này đủ rộng để xác định ảnh hưởng của môi trường lên quĩ đạo bão Megi.
Đối với số liệu cao không, được lấy từ các trạm cao không trên khu vực
Châu Á (hình 2.1) trong thời gian dự báo cơn bão Megi. Số liệu cao không này
được đưa vào chương trình kiểm tra chất lượng số liệu quan trắc trong module
WRFDA trước khi đồng hóa, nhằm loại bỏ các số liệu không hợp lệ với tiêu chuẩn
sai số dựa vào sai số thống kê do NCEP cung cấp (WRFDA/var/obsproc/obserr.txt).
Số liệu quan trắc cao không được lưu trữ dưới dạng ASCII.
Đối với các thử nghiệm khảo sát số thành phần tổ hợp, điều kiện biên và điều
kiện ban đầu cũng được lấy từ mô hình toàn cầu trong thời gian hoạt động của cơn

bão CONSON. Tuy nhiên, số liệu quan trắc được lấy từ số liệu phân tích của NCEP
(NCEP Final Operational Global Analysis - FNL). Vì số liệu FNL mô tả trạng thái
thật của khí quyển nên được xem như số liệu quan trắc. Có 6 biến phân tích, trong
đó các biến được đồng hóa trực tiếp bởi LETKF là gió ngang, nhiệt độ địa thế vị, và
độ ẩm tương đối và hai biến dẫn xuất bao gồm vận tốc thẳng đứng và địa thế vị
được hiệu chỉnh ở mọi chu kỳ thông qua tương quan chéo với các biến quan trắc.
Để đảm bảo mỗi thành phần tổ hợp có điều kiện biên bên phù hợp với giá trị phân
tích cập nhật, thì chương trình cập nhật biên WRFDA được sử dụng để tạo ra các
biên cho mỗi thành phần tổ hợp sau khi bước phân tích tổ hợp kết thúc trong mỗi

14


chu kỳ đồng hóa. Do các dự báo GFS (dự báo toàn cầu) được lấy 6 h một lần, nên
điều kiện biên bên cũng được cập nhật trong khoảng thời gian tương tự.

Hình 2.3. Bản đồ phân bố các trạm quan trắc cao không trên khu vực Châu Á.
(Nguồn từ internet [42])
2.5 Phƣơng pháp đánh giá kết quả dự báo quỹ đạo và cƣờng độ bão
Theo Simon và cộng sự (2003) [34], việc đánh giá các dự báo xác suất là rất
phức tạp. Thông thường, các nghiên cứu đánh giá sử dụng mối quan hệ giữa một
chuỗi giá trị dự báo và một chuỗi các giá trị quan trắc tương ứng [40]. Còn theo
Buizza và Palmer (1998) [10], định lượng cơ bản nhất sử dụng để đánh giá hệ thống
dự báo tổ hợp là kỹ năng dự báo trung bình tổ hợp. Mà kỹ năng dự báo trung bình
tổ hợp có thể dựa vào các chỉ số thống kê, ví dụ như sai số trung bình tuyệt đối
(MAE). MAE là thước đo sai số dự báo của các biến khí quyển liên tục, và Wilks sử
dụng MAE để kiểm định các dự báo nhiệt độ ở Hoa Kỳ [39]. Ngoài ra, Eric P.
Grimit và Clifford F. Mass (2006) [18] cho rằng một trong những cách để xác định
khả năng thực hiện của hệ thống dự báo tổ hợp là mối quan hệ giữa độ tán tổ hợp và
độ chính xác của dự báo. Mối quan hệ này thường đặc trưng bởi tương quan tuyến

15