Nhóm nghiên cứu của Viện Khoa học Khí tượng thủy văn và Biến đổi khí hậu đã xây dựng thành công mô hình thống kê dự báo mùa (4 mùa) đối với nhiệt độ và lượng mưa cho các trạm trên lãnh thổ Việt Nam. Kết quả đánh giá thử nghiệm dự báo thời kỳ phụ thuộc và độc lập cho thấy khả năng ứng dụng mô hình thống kê phục vụ dự báo ở Việt Nam.
Xuất phát từ nhu cầu thực tiễn
Trong những năm gần đây, công nghệ dự báo khí hậu không ngừng được phát triển mạnh mẽ trong. Đặc biệt, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học tính toán, nhiều mô hình dự báo khí hậu toàn cầu (GCM) có độ chính xác cao đã được phát triển và được chạy đều đặn để cung cấp các sản phẩm dự báo thời gian thực trên quy mô toàn cầu. Trong số đó, mô hình dự báo khí hậu CFS (Climate Forecast System) được coi là một trong những mô hình có chất lượng dự báo tốt và được sử dụng rất phổ biến. Đặc biệt, CFS được đánh giá là cho kết quả dự báo phù hợp hơn cả đối với khu vực nhiệt đới như Việt Nam.
Tuy nhiên, tương tự như các GCM khác, mô hình CFS được chạy với độ phân giải thô nên thông tin dự báo cung cấp chưa đủ độ chi tiết cho các khu vực nhỏ. Để chi tiết hóa sản phẩm dự báo từ mô hình toàn cầu nói chung và mô hình CFS nói riêng, có 2 giải pháp được đưa ra, đó là chi tiết hóa động lực và chi tiết hóa thống kê. So với phương pháp chi tiết hóa động lực, phương pháp chi tiết hóa thống kê đòi hỏi ít tài nguyên tính toán và lưu trữ hơn, do đó phù hợp hơn để áp dụng cho các nước đang phát triển như Việt Nam.
Xuất phát từ thực tiễn đòi hỏi phải có phương pháp phù hợp để áp dụng cho Việt Nam trong việc thông tin dự báo, Viện Khoa học Khí tượng thủy văn và Biến đổi khí hậu đã triển khai thực hiện đề tài KHCN cấp cơ sở “Xây dựng được bộ công cụ chi tiết hóa thống kê sản phẩm CFS trong dự báo khí hậu mùa phục vụ thông báo khi hậu cho khu vực Việt Nam” với mục tiêu xây dựng được bộ công cụ chi tiết hóa thống kê từ sản phẩm CFSv2 phục vụ dự báo khí hậu mùa (nhiệt độ và lượng mưa) với thời hạn dự báo trước 2 tháng cho một số trạm tiêu biểu trên 7 vùng khí hậu. Đồng thời xây dựng được quy trình công nghệ chi tiết hóa thống kê từ sản phẩm CFSv2 trong dự báo khí hậu mùa ở Việt Nam với thời hạn dự báo trước 2 tháng.
Xây dựng quy trình nghiệp vụ dự báo thực tế
Trong khuôn khổ đề tài, bên cạnh việc xây dựng phương trình dự báo chuẩn sai nhiệt độ và lượng mưa cho các trạm khu vực Việt Nam, thử nghiệm và đánh giá kết quả dự báo, nhóm thực hiện đã nghiên cứu, đề ra quy trình áp dụng các kết quả của đề tài vào nghiệp vụ dự báo thực tế. Quy trình dự báo bao gồm 4 bước cơ bản: (1) Thu thập số liệu từ sản phẩm dự báo toàn cầu CFS; (2) Xử lý, định dạng số liệu, nội suy số liệu từ sản phẩm dự báo toàn cầu của CFS về trạm; (3) Chạy dự báo khí hậu từ sản phẩm dự báo toàn cầu CFS; (4) Hiển thị sản phẩm, phân tích sản phẩm dự báo khí hậu. Đi kèm với 4 bước này là các chương trình tự động thực hiện đầy đủ các công việc của từng bước.
