Sử dụng mô hình ANN (Artificial neural networks) dự báo hạn khí tượng ở đồng bằng sông Cửu Long

Tóm tắt

   Mục tiêu của nghiên cứu là sử dụng mô hình ANN để dự báo hạn khí tượng tại Đồng bằng sông Cửu Long. Chỉ số hạn hán SPI (Standardized Precipitation Index) được tính toán cho 3 và 6 tháng hạn trong giai đoạn hiện tại (1980-2013); từ đó, đường cong Mức độ - Thời gian - Tần suất hạn (SDF) được thiết lập. Mô hình ANN được thiết lập và hiệu chỉnh (1980-2000) các thông số hạn (SPI), kiểm định (2001-2013) và dự báo hạn khí tượng (thời gian t+1 và t+2). Kết quả tính toán SPI giai đoạn 1980-2013 cho thấy có sự thay đổi theo không gian và thời gian do lượng mưa thay đổi dẫn đến tần suất xuất hiện hạn cũng thay đổi theo. Dựa vào bản đồ hạn và đường cong SDF, các nhà quản lý có thể đưa ra những giải pháp thích hợp thích ứng cho từng vùng tương ứng với từng mức độ và khả năng xảy ra hạn. Kết quả hiệu chỉnh và kiểm định ANN tại 3 trạm (Bạc Liêu, Châu Đốc và Cần Thơ) cho thấy SPI (tính từ số liệu mưa thực đo) và mô phỏng là tương đối phù hợp và càng tốt nếu dự báo với bước thời gian ngắn.