222-LuanVanThacSi-ChuaPhanLoai (299).pdf

222-LuanVanThacSi-ChuaPhanLoai (299).pdf tài liệu, giáo án, bài giảng , luận văn, luận án, đồ án, bài tập lớn về tất cả...

THÔNG TIN VỀ LUẬN VĂN THẠC SĨ

1 Họ và tên học viên: Nguyễn Xuân Diện 2 Giới tính: Nam

3 Ngày sinh: 19/11/1987 4 Nơi sinh: Thái Bình

5 Quyết định công nhận học viên số: 3619/QĐ-CTSV, ngày 30 tháng 12 năm 2010

6 Các thay đổi trong quá trình đào tạo: không

(ghi các hình thức thay đổi và thời gian tương ứng)

7 Tên đề tài luận văn:

Nghiên cứu dự tính tổ hợp cho một số yếu tố và hiện tượng liên quan đến nhiệt độ ở Việt Nam

8 Chuyên ngành: Khí tượng và khí hậu học 9 Mã số: 604487

10 Cán bộ hướng dẫn khoa học:

TS Vũ Thanh Hằng, trường ĐH Khoa học Tự nhiên

11 Tóm tắt các kết quả của luận văn:

Các mô hình khác nhau đưa ra những sản phẩm dự báo/dự tính không giống nhau do tính bất định luôn luôn tiềm ẩn trong các mô hình Do đó, ước lượng được

độ bất định của bài toán dự báo/dự tính có vai trò rất quan trọng trong việc nâng cao chất lượng của bản tin dự báo/dự tính Việc xây dựng được các hệ thống đồng hóa,

tổ hợp cho các mô hình thời tiết/khí hậu sẽ góp phần cải thiện các kết quả dự báo/dự tính

Bài toán tổ hợp kết quả nhiều mô hình cho các kịch bản biến đổi khí hậu trong tương lai đã được thực hiện nhiều trên thế giới và cho những kết quả rất khả quan Tuy nhiên ở Việt Nam hầu như chưa có một nghiên cứu nào được tiến hành theo hướng này Vì vậy, trong luận văn này, tác giả đã thử nghiệm dự tính tổ hợp cho yếu tố nhiệt độ trên khu vực Việt Nam với đầu ra từ năm mô hình khí hậu khu vực

Năm mô hình với miền tính tương đối giống nhau, cụ thể: mô hình CCAM với 82 x 82 điểm lưới và chạy từ 5N– 25N, 100E–120E; mô hình MM5 với 105 x

144 điểm lưới chạy từ 5S – 27N, 85E – 131E; mô hình REMO với 98 x 146 điểm lưới và chạy từ 5S – 27N, 84E – 132E; mô hình MRI với 88 x 45 điểm lưới và chạy

từ 8N – 24N, 102E – 110E; mô hình RegCM với 104 x 143 điểm lưới và chạy từ 5S–27N, 85E–131E

Một số kết quả thu nhận được sau nghiên cứu:

- Trong mỗi mô hình đều tồn tại tính bất định vì vậy cần thiết có một hệ thổng tổ hợp để nâng cao chất lượng dự báo/dự tính

- Trong các yếu tố liên quan đến nhiệt độ ở Việt Nam thì các mô hình khí hậu khu vực mô phỏng tương đối tốt các yếu tố nhiệt độ bề mặt mực 2m, nhiệt

độ cực tiểu ngày, nhiệt độ cực tiểu của cực tiểu tháng Các yếu tố nhiệt độ cực đại ngày, nhiệt độ cực đại của cực đại tháng các mô hình mô phỏng còn có sự chênh lệch khá lớn so với quan trắc

