Nghiên cứu phát triển hệ thống diễn giải sau mô hình có khả năng tự cập nhật dựa trên phương pháp Umos và lọc Kalman Phần I: Phương pháp luận

Tóm tắt

Bài báo này trình bày một số kết quả nghiên cứu ứng dụng các phương pháp thống kê có khả năng tự cập nhật sai số theo thời gian bao gồm UMOS và lọc Kalman (KF) để nâng cao chất lượng dự báo các yếu tố khí tượng bề mặt tại điểm trạm từ các sản phẩm dự báo của mô hình HRM và GSM. Các mô hình thống kê UMOS và KF được xây dựng tách biệt cho từng tập nhân tố dự báo là các sản phẩm dự báo từ mô hình HRM và GSM, và áp dụng cho 130 trạm quan trắc khí tượng bề mặt dựa trên chuỗi số liệu từ năm 2003 đến năm 2009. Phần I của bài báo sẽ giới thiệu khái quát về phương pháp xây dựng các mô hình UMOS và KF nói trên. Các kết quả nghiên cứu và đánh giá sẽ được trình bày trong phần II của bài báo.