TAILIEUCHUNG - Hiệu chỉnh thống kê cho dự báo tổ hợp và khả năng ứng dụng ở Việt Nam

Bài báo giới thiệu về sự cần thiết của việc hiệu chỉnh thống kê cho dự báo tổ hợp (EMOS) và khái quát một số nghiên cứu về bài toán EMOS trên thế giới để nâng cao chất lượng dự báo trung bình tổ hợp và dự báo xác suất từ các hệ thống dự báo tổ hợp. Các phân tích đã cho thấy EMOS thực sự cần thiết trong nghiệp vụ dự báo khí tượng và hoàn toàn có thể áp dụng để nâng cao các hệ thống dự báo tổ hợp nghiệp vụ tại Việt Nam. | NGHIÊN CỨU & TRAO ĐỔI HIỆU CHỈNH THỐNG KÊ CHO DỰ BÁO TỔ HỢP VÀ KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG Ở VIỆT NAM ThS. Võ Văn Hòa, TS. Bùi Minh Tăng - Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn trung ương . Phan Văn Tân - Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội ài báo giới thiệu về sự cần thiết của việc hiệu chỉnh thống kê cho dự báo tổ hợp (EMOS) và khái quát một số nghiên cứu về bài toán EMOS trên thế giới để nâng cao chất lượng dự báo trung bình tổ hợp và dự báo xác suất từ các hệ thống dự báo tổ hợp. Các phân tích đã cho thấy EMOS thực sự cần thiết trong nghiệp vụ dự báo khí tượng và hoàn toàn có thể áp dụng để nâng cao các hệ thống dự báo tổ hợp nghiệp vụ tại Việt Nam. Cụ thể, các kỹ thuật EMOS có thể áp dụng có thể chỉ đơn giản là phương pháp hồi quy tuyến tính, trung bình trượt cho đến các phương pháp phức tạp như hồi quy Gauss thông thuần nhất hoặc trung bình Bayes. Tùy theo yếu tố khí tượng quan tâm, các kỹ thuật EMOS khác nhau có thể được sử dụng và đem lại hiệu quả khác nhau. B 1. Sự cần thiết của bài toán hiệu chỉnh thống kê cho dự báo tổ hợp Các nghiên cứu của Lorenz (1965) đề cập đến tầm quan trọng của của điều kiện ban đầu đối với kết quả tích phân của các mô hình trong đó thừa nhận tồn tại các nguồn bất định (uncertainties) trong dự báo. Những nguồn bất định này đã hạn chế khả năng dự báo của các mô hình dự báo số trị (NWP). Phương pháp dự báo tổ hợp (EF) đã được nghiên cứu để giải quyết vấn đề nói trên và sử dụng trong dự báo nghiệp vụ tại nhiều nơi trên thế giới. Cho đến nay, EF đã được phát triển và ứng dụng cho nhiều mục đích khác nhau và được đánh giá là lĩnh vực có tốc độ thay đổi nhanh nhất trong nghiên cứu và ứng dụng của khoa học khí quyển. EF không chỉ dự báo các yếu tố khí tượng thông thường mà còn đưa ra độ bất định ứng với mỗi yếu tố dự báo. Quan trọng hơn, EF còn cho phép thực hiện dự báo xác suất, loại hình dự báo đang thực hiện tại các trung tâm dự báo bên cạnh phương pháp dự báo tất định (deterministic) truyền thống. Với những thông .

• Môi trường
• Hiệu chỉnh thống kê
• Dự báo tổ hợp
• Bài toán EMOS
• Hệ thống dự báo tổ hợp
• Nghiệp vụ dự báo khí tượng
• Phương pháp thống kê hiệu chỉnh sai số
• Thống kê hiệu chỉnh sai số
• Đánh giá chéo
• Mô hình mưa ngày
• Tỉnh Bình Định
• Mô hình thống kê
• Dự báo mưa
• Khu vực Bắc Bộ
• Mô hình hồi quy
• Nhân tố dự báo
• Định lượng mưa
• Tạp chí Khí tượng thủy văn
• Bài viết về môi trường
• Thống kê sau mô hình
• Mưa quan trắc
• Mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết
• Mô phỏng dữ liệu khí tượng thủy văn
• Mô hình toán mưa dòng chảy
• Phương pháp chi tiết hóa động lực
• Tự động dự báo nhiệt độ
• Mô hình IFS
• Thống kê đầu ra mô hình
• Dự báo nhiệt độ tối thấp
• Dự báo nhiệt độ tối cao
• Tình hình khí tượng
• Khí tượng nông nghiệp
• Thủy văn tháng 9 năm 2015
• Dự báo thời tiết
• Nghiệp vụ dự báo
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 686
• Phương pháp phân tích Dvorak
• Nghiệp vụ dự báo bão
• Xâm nhập mặn vùng hạ lưu
• Hệ thống sông Vu Gia Thu Bồn
• Dự báo mưa khu vực Sơn La
• Xây dựng phương trình dự báo mưa
• Sản xuất nông nghiệp vụ đông xuân
• Chế độ mưa mùa đông
• khí tượng thủy văn
• môi trường biển
• quản lý tài nguyên nước
• hải dương học
• tính toán thủy văn
• Đặc điểm mưa lớn miền Trung Việt Nam
• Đặc điểm thời tiết gây mưa
• Công tác phòng chống thiên tai