Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Trong bài báo này tám phương pháp hiệu chỉnh đại diện cho ba nhóm biến đổi dựa vào phân bố xác suất lý thuyết, biến đổi có tham số và biến đổi phi tham số được đưa vào đánh giá. Chỉ tiêu bình quân sai số tuyệt đối (MAE) được sử dụng để xếp hạng các phương pháp được tính toán từ phương pháp đánh giá chéo (cross-validation). | BÀI BÁO KHOA HỌC PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ HIỆU CHỈNH SAI SỐ TỪ MÔ HÌNH MƯA NGÀY VỀ TRẠM MƯA ỨNG DỤNG CHO CÁC TRẠM MƯA THUỘC TỈNH BÌNH ĐỊNH Ngô Lê An1, Lê Thị Hải Yến1, Ngô Lê Long1, Nguyễn Thị Thu Hà1 Tóm tắt: Các mô hình khí hậu toàn cầu hoặc khu vực đang được sử dụng rộng rãi để mô phỏng các thông tin khí tượng trên một phạm vi không gian dù kết quả mô phỏng lượng mưa từ các mô hình này vẫn còn các sai số. Để sử dụng hiệu quả số liệu, có nhiều kỹ thuật hiệu chỉnh sai số thống kê đã được nghiên cứu ứng dụng. Trong bài báo này tám phương pháp hiệu chỉnh đại diện cho ba nhóm biến đổi dựa vào phân bố xác suất lý thuyết, biến đổi có tham số và biến đổi phi tham số được đưa vào đánh giá. Chỉ tiêu bình quân sai số tuyệt đối (MAE) được sử dụng để xếp hạng các phương pháp được tính toán từ phương pháp đánh giá chéo (cross-validation). Kết quả cho thấy nhóm biến đổi phi tham số cho hiệu quả hiệu chỉnh sai số tốt nhất cả về phân bố cường độ mưa lẫn số ngày có mưa, trong khi nhóm biến đổi dựa trên phân bố xác suất lý thuyết kém hiệu quả nhất. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng tại vị trí các trạm đo mưa có lượng mưa ngày lớn sẽ cho kết quả tính toán sai số nhiều nhất do khả năng ngoại suy các giá trị cực trị của các phương pháp hiệu chỉnh vẫn còn hạn chế. Từ khóa: Thống kê hiệu chỉnh sai số, đánh giá chéo, mô hình mưa ngày. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ1 Các mô hình khí hậu toàn cầu (Global Climate Model – GCM) hoặc khu vực (Regional Climate Model – RCM) hiện đang được sử dụng rộng rãi để mô phỏng các thông tin khí tượng trên một phạm vi không gian. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra sai số trong kết quả mô phỏng lượng mưa từ các mô hình. Các sai số này xuất hiện thường là do những giả thiết làm đơn giản hoá cũng như những giới hạn trong mô hình số khi mô phỏng quá trình hình thành mưa (Rauscher và nnk, 2010). Do vậy, để sử dụng hiệu quả số liệu mưa từ mô hình, cần xử lý sai số từ các kết quả mô phỏng. Hiện nay, các kỹ thuật xử lý khác nhau được nghiên cứu nhiều nhằm đưa ra các kết
