Nghiên cứu, đánh giá khả năng ứng dụng sản phẩm dự báo hạn nội mùa của mô hình IFS CY48R1 và CFSv1 cho khu vực Bắc Trung Bộ

Chỉ số đề mục

87

Lĩnh vực nghiên cứu

Kỹ thuật môi trường khác

Dạng tài liệu

Tác giả

Đào Anh Công, Nguyễn Văn Lượng, Phan Văn Vinh⁽¹⁾, Phan Như Xuyến, Trịnh Tuấn Long⁽²⁾

Nhan đề

Nghiên cứu, đánh giá khả năng ứng dụng sản phẩm dự báo hạn nội mùa của mô hình IFS CY48R1 và CFSv1 cho khu vực Bắc Trung Bộ

Nhan đề tiếng anh

Research and evaluate the applicability of IFS CY48R1 and CFSV1 models for subseasonal forecasting for the North Central region

Nguồn trích

Khí tượng thủy văn

Năm xuất bản

2023

Số

752

Trang

29-40

ISSN

2525-2208

Từ khóa

Đánh giá, Khả năng ứng dụng, Sản phẩm, Dự báo hạn, Nội mùa, Mô hình, IFS CY48R1, CFSv1

Từ khóa tiếng anh

ECMWF, NCEP, IFS CY48R1, CFSv1, Subseasonal to seasonal, S2S, North central region, Forecast.

Tóm tắt

Dự báo hạn nội mùa, hay còn gọi là khoảng dự báo từ 2 tuần đến 2 tháng, trước đây vẫn được coi là “sa mạc của dự báo”, nhưng đây lại là giai đoạn lý tưởng để lập các kế hoạch trung hạn cho công tác quản lý nguồn nước, điều tiết hồ chứa. Ở Việt Nam, những nghiên cứu về bài toán này vẫn chỉ đang nằm ở những bước đi đầu tiên. Để lấp đầy chỗ hổng dự báo này, nhóm tác giả đã tiến hành đánh giá kỹ năng dự báo của mô hình IFS CY48R1 và CFSv1 thông qua việc tính toán và phân tích các chỉ số thống kê ME, MAE, RMSE, CORR, Brier score và ROC curve cho hạn dự báo nói trên sử dụng số liệu mưa vệ tinh TRMM và số liệu dự báo lại của hai mô hình. Kết quả chỉ ra rằng cả 2 mô hình đều cho thấy tiềm năng trong việc ứng dụng vào công tác dự báo hạn nội mùa cho khu vực Bắc Trung Bộ. Mô hình CFS có kỹ năng dự báo tốt hơn IFS vào các tháng 11 - tháng 3, nhưng lại thể hiện kỹ năng dự báo kém hơn khá nhiều so với IFS vào các tháng mùa mưa (tháng 7 - tháng 10). Cả 2 mô hình đều tiềm ẩn khả năng hiệu chỉnh sai số hệ thống vào các tháng 12 - tháng 4 và tháng 8 - tháng 10 ở phía Nam khu. Cả 2 mô hình đều có kỹ năng phát hiện những đợt mưa vừa, mưa to đến rất to, tuy nhiên mô hình IFS cho thấy khả năng vượt trội so với CFS khi có tỷ lệ dự báo khống thấp hơn nhiều

Tóm tắt tiếng anh

The subseasonal to seasonal forecast, also known as the time span from two weeks to two months, was previously considered the “desert of predictability”, but this is the ideal period for making medium-term plans for water resource management and reservoir regulation. In Vietnam, the research on this problem is still only in the first steps. To fill this forecast gap, the authors conducted a study and evaluated the forecasting skills of the IFS CY48R1 and CFSv1 models for the aforementioned forecast period using TRMM satellite rainfall data and re–forecasting data of ECMWF and CFSV1 models to calculate statistical indicators ME, MAE, RMSE, CORR, Brier score and ROC curve. The results show that both models show the potential for application in subseasonal forecasting for the North Central region. The CFSv1 model has better forecasting skills than IFS in November - March but shows much worse forecasting skills than IFS in the rainy months (July -October). Both models have the potential to correct systematic errors in the months of December - April and August - October in the South of the area. Both models can detect moderate, heavy to very heavy rains, however, the IFS model shows superior ability to CFS when it has a much lower false positive rate.

Kí hiệu kho

TTKHCNQG, CVt 39

File toàn văn

Xem toàn văn