Kết quả nghiên cứu cho thấy, mô hình CFSV2 dự báo các trường quy mô lớn (độ cao địa thế vị, hoàn lưu gió, khí áp mực nước biển, …) cho khu vực Việt Nam và lân cận là khá phù hợp với thực tế về mặt hình thế synop và giá trị. Các hình thế cơ bản theo mùa ở các mực khí quyển đều được thể hiện rõ nét trong các dự báo của mô hình CFSV2 với các thời hạn dự báo khác nhau. Xu thế chung trong sai số dự báo là, CFSV2 dự báo trường khí áp mực nước biển và độ cao địa thế vị là thấp hơn vào vùa hè và cao hơn vào mùa đông. Tuy nhiên, do nắm bắt rất rõ ràng hình thế cơ bản theo mùa, nên các dự báo về hoàn lưu gió là khá phù hợp với thực tế. Mặc dù vậy, sai số về dự báo đối với nhiệt độ và lượng mưa là khá rõ ràng. Do vậy, không thể sử dụng trực tiếp kết quả dự báo CFSV2 đối với nhiệt độ và lượng mưa cho khu vực Việt Nam. Từ đó cho thấy, các trường quy mô lớn được dự báo từ mô hình CFSV2 hoàn toàn có thể sử dụng làm nhân tố dự báo cho mô hình thống kê ở khu vực Việt Nam.
Xây dựng bộ công cụ chi tiết hóa thống kê sản phẩm CFS trong dự báo khí hậu mùa
Trên cơ sở phương pháp phân tích thống kê lựa chọn nhân tố dự báo từ sản phẩm mô hình CFSV2, mô hình thống kê dự báo nhiệt độ và lượng mưa cho khu vực Việt Nam đã được xây dựng. Hiện nay, hệ thống mô hình này đã được cài đặt và chạy dự báo hàng tháng trên hệ thống máy tính của Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu.
Kết quả đánh giá mô hình dự báo thống kê đối với nhiệt độ và lượng mưa cho thấy, xác suất dự báo đúng đối với bài toán dự báo ba pha với thời hạn dự báo trước từ 1 đến 3 tháng là ở mức đáng tin cậy, với xác suất dự báo đúng phổ biến trên 50% (theo hướng dẫn của WMO, xác suất dự báo đúng chấp nhận được đối với bài toán dự báo đúng 3 pha là trên 33,3%; và trên 50% đối với bài toán dự báo hai pha). Bên cạnh đó, kết quả tính toán chỉ số ME và MAE cho thấy, sai số dự báo về mặt giá trị đã được cải thiện rõ ràng so với sản phẩm dự báo trực tiếp từ mô hình CFSV2.
Kết quả kiểm nghiệm dự báo thời kỳ dự báo độc lập (2011-2014) cho thấy, xác suất dự báo đúng đối với nhiệt độ phổ biến trên 40%, cao nhất đến trên 80%; tốt nhất vào mùa đông, mùa xuân và ở phía Nam. Trong đó, dự báo nhiệt độ trước 1 tháng có xác suất dự báo đúng cao hơn rõ ràng so với trước 3 tháng, đặc biệt là ở khu vực Bắc Bộ. Đối với lượng mưa, xác suất dự báo đúng phổ biến dưới 50% trong trường hợp dự báo trước 1 tháng và 3 tháng. Trong đó, dự báo trước 1 tháng có xác suất dự báo đúng đối với lượng mưa tốt hơn so với dự báo trước 3 tháng.
Kết quả đánh giá thời thử nghiệm nghiệm dự báo (2015) thời gian thực cho thấy, mô hình thống kê cho kết quả dự báo theo thời hạn dự báo trước 1 và 3 tháng có xác suất dự báo đúng khá cao. Trong đó, xác suất dự báo đúng đối với nhiệt độ phổ biến trên 50%, cao nhất có thể đến trên 80%. Khu vực phía Nam có xác suất dự báo đúng cao hơn so với khu vực phía Bắc; mùa đông và mùa hè có xác suất dự báo đúng kém hơn so với mùa thu và mùa xuân; hạn dự báo trước 1 tháng có nhiều trường hợp dự báo đúng với xác suất cao hơn so với hạn dự báo trước 3 tháng. Đối với lượng mưa, xác suất dự báo đúng thấp hơn nhiều so với nhiệt độ. Trong đó, xác suất dự báo đúng đối với lượng mưa phổ biến trong khoảng dưới 40%, cả trong hạn dự báo trước 1 và 3 tháng.
Mặc dù vậy cũng có thể nhận thấy, xác suất dự báo đúng kém nhất thường xảy ra ở dải ven biển Trung Bộ. Hạn dự báo trước 1 tháng cho xác suất dự báo đúng đối với lượng mưa tốt hơn đáng kể so với hạn dự báo trước 3 tháng, đặc biệt vào mùa xuân và mùa đông.