HIỆU CHỈNH DỰ BÁO MƯA LỚN TỪ MÔ HÌNH S2S TRÊN KHU VỰC HÀ NỘI BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY PHÂN VỊ
Tóm tắt
Bài báo này trình bày kết quả ứng dụng phương pháp hồi quy phân vị dự báo mưa lớn hạn từ 3 đến 10 ngày trên khu vực Hà Nội. Nghiên cứu sử dụng chuỗi số liệu mưa ngày quan trắc tại trạm Láng và số liệu mưa ngày dự báo từ mô hình S2S (the sub-seasonal to seasonal forecast model) của tháng 6, tháng 7 và tháng 8 trong 20 năm (2001-2020) để xây dựng phương trình dự báo bằng phương pháp hồi quy tuyến tính (OLS) và hồi quy phân vị, trong đó số liệu mưa ngày quan trắc là số liệu phụ thuộc, số liệu mưa ngày dự báo từ mô hình S2S là số liệu độc lập. Kết quả kiểm định các phương trình dự báo cho thấy phương trình OLS, q75 và q90 thỏa mãn mức tin cậy thống kê và có thể sử dụng để dự báo lượng mưa ở hạn dự báo 3 ngày, 5 ngày, 7 ngày và 10 ngày tại trạm Láng. Ngoài ra, nghiên cứu thử nghiệm dự báo 5 đợt mưa lớn tại khu vực Hà Nội bằng các phương trình hồi quy tuyến tính và hồi quy phân vị q75 và q90 ở các hạn dự báo 3 ngày, 5 ngày, 7 ngày và 10 ngày. Kết quả đánh giá sai số dự báo lượng mưa cho thấy, phương trình ở phân vị 90 cải thiện đáng kể sai số dự báo lượng mưa so với mô hình S2S ở tất cả các hạn dự báo. Trong đó sai số tương đối của phương trình hồi quy phân vị 90 cải thiện sai số dự báo lượng mưa từ 20 đến 29% so với kết quả dự báo lượng mưa từ mô hình S2S ở hạn dự báo từ 3 ngày đến 10 ngày.