BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ĐỖ VĂN ĐỈNH XÂY DỰNG MƠ HÌNH DỰ BÁO MỘT SỐ THƠNG SỐ KHÍ TƯỢNG CHO ĐỊA BÀN TỈNH HẢI DƯƠNG LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội - 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ĐỖ VĂN ĐỈNH XÂY DỰNG MƠ HÌNH DỰ BÁO MỘT SỐ THƠNG SỐ KHÍ TƯỢNG CHO ĐỊA BÀN TỈNH HẢI DƯƠNG Ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: 9520216 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS TSKH Trần Hoài Linh TS Đinh Văn Nhượng Hà Nội - 2018 Lời cam đoan LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận án tiến sĩ “Xây dựng mơ hình dự báo số thơng số khí tượng cho địa bàn tỉnh Hải Dương” cơng trình nghiên cứu riêng tơi dựa hướng dẫn Tập thể hướng dẫn khoa học Các số liệu tài liệu luận án trung thực chưa tác giả khác công bố cơng trình nghiên cứu Tất tham khảo kế thừa trích dẫn, tham chiếu đầy đủ Hà Nội, ngày tháng năm 2018 TM Tập thể hướng dẫn Nghiên cứu sinh TS Đinh Văn Nhượng Đỗ Văn Đỉnh Lời cảm ơn LỜI CẢM ƠN Trong trình thực luận án “Xây dựng mơ hình dự báo số thơng số khí tượng cho địa bàn tỉnh Hải Dương” nhận nhiều giúp đỡ, hỗ trợ, tạo điều kiện tập thể lãnh đạo, nhà khoa học, cán bộ, chuyên viên Bộ môn Kỹ thuật đo Tin học công nghiệp – Viện Điện – Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội; tập thể lãnh đạo Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, tập thể lãnh đạo Viện Đào tạo Sau đại học – Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, tập thể lãnh đạo Trường Đại học Sao Đỏ, Viện Khoa học Khí tượng Thuỷ văn Biến đổi Khí hậu Tơi xin bày tỏ lòng cảm ơn chân thành giúp đỡ Tơi xin cám ơn tập thể lãnh đạo Đài Khí tượng Thuỷ văn Biến đổi Khí hậu Khu vực Đồng Bắc Bộ tạo điều kiện hỗ trợ thu thập số liệu phục vụ cho luận án Đặc biệt tơi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TSKH Trần Hoài Linh, TS Đinh Văn Nhượng Hội đồng Khoa học Bộ môn Kỹ thuật đo Tin học công nghiệp - Viện Điện - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội trực tiếp hướng dẫn bảo cho tơi hồn thành luận án Tôi xin chân thành cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp công tác Trường Đại học Sao Đỏ gia đình động viên, khích lệ, tạo điều kiện giúp đỡ suốt trình thực hồn thành luận án Nghiên cứu sinh Đỗ Văn Đỉnh - ii - Mục lục MỤC LỤC Trang LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU ix DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ xi MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết đề tài Mục đích nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tượng nghiên cứu 3.2 Phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài 5.1 Ý nghĩa khoa học 5.2 Ý nghĩa thực tiễn đề tài Những đóng góp luận án Bố cục luận án CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC MƠ HÌNH DỰ BÁO THƠNG SỐ KHÍ TƯỢNG 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Một số phương pháp dự báo thông số khí tượng 1.3 Các mơ hình dự báo thơng số khí tượng ứng dụng giới 1.3.1 Mơ hình số trị tồn cầu 1.3.2 Mơ hình số trị khu vực 11 1.4 Các mơ hình dự báo khí tượng ứng dụng Việt Nam 13 1.4.1 Mô hình HRM [1] 13 - iii - Mục lục 1.4.2 Mơ hình ETA 14 1.4.3 Mơ hình WRF 14 1.4.4 Mô hình RAMS 14 1.4.5 Mơ hình MM5 14 1.5 Một số mơ hình dự báo thơng số khí tượng dùng mạng nơ rơn 15 1.6 Đề xuất luận án 19 1.7 Kết luận chương 21 Chương 2: MƠ HÌNH LAI VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC VẤN ĐỀ MƠ HÌNH HĨA PHI TUYẾN 