Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8

BƯỚC ĐẦU ĐÁNH GIÁ SẢN PHẨM DỰ BÁO LẠI
TRƯỜNG MƯA VÀ NHIỆT ĐỘ TỪ BỘ DỮ LIỆU C3S
CHO HẠ LƯU SÔNG MÊ KÔNG
Nguyễn Tiến Thành1, Nguyễn Thị Thu Hà1, Hồng Thanh Tùng1 và Ngơ Lê An1
1
Trường Đại học Thuỷ lợi, email:

1. GIỚI THIỆU CHUNG

Trong một vài năm gần đây, hạn hán đã và
đang diễn ra ngày một nghiêm trọng và mở
rộng về quy mô không gian tại lưu vực sông
Mê Kông, đặc biệt là đồng bằng sông Cửu
Long. Một trong nhiều nguyên nhân dẫn tới
điều này là sự biến đổi bất thường của chế độ
thời tiết khí hậu trong khu vực và sự giảm
mạnh lượng nước đổ về đồng bằng sông Cửu
Long từ sông Mê Kông do hệ thống các đập
thủy điện được nhiều quốc gia xây dựng trên
dịng chính.
Cho tới nay, sản phẩm dự báo mùa có thể
cung cấp những thông tin dự báo với hạn dự
báo lên tới 9 tháng, thậm chí 12 tháng, góp
phần đảm bảo và phát triển kinh tế xã hội bền
vững. Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của hệ
thống tính tốn, nhiều bộ dữ liệu dự báo động
lực và dự báo tổ hợp mùa được cung cấp
miễn phí. Điển hình là dữ liệu dự báo động
lực mùa của dự án S2S (the sub-seasonal to

seasonal prediction project), C3S (the
Copernicus Climate Change Service) [2], hệ
thống dự báo từ các trung tâm APCN (APEC
Climate Network) của Hàn Quốc hay NCEP
(National Centers for Environmental
Prediction) của Mỹ. Tuy nhiên, độ chính xác
của các sản phẩm dự báo phụ thuộc vào rất
nhiều nhân tố khác nhau của mơ hình như
miền lưới tính, độ phân giải, sơ đồ tham số
hóa hay các điều kiên biên của mơ hình.
Vì vậy, mục tiêu của bài báo là bước đầu
tìm hiểu và đánh giá sản phẩm dự báo lại
trường mưa và nhiệt từ bộ dữ liệu C3S cho hạ
lưu sông Mê Kông. Không gian miền lưới
giới hạn trong khoảng 7-15oN, 102-109oE.

2. DỮ LIỆU VÀ
NGHIÊN CỨU

PHƯƠNG

PHÁP

2.1. Dữ liệu
Dữ liệu được sử dụng trong bài báo bao
gồm các dữ liệu dự báo lại trường mưa và
nhiệt từ bộ dữ liệu C3S được cung cấp bởi: i)
Trung tâm dự báo hạn vừa châu Âu European
Centre for Medium-Range Weather Forecasts
(ECMWF). ii) Cơ quan khí tượng Vương quốc

Anh (UK Met Office). iii) Cơ quan khí tượng
Pháp (Meteo France). iv) Trung tâm dịch vụ
thời tiết Đức (DWD). v) Trung tâm châu Âu
và địa trung hải về biến đổi khí hậu (CMCC).
Các dữ liệu mưa phân tích trên lưới Aphrodite
và nhiệt tái phân tích trên lưới ERA. Tồn bộ
dữ liệu theo định dạng chuẩn GRIB của Tổ
chức Khí tượng thế giới (WMO) với bước thời
gian theo ngày từ 1993-2016.
2.2. Phương pháp nghiên cứu
Trong bài báo này các phương pháp được
sử dụng: i) Phương pháp phân tích tổng hợp
có tính kế thừa. ii) Phương pháp đánh giá
theo lưới khơng gian dựa trên chỉ số đánh giá
sai số thường dùng như độ lệch chuẩn (SD),
hệ số tương quan (R), sai số trung bình (ME)
và sai số bình phương trung bình quân
phương (RMSE).
3. GIỚI THIỆU BỘ DỮ LIỆU C3S

