Mưa là một trong những biến khí hậu

Mưa là một trong những biến khí hậu được đặc biệt quan tâm do có tác động không nhỏ đến đời sống con người. Trong dự báo hạn mùa việc dự báo mưa tốt sẽ góp phần cung cấp thông tin cho nhiều bài toán trong các lĩnh vực khác nhau, như điều tiết hồ chứa, dự báo hạn hán, chuyển đổi cơ cấu cây trồng,... Hiện nay vấn đề dự báo mưa hạn mùa bằng các mô hình số trị đang là xu thế tất yếu. Tuy nhiên, do bản chất phức tạp của hiện tượng, sản phẩm dự báo mưa của mô hình nói chung vẫn còn xa mới đáp ứng được yêu cầu thực tế, kể cả dự báo pha, định lượng. Một trong những cách tiếp cận nhằm cải thiện sản phẩm dự báo mưa của mô hình là tìm cách hiệu chỉnh mưa của mô hình.
Trong nghiên cứu này, dựa trên các chuỗi số liệu mưa mô phỏng của mô hình đã được nội suy về vị trí trạm và số liệu mưa quan trắc từ 132 trạm khí tượng Việt Nam thời kỳ 1981-2010, một phương pháp hiệu chỉnh mưa mô hình đã được xây dựng. Phương pháp sẽ được thực hiện theo hai bước: 1) Hiệu chỉnh sai số hệ thống của mô hình dựa trên giả thiết quan hệ tuyến tính; và 2) Hiệu chỉnh phân bố theo công thức hàm mũ. Kết quả nhận được từ chuỗi số liệu phụ thuộc cho thấy sau khi hiệu chỉnh chất lượng mưa của mô hình đã được cải thiện đáng kể với sai số trung bình (ME), sai số tuyệt đối (MAE) cũng như sai số quân phương (RMSE) đều giảm còn hệ số tương quan giữa mưa mô hình và mưa quan trắc tăng lên khá rõ.

Kết quả (Anh) 1:

Rain is one of the climatic variables was particularly concerned because there are no small impact to human life. In the season of good rain forecasts limit will help to provide information for a variety of problems in the different areas, such as reservoir, drought prediction, converting the plant, etc. Current precipitation forecasts issue seasonal drought patterns of governance are the trend. However, due to the complex nature of the phenomenon, the product of precipitation forecasting model in General is still far to meet actual requirements, including quantitative forecasting phase. One approach is to improve the products of rain forecasting models to find a way to calibrate the rain of your model. In this study, based on the series of precipitation data simulated by the models was interpolation of precipitation stations and monitoring data from the meteorological station 132 Vietnam era 1981-2010, a method of editing the RAINS models have been built. The method will be done in two steps: 1) error correction system of the model based on the assumption of linear relationship; and 2) calibrate the distribution according to the exponential formula. The results received from the chain of dependent data shows after precipitation quality calibration of the model has been significantly improved with average error (ME), the absolute error (MAE) as well as army error (RMSE) were all reduced correlation between rain precipitation patterns and increased monitoring is quite clear.

Kết quả (Anh) 2:

Rain is one of the climate variables are particularly concerned by the impact negatively on people's lives. In the season-term forecasts predict good rain will contribute to providing information for many problems in various fields, such as regulating reservoirs, predict droughts, crop restructuring, ... Show This problem-term seasonal rainfall forecast by the numerical model is an inevitable trend. However, due to the complex nature of the phenomenon, the rain forecast model in general is still far to meet actual requirements, including the prediction phase, quantitative. One approach to improve the prediction of rainfall patterns are sought correction of rainfall patterns.
In this study, based on the sequence data of rainfall simulation model was interpolated for you station location and observed rainfall data from 132 meteorological stations Vietnam period 1981-2010, a calibration method rainfall patterns have been built. The method will be implemented in two steps: 1) error correction system model based on the assumption of linear relations; and 2) Edit distributed exponential formula. The results obtained from the data dependency chain saw after adjusting for the quality of the model precipitation has improved significantly with the mean error (ME), absolute error (MAE) as per the wrong number (RMSE) are reduced to a correlation between rainfall and rainfall patterns observed a clear increase.