BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  18,886,465
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Kỹ thuật môi trường khác

Trương Bá Kiên, Phạm Thị Thanh Ngà, Trần Duy Thức, Phùng Thị Mỹ Linh, Vũ Văn Thăng(1)

Đánh giá chất lượng dự báo mưa định lượng của mô hình WRF cho khu vực Việt Nam

Verification of quantitative rainfall forecast over Vietnam by using the weather research and forecasting model

Khí tượng thủy văn

2022

738

1-11

2525-2208

Đánh giá, Chất lượng dự báo, Mưa định lượng, Mô hình WRF

WRF model, Quantitative rainfall forecast, Vietnam.

Trình bày kết quả đánh giá chất lượng dự báo mưa định lượng cho 150 trạm khu vực Việt Nam của mô hình WRF trong hai năm 2019–2020. Sử dụng lượng mưa của 150 trạm quan trắc để đánh giá chất lượng dự báo định lượng mưa ở các hạn dự báo 24h, 48h và 72h, thông qua các chỉ số thống kê ME, MAE, RMSE và các chỉ số FBI, POD, FAR, BIAS, CSI. Kết quả cho thấy, mô hình WRF có xu thế dự báo thiên thấp về lượng ở hầu hết các ngưỡng mưa và hạn dự báo. Tính chung trên phạm vi cả nước, ở cả 3 hạn dự báo, chất lượng dự báo mưa mưa định lượng trong hai năm của mô hình WRF với khoảng 30–40% thành công ở ngưỡng có mưa (1 mm/ngày) và giảm dần theo các ngưỡng mưa, đạt khoảng 20% ở ngưỡng mưa vừa (16 mm/ngày) và khoảng 15% ở ngưỡng mưa to (50 mm/ngày) và chất lượng dự báo không tốt ở hạn dự báo 72h. Kết quả dự báo về diện cho thấy, mô hình dự báo diện mưa lớn hơn thực tế ở ngưỡng mưa nhỏ nhưng lại dự báo nhỏ hơn so với thực tế ở ngưỡng mưa vừa và mưa to ở cả 3 hạn dự báo.

This paper presents the evaluation of the rainfall forecast skill for Vietnam by using the WRF model in the period of 2019–2020. The observed rainfall data of 150 surface meteorological stations are used to verify the skills of the rainfall forecast at the 24h, 48h, and 72h leading–times based on using the ME, MAE, RMSE and  FBI, POD, FAR, BIAS, CSI indices. The results show that the WRF model tends to under–forecast in most rainfall thresholds and leadtimes. On the national–wide scale, at all forecasting leadtimes, the WRF model's skill is about 30–40% for the light rainfall threshold (1 mm/day), 20%, and 15 % at  the moderate rainfall threshold (16 mm/day) and heavy threshold (50mm/day), respectively. 
There is not much–improved forecasting skill at the 72h leadtime. The WRF model tends to be overforecasting at the light rainfall threshold  for the spatial distribution rainfall forecast but underforecasting for other thresholds at all 3 forecasting leadtimes.

TTKHCNQG, CTv 39

Xem toàn văn