Bộ dữ liệu C3S được cung cấp bởi hệ
thống dịch vụ biến đổi khí hậu Copernius
(C3S). Hệ thống này cung cấp các thơng tin
khí tượng khí hậu và biến đổi khí hậu cho
khu vực châu Âu và thế giới bao gồm sản

323


Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8


phẩm dự báo mùa từ các trung tâm lớn trên
thế giới dưới dạng số và đồ họa được cập
nhật vào 12h UTC ngày 13 hàng tháng với
hạn dự báo lên tới 5160 giờ. Sản phẩm đồ
họa được biểu thị dưới dạng các bản đồ hoặc
chuỗi thời gian cho các biến dự báo như nhiệt
độ khơng khí, giáng thủy. Dữ liệu dạng số
được cung cấp bởi các trung tâm khí tượng
khí hậu và biến đổi khí hậu lớn trên thế giới
như ECMWF sử dụng mơ hình tích hợp IFS
Cycle 43r1 [1], Met Office sử dụng mơ hình
HadGEM3-GC2.0 (Met_UK), Meteo-France
sử dụng mơ hình ARPEGE v6.1 (Met_Fc),
DWD sử dụng mơ hình ECHAM 6.3.04 và
CMCC sử dụng mơ hình CAM 5.3. Tuy
nhiên, để đơn giản các sản phẩm dự báo mùa
này sẽ được gọi theo tên của trung tâm trong
nghiên cứu này.

4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. Tiền xử lý dữ liệu
Trong nghiên cứu này, các sản phẩm dự
báo mùa được lấy về và lưu trữ ở máy tính cá
nhân. Độ lớn của sản phẩm phụ thuộc vào số
thành phần tổ hợp dao động từ 250 Mb ứng
với khoảng 10 tổ hợp của Met_UK tới 1000
Mb với 40 tổ hợp của CMCC cho 1 file dữ
liệu của 1 tháng. Vì vậy, trước tiên dữ liệu

này sẽ được giảm thiểu kích thước lưới và
kích cỡ của file dữ liệu về khu vực cần
nghiên cứu (7-15oN, 102-109oE) như được
hiển thị trong Hình 1. Các dữ liệu trường
mưa và nhiệt trên lưới cũng được quy về
cùng một miền lưới để so sánh và đánh giá
các sản phầm dự báo mùa.

Bảng 1. Thông tin sản phẩm dự báo mùa
của bộ dữ liệu C3S
Sản phẩm
dự báo
mùa

Ngày khởi tạo
dự báo

Thành
phần tổ
hợp dự
báo

Thành
phần tổ
hợp dự
báo lại

51

25


theo
ngày

theo
ngày

ECMWF

Ngày đầu tiên
của tháng

Met_UK

Ngày trong
tháng

Met_Fc

Ngày 20 và 25
của tháng

25

12

DWD

Ngày đầu tiên
của tháng


50

30

CMCC

Ngày đầu tiên
của tháng

50

40

Hình 1. Miền lưới khu vực nghiên cứu
4.2. Kết quả đánh giá sản phẩm

Nhìn chung mỗi trung tâm cung cấp sản
phẩm dự báo mùa với miền lưới tồn cầu có
độ phân giải lưới ngang là 1 độ x 1 độ, thời
gian dự báo lại từ 1993 tới 2016 và thời gian
dự báo thực từ 2017 tới hiện tại. Độ phân giải
về thời gian với bước thời gian 6 giờ và ngày.
Tổng số các biến chính được dự báo bao gồm
31 biến như các thành phần gió, nhiệt độ,
giáng thủy, bức xạ, mây và tuyết. Ngồi ra
cịn một số thơng tin chính khác được trình
bày Bảng 1.