23 2.1 Giới thiệu chung 23 2.2 Mơ hình lai ứng dụng mơ hình phi tuyến 25 2.2.1 Mục đích sử dụng mơ hình lai 25 2.2.2 Mơ tả tốn học mơ hình lai 25 2.3 Phương pháp xây dựng mơ hình lai từ số liệu mẫu 27 2.3.1 Bộ số liệu đầu vào 27 2.3.2 Lựa chọn đầu vào 27 2.3.3 Xây dựng khối tuyến tính 35 2.3.4 Xây dựng khối phi tuyến 35 2.4 Ứng dụng SVM xây dựng hàm truyền đạt phi tuyến 36 2.4.1 Giới thiệu chung 36 2.4.2 Bài toán phân lớp nhị phân 36 2.4.3 Kỹ thuật SVR (Support Vector Regression) 42 2.4.4 Phương pháp LS-SVM 46 2.5 Ví dụ ứng dụng minh họa 47 2.5.1 Hàm phi tuyến đối tượng 47 2.5.2 Kết ước lượng trực tiếp kỹ thuật SVM 48 2.5.3 Kết ước lượng mơ hình lai sử dụng SVM 50 2.6 Kết luận chương 53 Chương 3: XÂY DỰNG CÁC GIẢI PHÁP DỰ BÁO, ƯỚC LƯỢNG SỬ DỤNG MƠ HÌNH LAI 55 - iv - Mục lục 3.1 Đặt vấn đề 55 3.2 Xây dựng mơ hình lai cho toán dự báo 55 3.2.1 Lựa chọn đầu vào 55 3.2.2 Xác định hệ số khối tuyến tính 57 3.2.3 Xây dựng khối phi tuyến mơ hình lai 59 3.3 Xây dựng mơ hình lai cho tốn ước lượng 59 3.3.1 Bài tốn ước lượng thơng số khí tượng 59 3.3.2 Xác định đầu vào cho mơ hình ước lượng 61 3.4 Kết luận chương 64 Chương 4: CÁC KẾT QUẢ TÍNH TỐN VÀ MƠ PHỎNG 65 4.1 Đặt vấn đề 65 4.2 Đánh giá, lựa chọn đặc tính đầu vào cho mơ hình 68 4.2.1 Lựa chọn đặc tính sở giá trị hệ số tương quan 68 4.2.2 Kết dùng phương pháp phân tích theo thành phần 70 4.2.3 Lựa chọn đặc tính sở giá trị hệ số tuyến tính 71 4.3 Kết dự báo, ước lượng thơng số khí tượng theo chuỗi thời gian 75 4.3.1 Kết xây dựng mơ hình lai dự báo thơng số khí tượng theo chuỗi thời gian 76 4.3.2 Kết xây dựng mơ hình lai ước lượng thơng số khí tượng theo chuỗi thời gian 91 4.4 Kết dự báo, ước lượng thông số khí tượng theo mùa 101 4.4.1 Kết xây dựng mơ hình lai dự báo thơng số khí tượng theo mùa 102 4.4.2 Kết xây dựng mơ hình lai ước lượng thơng số khí tượng theo mùa 105 4.5 Kết luận chương 112 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 114 DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO 116 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 124 PHỤ LỤC PL.1 Một số kết chi tiết khảo sát lựa chọn cấu trúc mơ hình dự báo dùng so sánh PL.2 Các kết ước lượng thông số khí tượng theo chuỗi thời gian 11 -v- Mục lục PL.3 Kết xác định thành phần tuyến tính mơ hình ước lượng thơng số khí tượng thị xã Chí Linh 37 PL.4 Kết xác định thành phần tuyến tính theo mùa mơ hình dự báo 38 PL.4.1 Xác định thành phần tuyến tính dự báo mùa Xuân 38 PL.4.2 Xác định thành phần tuyến tính dự báo mùa Hè 42 PL.4.3 Xác định thành phần tuyến tính dự báo mùa Thu 46 PL.4.4 Xác định thành phần tuyến tính dự báo mùa Đơng 51 PL.5 Kết xác định thành phần tuyến tính mơ hình ước lượng thơng số theo mùa thành phố Hải Dương 57 PL.5.1 Khối tuyến tính ước lượng thơng số khí tượng mùa Xuân 57 PL.5.2 Khối tuyến tính ước lượng thơng số khí tượng mùa Hè 57 PL.5.3 Khối tuyến tính ước lượng thơng số khí tượng mùa Thu 58 PL.5.4 Khối tuyến tính ước lượng thơng số khí tượng mùa Đơng 58 PL.6 Kết xác định thành phần tuyến tính mơ hình ước lượng thơng số theo mùa thị xã Chí Linh 60 PL.6.1 Khối tuyến tính ước lượng thơng số khí tượng mùa Xuân 60 PL.6.2 Khối tuyến tính ước lượng thơng số khí tượng mùa Hè 60 PL.6.3 Khối tuyến tính ước lượng thơng số khí tượng mùa Thu 61 PL.6.4 Khối tuyến tính ước lượng thơng số khí tượng mùa Đơng 61 - vi - Danh mục từ viết tắt DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt ANFIS Tiếng Anh Tiếng