Dự báo mùa cung cấp thông tin đặc biệt cần thiết với sản xuất nông nghiệp và cơ cấu mùa vụ như: nhiệt độ, lượng mưa, số đợt, số ngày rét đậm, nắng nóng. Hiện nay, ở Việt Nam, có hai đơn vị nhà nước cung cấp thông tin dự báo mùa là: 1) Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia (TTDBQG); 2) Viện Khoa học khí tượng thủy văn và Biến đổi khí hậu (Viện KTTV&BĐKH). Các sản phẩm dự báo mùa dựa chính trên ba phương pháp: 1) Sản phẩm từ các mô hình khí hậu động lực (clWRF, RegCM,); 2) Sử dụng thống kê truyền thống với các nhân tố dự báo như: ENSO hoặc nhiệt độ bề mặt biển; 3) Kết hợp giữa thống kê và mô hình dự báo số.
Những thông tin dự báo mùa hiện nay cũng cơ bản đáp ứng được phần nào nhu cầu của xã hội. Tuy nhiên, dự báo các yếu tố cực đoan như: số ngày nắng nóng, rét đậm, … cần được được quan tâm, nhấn mạnh và nâng cấp.
Cấu trúc mạng ANN.
Nhóm nghiên cứu đã sử dụng thuật toán Mạng thần kinh nhân tạo ANN để phân tích với dữ liệu đầu vào là các chỉ số dao động khí hậu qui mô lớn liên quan đến ENSO, để thử nghiệm dự báo số ngày nóng trên lãnh thổ Việt Nam.
Bài báo trình bày kết quả phân tích phân bố của hiện tượng nắng nóng, được đặc trưng bởi SNN trong năm trên phạm vi toàn lãnh thổ Việt Nam. Kết quả chỉ ra rằng, SNN gia tăng mạnh ở khu vực Tây Nguyên, Nam Bộ trong thời kỳ khoảng tháng 3 đến tháng 5; ở các tỉnh Bắc Bộ và Trung Bộ trong thời kỳ từ khoảng tháng 4 đến tháng 8. SNN xuất hiện nhiều nhất ở khu vực các tỉnh miền Trung, đặc biệt ở Bắc và Trung Trung Bộ. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng trình bày một số kết quả dự báo thử nghiệm SNN trong mùa tháng 4 đến tháng 6 tại các khu vực trên phạm vi lãnh thổ Việt Nam. Nghiên cứu đã ứng dụng phương pháp sử dụng mạng thần kinh nhân tạo với các nhân tố dự báo là các chỉ số dao động khí hậu qui mô lớn có liên quan đến hiện tượng ENSO. Kết quả cho thấy, dự báo có kỹ năng cho các khu vực thuộc phần các tỉnh Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ, trong khi các tỉnh thuộc phần phía nam như Tây Nguyên, Nam Bộ, Nam Trung Bộ cho kỹ năng yếu.
Tạp chí KTTV
.jpg)
.jpg)
.jpg)
.jpg)
.jpg)
