Nghiên cứu phương pháp hiệu chỉnh sản phẩm mưa dự báo hạn mùa cho khu vực Việt Nam
Nghiên cứu này trình bày một số kết quả về hiệu chỉnh sản phẩm mưa dự báo hạn mùa từ mô hình phổ khu vực (RSM), theo hai phương pháp hiệu chỉnh là phương pháp phân vị-phân vị với xấp xỉ gamma (QM-G) và phương pháp Bayesian xác suất kết hợp (BJP). RSM thực hiện dự báo lại cho giai đoạn 1982-2014 với...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Vietnamese |
| Published: |
H. : ĐHQGHN
2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/64949 https://doi.org/10.25073/2588-1094/vnuees.4333 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Institution: | Vietnam National University, Hanoi |
| Language: | Vietnamese |
| Summary: | Nghiên cứu này trình bày một số kết quả về hiệu chỉnh sản phẩm mưa dự báo hạn mùa từ mô hình phổ khu vực (RSM), theo hai phương pháp hiệu chỉnh là phương pháp phân vị-phân vị với xấp xỉ gamma (QM-G) và phương pháp Bayesian xác suất kết hợp (BJP). RSM thực hiện dự báo lại cho giai đoạn 1982-2014 với số liệu điều kiện ban đầu và điều kiện biên là dự báo của mô hình toàn cầu CFS, hạn dự báo tới 5 tháng. Kết quả cho thấy, hiệu chỉnh BJP đã làm tăng lên đáng kể tương quan giữa mô hình và quan trắc, hệ số tương quan sau hiệu chỉnh đạt 0,77 ở cả ba hạn dự báo. Sự thiên lệch và sai số của mô hình sau khi được hiệu chỉnh bằng BJP cũng đã giảm đi rõ rệt, sự khác nhau là hầu như không có ở cả ba hạn dự báo. Kết quả đánh giá cũng cho thấy sai số độ lệch trong các tháng từ tháng 4 đến tháng 10 là nhỏ nhất, khoảng 20-50%, trong đó vùng khí hậu Tây Bắc cho sai số nhỏ nhất trong số bảy vùng khí hậu Việt Nam. Việc hiệu chỉnh bằng QM-G đã không cải thiện được tương quan và sự thiên lệch, mà còn làm cho sai số của mô hình mất đi tính hệ thống |
|---|