Việt Adaptive Network-based Fuzzy Mạng thích nghi dựa Inference System sở hệ suy luận mờ ANN Artificial Neural Networks Mạng nơ-rôn nhân tạo CNN Convolutional Neural Network Mạng nơ-rơn tích chập DWD Deutscher Wetter Dienst GDAS Global Data Assimilation System Tổng cục Thời tiết Cộng hòa Liên bang Đức Hệ thống đồng hố số liệu tồn cầu Mơ hình tồn cầu GFS Global Forecasting System GME Global Model for Europe GSM Global Spectral Model Mơ hình Phổ tồn cầu JMA HRM High Resolution Regional Model Mơ hình khu vực phân giải cao JMA Japan Meteorological Agency Cơ quan Khí tượng Nhật Bản LS-SVM MAE MaxAE MLP Cơ quan Khí tượng Cộng hòa Liên bang Đức Least Squares - Support Vector Máy véc-tơ hỗ trợ dùng Bình Machine phương cực tiểu Mean Absolute Error Sai số tuyệt đối trung bình Maximum Absolute Error Multi Layer Perceptron - vii - Giá trị lớn sai số tuyệt đối Mạng nơ-rôn truyền thẳng đa lớp Danh mục từ viết tắt Mạng hồi quy tuyến tính đa MLR Multiple Linear Regression MRE Mean Relative Error Trung bình sai số tương đối MSE Mean squared error Sai số bình phương trung bình NCAR NCEP biến National Center of Atmospheric Trung tâm Quốc gia Nghiên cứu Khí Mỹ Research National Centers for Trung tâm Quốc gia Dự báo Environmental Prediction Môi trường Mỹ Nghiên cứu sinh NCS NMC National Meteorological Centre Trung tâm Khí tượng Quốc gia PCA Principal Component Analysis Phân tích theo thành phần RAMS Regional Atmospheric Modeling System Hệ thống mơ hình khí Radial Basis Function Mạng nơ-rơn xun tâm Standard Deviation Độ lệch chuẩn SRM Structure Risk Mimimization Nguyên lý giảm thiểu cấu trúc SVC Support Vector Classification Máy học Véc-tơ phân lớp SVD Singular Value Decomposition Phân tích theo giá trị kỳ dị SVM Support Vector Machine Máy học véc-tơ hỗ trợ SVR Support Vector Regression Máy học véc-tơ hỗ trợ ước lượng WRF Weather Research and Forecasting RBF SD - viii - Mơ hình nghiên cứu dự báo thời tiết Phụ lục PL.4.3.2 Khối tuyến tính để dự báo Tmin Thực ước lượng nhiệt độ nhỏ (Tmin) tương tự Tmax ta xác định yếu tố ảnh hưởng lớn đến giá trị nhiệt độ nhỏ (Tmin) cần dự báo theo mùa Thu: • Ảnh hưởng Tmin khứ đến Tmin dự báo, ta xác định ngày có hệ số phụ thuộc lớn là: d-1, d-5, d-13 d-16 Tiếp tục khảo sát phụ thuộc Tmin vào số liệu Tmax, RHmax, RHmin, Winmax, Winmin, RainAll ShAll khứ cách làm hoàn tồn tương tự ta được: • Ảnh hưởng Tmax khứ đến Tmin dự báo bao gồm ngày d-1, d-3 Ngày d-29 xa ngày dự báo nên bỏ qua • Giá trị RHmax khứ ảnh hưởng đến Tmin dự báo gồm d-1, d-2 d-3 Ngày ảnh hưởng d-60 xa ngày dự báo nên đề xuất bỏ qua • Các giá trị RHmin khứ ảnh hưởng đến Tmin dự báo d-1 d-10 Ngày ảnh hưởng d-31 xa ngày dự báo nên bỏ qua • Ảnh hưởng tốc độ gió max (Winmax) đến Tmin d-15 d-18 Loại ngày d-34 xa ngày dự báo • Ảnh hưởng tốc độ gió (Winmin) đến Tmin gồm d-1 d-18 Ngày ảnh hưởng d-34 xa ngày dự báo nên loại • Lượng mưa trung bình ngày (RainAll) ảnh hưởng Tmin gốm d-2, d-4 d-13 Loại ngày d-35 xa ngày dự báo • Số nắng ngày ảnh hưởng đến Tmin d-1 d-16 Ngày ảnh hưởng ngày d-45 xa ngày dự báo Tổng hợp lại ta có mơ hình lựa chọn để dự báo giá trị Tmin theo mùa thu ngày thứ d gồm 20 số liệu khứ công thức (PL.4.10) - 48 - Phụ lục Tmin Thu (d) 0, 841 Tmin (d 1) 0, 079 Tmin (d 5) 0,127 Tmax (d 13) 0,111 Tmax (d 16) 0,600 Tmin (d 1) 0,151 Tmin (d 3) 0,132 RH max (d 1) 0, 065 RH max (d 2) 0, 056 RHmax (d 3) 0, 061 RH (d 1) 0, 092 RH (d 11) 1,267 Winmax (d 15) 1,232 Winmax (d 18) 2,930 Winmin (d 1) 3,190 Winmin (d 18) 0, 370 RainAll(d 2) 0, 366 RainAll(d 4) 0, 366 RainAll(d 13) 1,141 Shall(d 1) 1, 020 Shall(d 16) (PL.4.10) Kiểm tra chất lượng mơ hình sử dụng 160 ngày số liệu cuối tập số liệu 546 ngày Kết sai số khai triển thành phần tuyến tính ước lượng Tmin tương đối nhỏ, sai số tuyệt đối trung bình kiểm tra MAE Etest 1, 31 C PL.4.3.3 Khối tuyến tính để dự báo RHmax • Thực ước lượng độ ẩm lớn (RHmax) theo mùa thu, tương tự Tmax Tmin ta xác định yếu tố ảnh hưởng lớn đến giá trị độ ẩm lớn (RHmax) cần dự báo: • Ảnh hưởng RHmax khứ đến RHmax dự báo, ta xác định ngày có hệ số phụ thuộc lớn là: d-1, d-4 d-10 Ngày d-49 xa ngày dự báo nên khơng sử dụng • Ảnh hưởng RHmin khứ đến RHmax dự báo bao gồm ngày d1 d-11 Tiếp theo ngày d-31 xa ngày dự báo nên khơng sử dụng • Giá trị Tmax khứ ảnh hưởng đến RHmax dự báo gồm d-1 d-10 Tiếp theo ngày d-38 xa ngày dự báo nên khơng sử dụng • Các giá trị Tmin khứ ảnh hưởng đến RHmax dự báo d-1 Các ngày d22, d-34 d-52 xa ngày dự báo nên khơng sử dụng • Ảnh hưởng tốc độ gió max (Winmax) đến RHmax d-6 Ngày ảnh hưởng ngày d-26 xa ngày dự báo nên loại • Ảnh hưởng tốc độ gió max (Winmin) đến RHmax d-6 Tiếp theo ngày d38 xa ngày dự báo lên loại • Lượng mưa trung bình ngày (RainAll) đến độ ẩm lớn (RHmax) ngày d- - 49 - Phụ lục Tiếp theo ngày d-27 xa ngày dự báo nên khơng sử dụng • Số nắng ngày (ShAll) ảnh hưởng đến RHmax d-1 d-15 Tiếp theo ngày d-30 xa ngày dự báo nên không sử dụng Tổng hợp lại ta có mơ hình lựa chọn để dự báo giá trị RHmax theo mùa xuaab ngày thứ d gồm 13 số liệu khứ cơng thức (PL.4.11) Kiểm tra chất lượng mơ hình sử dụng 160 ngày số liệu cuối tập số liệu 546 ngày Kết sai số khai triển thành phần tuyến tính ước lượng RHmax tương đối nhỏ, sai số 3, 04% tuyệt đối trung bình kiểm tra MAE Etest RHmax −Thu (d ) = 0,453  RHmax (d −1) + 0,134  RHmax (d − 4) + + 0,131 RHmax (d − 10) + 0,373  RHmin (d −1) + + 0,247  RHmin (d − 11) + 0,823  Tmax (d −1) + + 0,497  Tmax (d − 10) + 1,327  Tmin (d −1) + + 5,202 Winmax (d − 6) + 13,147 Winmin (d − 6) + + 1,481 RainAll (d − 1) + 4,036  ShAll (d −1) + + 4,503  ShAll (d − 15) (PL.4.11) PL.4.3.4 Khối tuyến tính để dự báo RHmin Thực ước lượng độ ẩm lớn (RHmin) theo mùa Thu tương tự Tmax, Tmin RHmax ta xác định yếu tố ảnh hưởng lớn đến giá trị độ ẩm nhỏ (RHmin) cần dự báo: • Ảnh hưởng RHmin khứ đến RHmin dự báo, xác định ngày có hệ số phụ thuộc lớn là: d-1, d-3 d-5 Ngày d-46 xa ngày dự báo nên đề xuất khơng sử dụng • Ảnh hưởng RHmax khứ đến RHmin dự báo bao gồm ngày d1, d-4 d-6 Ngày d-28 nên đề xuất khơng sử dụng • Giá trị Tmax khứ ảnh hưởng đến RHmin dự báo gồm d-9 Ngày d-40 nên đề xuất khơng sử dụng • Các giá trị Tmin q khứ ảnh hưởng đến RHmin dự báo d-1 Ngày d-26 nên đề xuất khơng sử dụng • Ảnh hưởng tốc độ gió max (Winmax) đến RHmin d-37, d-43, d-48 d-54 - 50 - Phụ lục Các ngày xa ngày dự báo nên đề xuất khơng sử dụng • Ảnh hưởng tốc độ gió (Winmin) đến RHmin ngày d-39, d-43, d-54 d-59 Các ngày xa ngày dự báo nên đề xuất khơng sử dụng • Lượng mưa trung bình ngày (RainAll) đến RHmin ngày d-1 d-4 Ngày d-45 nên đề xuất khơng sử dụng • Số nắng ngày (ShAll) ảnh hưởng đến RHmin d-16 Ngày d-29 nên đề xuất không sử dụng Tổng hợp lại ta có mơ hình lựa chọn để dự báo giá trị RHmin ngày thứ d gồm 11 số liệu khứ: RHmin Thu (d ) 0, 594 RHmin (d 1) 0,127 RHmin (d 3) 0,141 RHmax (d 5) 0, 699 RHmax (d 1) 0, 344 RHmax (d 4) 0, 372 RHmax (d 6) 0, 613 Tmax (d 9) 1, 513 Tmin (d 1) 1,106 RainAll(d 1) 1,101 RainAll(d 4) 2, 844 ShAll(d 16) (PL.4.12) Kiểm tra chất lượng mơ hình sử dụng 160 ngày số liệu cuối tập số liệu 546 ngày Kết sai số khai triển thành phần tuyến tính ước lượng RHmin MAE Etest 8, 39%, so với mơ hình ước lượng thơng số khí tượng khác mơ hình ước lượng RHmin sai số lớn độ ẩm nhỏ ngày thường biến thiên nhiều so với thơng số khí tượng khác PL.4.4 Xác định thành phần tuyến tính dự báo mùa Đơng PL.4.4.1 Khối tuyến tính để dự báo Tmax Thực tương tự phần ước lượng thơng số khí tượng mùa Xuân, màu Hè mùa Thu phương pháp khai triển hệ số tuyến tính Các thơng số khứ ảnh hưởng lớn đến giá trị nhiệt độ lớn (Tmax) cần dự báo phân chia theo mùa Đơng, sau: • Ảnh hưởng Tmax khứ đến Tmax dự báo: ngày có hệ số lớn là: d-1, d-7, d-17 d-18 • Ảnh hưởng Tmin khứ đến Tmax dự báo ngày d-1 d-8; Tiếp đến ggày d-22 xa ngày dự báo nên đề xuất loại khỏ số liệu - 51 - Phụ lục • Giá trị RHmax (độ ẩm max) khứ ảnh hưởng đến Tmax dự báo d-1, d2 d-8 Ngày d-30 xa ngày dự báo nên đề xuất bỏ qua • Các giá trị RHmin (độ ẩm min) khứ ảnh hưởng đến Tmax dự báo d-11 d-19 Ngày ảnh hưởng d-52 xa ngày dự báo nên đề xuất bỏ qua • Ảnh hưởng tốc độ gió max (Winmax) đến Tmax d-3 d-19 (ngày ảnh hưởng d-26 nên đề xuất không sử dụng) • Ảnh hưởng tốc độ gió (Winmin) đến Tmax d-10 d-17 Ngày ảnh hưởng d-27 xa ngày dự báo nên bỏ qua • Sự phụ thuộc Tmax vào lượng mưa trung bình ngày d-6, d-11, d-14 d-19 • Ảnh hưởng số nắng ngày tới Tmax ngày d-1 d-6 Ngày ảnh hưởng d-42 xa ngày dự báo nên đề xuất bỏ qua Tổng hợp lại ta có mơ hình lựa chọn để dự báo giá trị Tmax ngày thứ d chia theo mùa thu gồm 21 số liệu q khứ Khi mơ hình tuyến tính xác định phương trình PL.4.13 Kiểm tra chất lượng mơ hình sử dụng 160 ngày số liệu cuối tập số liệu 541 ngày sai số tuyệt đối trung bình kiểm tra MAE Etest Tmax Dong 1,95 C (d) 0, 809 Tmax (d 1) 0, 087 Tmax (d 7) 0, 094 Tmax (d 17) 0,130 Tmax (d 18) 0,707 Tmin (d 1) 0,225 Tmin (d 8) 0,102 RH max (d 1) 0, 055 RH max (d 2) 0, 055 RH max (d 8) 0, 058 RH (d 11) 0, 072 RH (d 19) 1,108 Winmax (d 3) 1.172 Winmax (d 19) 2,721 Winmin (d 10) 2,559 Winmin (d 17) 1,572 RainAll(d 6) 1,558 RainAll(d 11) 1,584 RainAll(d 14) 1,584 RainAll(d 19) 1,516 Shall(d 1) 1, 354 Shall(d 6) (PL.4.13) PL.4.4.2 Khối tuyến tính để dự báo Tmin Thực ước lượng nhiệt độ nhỏ (Tmin) tương tự Tmax ta xác định yếu tố ảnh hưởng lớn đến giá trị nhiệt độ nhỏ (Tmin) chia theo mùa đông cần dự báo: • Ảnh hưởng Tmin khứ đến Tmin dự báo, ta xác định ngày có - 52 - Phụ lục hệ số phụ thuộc lớn là: d-1, d-2, d-3 d-8 • Tiếp tục khảo sát phụ thuộc Tmin vào số liệu Tmax, RHmax, RHmin, Winmax, Winmin, RainAll ShAll khứ cách làm hồn tồn tương tự ta được: • Ảnh hưởng Tmax khứ đến Tmin dự báo bao gồm ngày d-1, d-18 d-19 Ngày d-52 xa ngày dự báo nên bỏ qua • Giá trị RHmax khứ ảnh hưởng đến Tmin dự báo gồm d-1, d-2 d-9 Ngày ảnh hưởng d-58 xa ngày dự báo nên đề xuất bỏ qua • Các giá trị RHmin khứ ảnh hưởng đến Tmin dự báo d-1 d-13 Ngày ảnh hưởng d-27 xa ngày dự báo nên bỏ qua • Ảnh hưởng tốc độ gió max (Winmax) đến Tmin d-19 Loại ngày d-32 xa ngày dự báo • Ảnh hưởng tốc độ gió (Winmin) đến Tmin gồm d-11 d-19 Ngày ảnh hưởng d-27 xa ngày dự báo nên loại • Lượng mưa trung bình ngày (RainAll) ảnh hưởng Tmin gốm d-6 d-12 Loại ngày d-33 xa ngày dự báo • Số nắng ngày ảnh hưởng đến Tmin d-6 Ngày ảnh hưởng ngày d-38 xa ngày dự báo Tổng hợp lại ta có mơ hình lựa chọn để dự báo