KẾT QUẢ TÍNH TOÁN VÀ PHÂN TÍCH DỰ BÁO MƯA MÔ HÌNH HRM Chương 3 tập trung đánh giá sai số hệ thống (Bias) theo không gian và thời gian của dự báo mưa mô hình HRM trong 3 năm 2005, 2006 và 2007 kết hợp với những chỉ tiêu đánh giá khác nhằm làm rõ hơn chất lượng dự báo mưa của mô hình HRM. Cuối cùng là việc đánh giá, so sánh khả năng dự báo mưa vừa, mưa lớn của mô hình HRM cho khu vực Đông Bắc Bộ trong một số hình thế gây mưa. | CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ TÍNH TOÁN VÀ PHÂN TÍCH Dự BÁO MƯA MÔ HÌNH HRM Chương 3 tập trung đánh giá sai số hệ thống Bias theo không gian và thời gian của dự báo mưa mô hình HRM trong 3 năm 2005 2006 và 2007 kết hợp với những chỉ tiêu đánh giá khác nhằm làm rõ hơn chất lượng dự báo mưa của mô hình HRM. Cuối cùng là việc đánh giá so sánh khả năng dự báo mưa vừa mưa lớn của mô hình HRM cho khu vực Đông Bắc Bộ trong một số hình thế gây mưa chính ở khu vực này. Các kết quả tính toán Với bộ số liệu mưa dự báo 24h của mô hình HRM và bộ số liệu quan trắc thực tế tương ứng chúng tôi đã tiến hành tính toán và phân tích trên bộ số liệu đó kết quả thu được như dưới đây - Các chỉ tiêu Bias SD MAE RMSE trên biến liên tục đa cấp mưa - Phân bố độc lập mưa dự báo và quan trắc theo 10 cấp - Các chỉ tiêu ETS P HK HSS trên biến rời rạc hai cấp mưa - Các chỉ tiêu BE 10 TS PosP PreP trên biến rời rạc đa cấp mưa - Các chỉ tiêu BE 10 TS FAR POD trên biến rời rạc 2 cấp mưa - Chỉ tiểu Bias thể hiện sai số theo không gian. - Phân bố mưa thực tế và mưa dự báo của mô hình HRM theo trung bình ngày. - Các trường hợp mưa lớn được xét riêng. Phân tích chất lương sản phẩm dự báo Để đánh giá sai số hệ thống dự báo mưa của mô hình HRM chúng tôi tập trung đi vào phân tích những thành phần sau 72 - Sai số hệ thống tính biến động của sai số dự báo theo không - thời gian. - Kỹ năng dự báo. - Chất lượng chung mức chính xác dự báo chung - Những trường hợp riêng Phân tích sai số hệ thống Bias Sai số hệ thống theo chỉ tiêu thống kê Sai số dự báo các yếu tố khí tượng của bất kỳ một hệ thống hay mô hình dự báo nào cũng được chia ra làm 2 thành phần là sai số hệ thống và sai số ngẫu nhiên. Cũng giống như các hệ quan trắc khí tượng sai số hệ thống là sai số về nguyên tắc có thể hiệu chỉnh được còn sai số ngẫu nhiên là sai số không thể hiệu chỉnh được. Vì vậy việc đánh giá chất lượng dự báo của mô hình trước tiên là phải xem xét sai số hệ thống. Với một phương pháp đánh giá xác định thì sai số hệ .
