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 (Việt) 1:

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

Kết quả (Việt) 2:

Mưa is one of those biến khí hậu been đặc biệt quan tâm làm to take động can not to nhỏ đời sống con người. Trong dự báo hạn mùa việc dự báo mưa tốt would góp phần cung cấp thông tin cho multiple bài toán in the lĩnh vực khác nhau, such as điều tiết hồ store, dự báo hạn hán, chuyển đổi cơ cấu cây trồng, ... Hiện nay vấn đề dự báo mưa mùa hạn bằng mô hình số of trị đang is xu thế tất yếu. Tuy nhiên, làm bản chất phức tạp of hiện tượng, sản phẩm dự báo mưa of mô hình nói chung still xa mới đáp ứng được yêu cầu thực tế, kế cả dự báo pha, định lượng. Một in the cách tiếp cận cải thiện Nhâm sản phẩm dự báo mưa of mô hình là tìm cách hiệu chỉnh mô hình mưa of.
Trong nghiên cứu this, based on the strings số liệu mưa mô phỏng mô hình of already nội suy về vị trí trạm and số liệu mưa quan trắc từ 132 trạm khí tượng Việt Nam thời kỳ 1981-2010, one phương pháp hiệu chỉnh mô hình mưa were xây dựng. Phương pháp would be implemented theo hai bước: 1) Hiệu chỉnh sai số hệ thống mô hình of based on giả thiết quan hệ tuyến tính; và 2) Hiệu chỉnh phân bố theo công thức hàm mũ. Kết quả received from the string số liệu depending cho be found after hiệu chỉnh chất lượng mưa of mô hình were cải thiện đáng Kể with the sai số trung bình (ME), sai số absolute (MAE) as well as sai số quân phương (RMSE) will reduce còn hệ số tương quan Centered mưa mô hình and mưa quan trắc grow lên khá rõ.