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 II: Một số kết quả nghiên cứu

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 mõ hình HRM và GSM. Các mô hình thống ké UMOS và KF được xây dựng tách biệt cho từng tập nhân tố dự báo là các sản phẩm dự báo từ mồ 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. Các kết quà đánh giá và phân tích kỹ năng dự báo theo UMOS và KF cho thấy phương pháp UMOS có kỹ năng cao hơn dự báo theo phương pháp KF với các yểu tố nhiệt độ và mây, kỹ năng tương đương với yếu tố gió; và cả hai phương pháp UMOS và KF sứ dụng bộ nhân tổ dự báo từ mô hình GSM có kỹ năng dự báo cao hơn so với sử dụng bộ nhân tố từ mô hình HRM.