- Trong luận văn thử nghiệm hai phương pháp tổ hợp cho các mô hình khí hậu khu vực là phương pháp tổ hợp trung bình và tổ hợp bằng hồi quy tuyến tính đa biến Kết quả cho thấy tổ hợp bằng hồi quy tuyến tính nhiều biến cải thiện rõ rệt khả năng mô phỏng cho thời kỳ chuẩn và có thể áp dụng cho dự tính khí hậu thời

kỳ tương lai

- Dự tính tổ hợp cho giai đoạn 2020-2039 với ba yếu tổ nhiệt độ bề mặt 2m, nhiệt độ cực đại ngày và nhiệt độ cực tiểu ngày cho thấy xu hướng tăng rõ rệt của nhiệt độ bề mặt 2m, nhiệt độ cực đại ngày so với thời kỳ chuẩn 1980-1999, mức tăng nhiệt trên hầu hết các trạm từ 1-3oC

12 Khả năng ứng dụng trong thực tiễn:

Áp dụng kết quả để xem xét, đánh giá và xây dựng các kịch bản biến đổi khí hậu trong tương lai cho khu vực Việt Nam

13 Những hướng nghiên cứu tiếp theo:

- Nghiên cứu các phương pháp tổ hợp khác

- Đánh giá chi tiết hơn cho các vùng khí hậu

14 Các công trình đã công bố có liên quan đến luận văn:

(liệt kê các công trình theo tứ tự thời gian nếu có)

Ngày 13 tháng 12 năm 2013

Học viên

(Kí và ghi rõ họ tên)

Nguyễn Xuân Diện

INFORMATION ON MASTER’THESIS

1 Full name: Nguyen Xuan Dien 2 Sex: Male

3 Date of birth: 19/11/1987 4 Place of birth: Thai Binh

5 Admission decision number: 3619/QĐ-CTSV Dated 30/12/2010

6 Changes in academic process:

7 Official thesis title:

Researching multi-model ensemble forecasting to predict temperature in Vietnam

10 Supervisors: Dr Vu Thanh Hang, VNU Hanoi University of Science

11 Summary of the finding of the thesis:

The results of models are different because model has its uncertainty It is necessary to estimate this uncertainty to improve forecast skills Ensemble data assimilation in the model is hoped that it will have good results In the world, meteorologists have combinated scenarios with input model to forecast The results are noted

In this thesis, temperature and its factors-related is chosen to predict by the ensemble mean The performance of a simple ensemble forecast analysis that shows forecast skills is illustrated and compared to all individual models used I examine output from the following models: CCAM, MM5, MRI, RegCM and REMO with the period called baseline 1980 to 1999 and period of future from 2020 to 2039

Detail about domain of five models: CCAM model has set up over domain bounded by 5N– 25N, 100E–120E with 82 x 82 grid-points; MM5 model has set up from 5S to 27N, 85E – 131E with 105 x 144 grid-points; REMO model with 98 x

146 grid-points and over domain by 5S – 27N, 84E – 132E; MRI model with 88 x

45 points and 8N – 24N, 102E – 110E; and RegCM model 104 x 143 grid-points, latitude from 5S to 27N and longitude from 85E to 131E

The summary of results is as follows:

Firstly, the thesis shows that each model exists an uncertainty Thus, an ensemble system is necessary to improve high-quality climate prediction information

Secondly, all regional climate models, which are used in this study, have simulated quite well for daily temperature at 2m, daily minimum temperature monthly minimum and maximum temperature On the other hand, daily maximum temperature and monthly highest temperature are much more than the available observation

Thirdly, a mean ensemble approach and a multivariable linear regression approach are studied Clearly, the individual model anomalies are not as good as the removal of the statistical reconstruction of all the models using the regression technique But, compared between these two ensemble methods indicate that with baseline period, the simulations by multivariable linear regression is better than by mean ensemble Therefore, it is a base to this thesis expands to carry out for next period from 2020 to 2039

Lastly, ensemble forecast/project/predict results show that there is an increase trend of surface temperature, daily minimum and maximum temperature Compared with baseline period, they rise about 1 to 3 degree Celsius for maximum temperature

12 Practical applicability:

The results of thesis are able to be used to consider, estimate and forecast for temperature in Vietnam

13 Further research directions:

- Research more and more about other ensemble forecasting methods

- Apply these methods for local areas in Vietnam to assess forecasting skills and uncertainties

14 Thesis-related publications:

Date: 13/12/2013

Signature:

Full name:

Nguyen Xuan Dien