giá trị Tmin theo mùa thu ngày thứ d gồm 20 số liệu khứ công thức (PL.4.14) Tmin Dong (d) 1,055 Tmin (d 1) 0,359 Tmax (d 2) 0,153 Tmax (d 3) 0,085 Tmax (d 8) 0,711 Tmin (d 1) 0,129 Tmin(d 18) 0,128 Tmin (d 19) 0,130 RH max (d 1) 0,072 RH max (d 2) 0,064 RH max (d 9) 0,109 RH (d 1) 0, 028 RH (d 13) 1,002 Winmax (d 19) 2,191 Winmin (d 11) 1,952 Winmin (d 19) 1,195 RainAll(d 6) 1,218 RainAll(d 12) 1,028 Shall(d 6) (PL.4.14) Kiểm tra chất lượng mơ hình sử dụng 160 ngày số liệu cuối tập số liệu 541 ngày Kết sai số khai triển thành phần tuyến tính ước lượng tương đối nhỏ, - 53 - Phụ lục sai số tuyệt đối trung bình kiểm tra MAE Etest 1,56 C PL.4.4.3 Khối tuyến tính để dự báo RHmax • Thực ước lượng độ ẩm lớn (RHmax) theo mùa Đông, tương tự Tmax Tmin ta xác định yếu tố ảnh hưởng lớn đến giá trị độ ẩm lớn (RHmax) cần dự báo: • Ảnh hưởng RHmax khứ đến RHmax dự báo, ta xác định ngày có hệ số phụ thuộc lớn là: d-1, d-3 d-8 Ngày d-52 xa ngày dự báo nên khơng sử dụng • Ảnh hưởng RHmin khứ đến RHmax dự báo bao gồm ngày d1 d-19 Tiếp theo ngày d-36 xa ngày dự báo nên không sử dụng • Giá trị Tmax khứ ảnh hưởng đến RHmax dự báo gồm d-1 Tiếp theo ngày d-22 xa ngày dự báo nên không sử dụng • Các giá trị Tmin khứ ảnh hưởng đến RHmax dự báo d-1 Ngày ảnh hưởng d-22 xa ngày dự báo nên không sử dụng • Ảnh hưởng tốc độ gió max (Winmax) đến RHmax d-10 Ngày ảnh hưởng ngày d-27 xa ngày dự báo nên loại • Ảnh hưởng tốc độ gió max (Winmin) đến RHmax d-13 Tiếp theo ngày d-29 xa ngày dự báo lên loại • Lượng mưa trung bình ngày (RainAll) đến độ ẩm lớn (RHmax) ngày d6 d-16 Tiếp theo ngày d-31 xa ngày dự báo nên khơng sử dụng • Số nắng ngày (ShAll) ảnh hưởng đến RHmax d-1 d-8 Tiếp theo ngày d-42 xa ngày dự báo nên không sử dụng Tổng hợp lại ta có mơ hình lựa chọn để dự báo giá trị RHmax theo mùa xuaab ngày thứ d gồm 13 số liệu khứ công thức (PL.4.15) Kiểm tra chất lượng mơ hình sử dụng 160 ngày số liệu cuối tập số liệu 552 ngày Kết sai số khai triển thành phần tuyến tính ước lượng RHmax tương đối nhỏ, sai số tuyệt đối trung bình kiểm tra MAE Etest 3, 04% - 54 - Phụ lục RHmax −Dong (d ) = 0,419  RHmax (d −1) + 0,170  RHmax (d − 3) + + 0,154  RHmax (d − 8) + 0,404  RHmin (d −1) + + 0,265  RHmin (d −19) + 1,231 Tmax (d −1) + 1,520  Tmin (d −1) + + 4,740 Winmax (d −10) + 11,929 Winmin (d −13) + 7,006  RainAll(d − 6) + + 7,016  ShAll (d −16) + 6,741 ShAll (d −1) + 6,484  ShAll (d − 8) (PL.4.15) PL.4.4.4 Khối tuyến tính để dự báo RHmin • Thực ước lượng độ ẩm lớn (RHmin) theo mùa Đông tương tự Tmax, Tmin RHmax ta xác định yếu tố ảnh hưởng lớn đến giá trị độ ẩm nhỏ (RHmin) cần dự báo: • Ảnh hưởng RHmin khứ đến RHmin dự báo, xác định ngày có hệ số phụ thuộc lớn là: d-1, d-2, d-4 d-9 • Ảnh hưởng RHmax khứ đến RHmin dự báo bao gồm ngày d1, d-6 d-8 Ngày d-24 nên đề xuất khơng sử dụng • Giá trị Tmax khứ ảnh hưởng đến RHmin dự báo gồm d-1, d-5 d-17 Ngày d-60 nên đề xuất khơng sử dụng • Các giá trị Tmin khứ ảnh hưởng đến RHmin dự báo d-1, d-2 d-4 Ngày d-57 nên đề xuất khơng sử dụng • Ảnh hưởng tốc độ gió max (Winmax) đến RHmin d-17 Ngày ảnh hưởng d-21 xa ngày dự báo nên đề xuất khơng sử dụng • Ảnh hưởng tốc độ gió (Winmin) đến RHmin ngày d-16 Ngày d-22 xa ngày dự báo nên đề xuất khơng sử dụng • Lượng mưa trung bình ngày (RainAll) đến RHmin ngày d-1 d-12 Ngày d-24 nên đề xuất khơng sử dụng • Số nắng ngày (ShAll) ảnh hưởng đến RHmin d-8 d-19 Ngày d-42 nên đề xuất không sử dụng Tổng hợp lại ta