Dữ liệu mưa và nhiệt trên lưới Aphrodite

và ERA tương ứng được sử dụng để đánh giá
trường mưa và nhiệt của 5 sản phẩm dự báo
lại từ các trung tâm lớn. Về khả năng dự báo
nhiệt độ, có thể thấy rằng hai sản phẩm
CMCC và ECMWF khả năng dự báo rất tốt,
đặc biệt đối với vùng đồng bằng sơng Cửu
Long với mức sai số trung bình dao động
trong khoảng  1 độ C. Các chỉ số đánh giá
sai số khác cũng chỉ ra sản phẩm ECMWF
cho kết quả khá tốt cho toàn miền nghiên cứu
như SD (0.7 độ C), R (0.91) và RMSE (1.1
độ C). Trong khi đó các sản phẩm cịn lại cho
sai số trung bình dự báo lại khá cao, đặc biệt

324


Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8

đối với khu vực Campuchia có xu hướng lệch
thiên thấp, có thể lên tới -8.5 độ C đối với sản
phẩm Met_fc như được chỉ ra trong Hình 2.

Về khả năng dự báo lượng mưa, có thể
thấy rằng hai sản phẩm DWD và ECMWF
khả năng dự báo khá tốt, đặc biệt là vùng
đồng bằng sông Cửu Long. Sai lệch về lượng
mưa dự báo tháng 2 khoảng 0-10 mm/ tháng.
Các chỉ số thống kê khác cũng chỉ ra sản
phẩm ECMWF cho kết quả khá tốt cho toàn

miền nghiên cứu như SD (14mm/ tháng), R
(0.81) và RMSE (21mm/ tháng). Các sản
phẩm dự báo mùa có xu thế dự báo lệch thiên
cao về phía vịnh Thái Lan, đặc biệt là sản
phẩm CMCC và có thể lên tới hơn
40mm/ tháng (Hình 3).
5. KẾT LUẬN

Hình 2. Sai số trung bình giữa trường nhiệt
của các sản phẩm dự báo hạn 1 tháng cho
tháng 2 và ERA giai đoạn 1993-2016 (độ C)
CMCC ‐ APHRODITE

DWD ‐ APHRODITE

Trong nghiên cứu này, sản phẩm dự báo
lại trường mưa và nhiệt độ từ bộ dữ liệu C3S
trong giai đoạn 1993-2016 đã được đánh giá
và phân tích. Kết quả cho thấy sản phẩm
ECMWF có khả năng dự báo khá tốt không
chỉ đối với trường nhiệt mà cịn cả đối với
trường mưa. Trong khi đó sản phẩm Met_fc
có xu hướng dự báo lệch thiên cao đối với cả
mưa và nhiệt.

ECMWF‐ APHRODITE
mm/tháng

Met_fc ‐ APHRODITE


Met_UK ‐APHRODITE

6. TÀI LIỆU THAM KHẢO

Hình 3. Sai số trung bình giữa
tổng lượng mưa tháng của các sản phẩm
dự báo hạn 1 tháng và Aphrodite cho tháng 2
giai đoạn 1993-2016 (mm/tháng)
Nếu bỏ qua vấn đề liên quan tới thuật toán,
sự lựa chọn sơ đồ tham số hay mơ hình đại
dương được kết hợp thì sự chênh lệch lớn của
các sản phẩm DWD, Met_fc và Met_UK có
thể liên quan tới số lượng tổ hợp được sử dụng.

[1] Molteni, Franco, Tim Stockdale, Magdalena
Balmaseda, Gianpaolo Balsamo, Roberto
Buizza, Laura Ferranti, Linus Magnusson,
Kristian Mogensen, Tim Palmer, and
Frederic Vitart. The new ECMWF seasonal
forecast system (System 4). Vol. 49.
Reading, U. K: European Centre for
Medium-Range Weather Forecasts, 2011.
[2] Thepaut, J.N., Pinty, B. and Dee, D., 2018,
July. The Copernicus Programme and its
Climate Change Service (C3S): A European
response to climate change. In 42nd
COSPAR Scientific Assembly (Vol. 42).

325