có mơ hình lựa chọn để dự báo giá trị RHmin ngày thứ d gồm 19 số liệu khứ: - 55 - Phụ lục RHmin −Dong (d ) = 0,786  RHmin (d −1) − 0,137  RHmin (d − 2) + 0,150  RHmin (d − 4) + + 0,133  RHmin (d − 9) + 0,635  RHmax (d −1) + 0,193  RH max (d − 6) + + 0,232  RHmax (d − 8) + 0,559  Tmax (d −1) + 0,660  Tmax (d − 5) + + 0,586  Tmax (d −17) + 2,743  Tmin (d −1) − 0,922  Tmin (d − 2) + + 0,820  Tmin (d − 4) + 4,518 Winmax (d −17) + 9,195 Winmin (d −16) + + 5,776  RainAll (d −1) + 5,431 RainAll (d −12) + + 4,698  ShAll (d − 8) + 4,052  ShAll (d − 8) (PL.4.16) Kiểm tra chất lượng mơ hình sử dụng 160 ngày số liệu cuối tập số liệu 541 ngày Kết sai số khai triển thành phần tuyến tính ước lượng RHmin MAE Etest 9, 33%, so với mơ hình ước lượng thơng số khí tượng khác mơ hình ước lượng RHmin sai số lớn độ ẩm nhỏ ngày thường biến thiên nhiều so với thơng số khí tượng khác - 56 - Phụ lục PL.5 Kết xác định thành phần tuyến tính mơ hình ước lượng thơng số theo mùa thành phố Hải Dương Tương tự kết thực cho mơ hình ước lượng sử dụng tồn số liệu, khối tuyến tính mơ hình ước lượng thơng số T max, Tmin, RHmax, RHmin theo mùa Hải Dương từ kết đo tỉnh Bắc Ninh, Quảng Ninh, Hải Phòng Hưng Yên sau: PL.5.1 Khối tuyến tính ước lượng thơng số khí tượng mùa Xn • Cho Tmax: Tmax ( HD, d ) = 0,4013  Tmax ( BN , d ) + 0,1490  Tmax (QN , d ) +0,2021 Tmax ( HP, d ) + 0,2484  Tmax ( HY , d ) • Cho Tmin: Tmin ( HD, d ) = 0,4265  Tmin ( BN , d ) + 0,0101 Tmin (QN , d ) +0,2575  Tmin ( HP, d ) + 0,3130  Tmin ( HY , d ) • Cho RHmax: RHmax ( HD, d ) = 0,4664  RHmax ( BN , d ) − 0.0213  RHmax (QN , d ) +0,2748  RHmax ( HP, d ) + 0,2595  RHmax ( HY , d ) • Cho RHmin: RHmin ( HD, d ) = 0,4667  RHmin ( BN , d ) + 0,0386  RH (QN , d ) +0,2164  RHmin ( HP, d ) + 0,2668  RHmin ( HY , d ) PL.5.2 Khối tuyến tính ước lượng thơng số khí tượng mùa Hè • Cho Tmax: Tmax ( HD, d ) = 0,3503  Tmax ( BN , d ) + 0,0136  Tmax (QN , d ) +0,3419  Tmax ( HP, d ) + 0,3009  Tmax ( HY , d ) • Cho Tmin: Tmin ( HD, d ) = 0,5729  Tmin ( BN , d ) + 0,0387  Tmin (QN , d ) +0,1830  Tmin ( HP, d ) + 0,2133  Tmin ( HY , d ) - 57 - Phụ lục • Cho RHmax: RHmax ( HD, d ) = 0,4388  RHmax ( BN , d ) + 0,0496  RHmax (QN , d ) +0,2359  RHmax ( HP, d ) + 0,2550  RHmax ( HY , d ) • Cho RHmin: RHmin ( HD, d ) = 0,3235  RHmin ( BN , d ) + 0,0083  RH (QN , d ) +0,2286  RHmin ( HP, d ) + 0,4178  RHmin ( HY , d ) PL.5.3 Khối tuyến tính ước lượng thơng số khí tượng mùa Thu • Cho Tmax: Tmax ( HD, d ) = 0,3955  Tmax ( BN , d ) + 0,2242  Tmax (QN , d ) +0,0199  Tmax ( HP, d ) + 0,3640  Tmax ( HY , d ) • Cho Tmin: Tmin ( HD, d ) = 0,5502  Tmin ( BN , d ) + 0,0622  Tmin (QN , d ) +0,1291 Tmin ( HP, d ) + 0,2558  Tmin ( HY , d ) • Cho RHmax: RHmax ( HD, d ) = 0,4037  RHmax ( BN , d ) + 0,1784  RHmax (QN , d ) +0,0251 RHmax ( HP, d ) + 0,3844  RHmax ( HY , d ) • Cho RHmin: RHmin ( HD, d ) = 0,3155  RHmin ( BN , d ) + 0,1262  RHmin (QN , d ) +0,1617  RHmin ( HP, d ) + 0,3684  RHmin ( HY , d ) PL.5.4 Khối tuyến tính ước lượng thơng số khí tượng mùa Đơng • Cho Tmax: Tmax ( HD, d ) = 0,3702  Tmax ( BN , d ) + 0,1458  Tmax (QN , d ) +0,1498  Tmax ( HP, d ) + 0,3372  Tmax ( HY , d ) • Cho Tmin: Tmin ( HD, d ) = 0,4959  Tmin ( BN , d ) + 0,1242  Tmin (QN , d ) +0,0252  Tmin ( HP, d ) + 0,3521 Tmin ( HY , d ) - 58 - Phụ lục • Cho RHmax: RHmax ( HD, d ) = 0,2768  RHmax ( BN , d ) + 0,2352  RHmax (QN , d ) +0,0080  RHmax ( HP, d ) + 0,4659  RHmax ( HY , d ) • Cho RHmin: RHmin ( HD, d ) = 0,4367  RHmin ( BN , d ) + 0,1438  RHmin (QN , d ) +0,1455  RHmin ( HP, d ) + 0,2630  RHmin ( HY , d ) - 59 - Phụ lục PL.6 Kết xác định thành phần tuyến tính mơ hình ước lượng thơng số theo mùa thị xã Chí Linh Tương tự kết thực cho mơ hình ước lượng sử dụng tồn số liệu, khối tuyến tính mơ hình ước lượng thông số Tmax, Tmin, RHmax, RHmin theo mùa Chí Linh từ kết đo tỉnh Bắc Ninh, Quảng Ninh, Hải Phòng Hưng Yên sau: PL.6.1 Khối tuyến tính ước lượng thơng số khí tượng mùa Xuân • Cho Tmax: Tmax (CL, d ) = 0,6665  Tmax ( BN , d ) + 0,1402  Tmax (QN , d ) +0,2543  Tmax ( HP, d ) − 0,0463  Tmax ( HY , d ) • Cho Tmin: Tmin (CL, d ) = 0,6222  Tmin ( BN , d ) + 0,0931 Tmin (QN , d ) +0,1814  Tmin ( HP, d ) + 0,1082  Tmin ( HY , d ) • Cho RHmax: RHmax (CL, d ) = 0,7107  RHmax ( BN , d ) + 0,3071 RHmax (QN , d ) −0,0603  RHmax ( HP, d ) + 0,0411 RHmax ( HY , d ) • Cho RHmin: RHmin (CL, d ) = 0,6450  RHmin ( BN , d ) + 0,1433  RHmin (QN , d ) +0,0921 RHmin ( HP, d ) + 0,1027  RHmin ( HY , d ) PL.6.2 Khối tuyến tính ước lượng thơng số khí tượng mùa Hè • Cho Tmax: Tmax (CL, d ) = 0,5353  Tmax ( BN , d ) + 0,0550  Tmax (QN , d ) +0,3820  Tmax ( HP, d ) + 0,0362  Tmax ( HY , d ) • Cho Tmin: Tmin (CL, d ) = 0,5986  Tmin ( BN , d ) + 0,1531 Tmin (QN , d ) +0,2414  Tmin ( HP, d ) + 0,0007  Tmin ( HY , d ) - 60 - Phụ lục • Cho RHmax: RHmax (CL, d ) = 0,4268  RHmax ( BN , d ) + 0,2474  RH max (QN , d ) +0,2415  RHmax ( HP, d ) + 0,0878  RHmax ( HY , d ) • Cho RHmin: RHmin (CL, d ) = 0,4558  RHmin ( BN , d ) + 0,0851 RHmin (QN , d ) +0,2468  RHmin ( HP, d ) + 0,2170  RHmin ( HY , d ) PL.6.3 Khối tuyến tính ước lượng thơng số khí tượng mùa Thu • Cho Tmax: Tmax (CL, d ) = 0,6496  Tmax ( BN , d ) + 0,1862  Tmax (QN , d ) +0,0309  Tmax ( HP, d ) + 0,1420  Tmax ( HY , d ) • Cho Tmin: Tmin (CL, d ) = 0,4344  Tmin ( BN , d ) + 0,2435  Tmin (QN , d ) +0,1606  Tmin ( HP, d ) + 0,1545  Tmin ( HY , d ) • Cho RHmax: RHmax (CL, d ) = 0,1946  RHmax ( BN , d ) + 0,5459  RHmax (QN , d ) +0,1690  RHmax ( HP, d ) + 0,0638  RHmax ( HY , d ) • Cho RHmin: RHmin (CL, d ) = 0,4118  RHmin ( BN , d ) + 0,2171 RH (QN , d ) +0,1419  RHmin ( HP, d ) + 0,2047  RHmin ( HY , d ) PL.6.4 Khối tuyến tính ước lượng thơng số khí tượng mùa Đơng • Cho Tmax: Tmax (CL, d ) = 0,6579  Tmax ( BN , d ) + 0,1258  Tmax (QN , d ) +0,1517  Tmax ( HP, d ) + 0,0847  Tmax ( HY , d ) • Cho Tmin: Tmin (CL, d ) = 0,5778  Tmin ( BN , d ) + 0,2347  Tmin (QN , d ) +0,0233  Tmin ( HP, d ) + 0,1586  Tmin ( HY , d ) - 61 - Phụ lục • Cho RHmax: RHmax (CL, d ) = 0,4753  RHmax ( BN , d ) + 0,4309  RHmax (QN , d ) −0,0414  RHmax ( HP, d ) + 0,1114  RHmax ( HY , d ) • Cho RHmin: RHmin (CL, d ) = 0,6183  RHmin ( BN , d ) + 0,1263  RHmin (QN , d ) +0,0806  RHmin ( HP, d ) + 0,1443  RHmin ( HY , d ) - 62 - ... đề mô hình xử lý dự báo thơng số khí tượng: Xây dựng mơ hình dự báo ngắn hạn thơng số khí tượng (thử nghiệm với hai thơng số nhiệt độ độ ẩm) dựa kết đo q khứ, Xây dựng mơ hình ước lượng thơng số. .. thuyết mơ hình dự báo thơng số khí tượng; mơ hình ứng dụng mạng nơ-rơn nhân tạo tốn ước lượng, dự báo thơng số khí tượng; • Xây dựng mơ hình mạng nơ-rơn dự báo, ước lượng thơng số khí tượng (nhiệt... QUAN VỀ CÁC MƠ HÌNH DỰ BÁO THƠNG SỐ KHÍ TƯỢNG 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Một số phương pháp dự báo thông số khí tượng 1.3 Các mơ hình dự báo thơng số khí tượng ứng dụng