CHƯƠNG 2 - CƠ SỞ XÂY DỰNG VÀ ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO THỦY
VĂN BIỂN
2.1. NHỮNG CƠ SỞ VẬT LÝ CỦA CÁC DỰ BÁO THỦY VĂN BIỂN
Dự báo thủy văn biển là tính trước một hiện tượng thủy văn nào đó dựa trên
sự hiểu biết các quy luật phát triển của hiện tượng đó trong những điều kiện cụ thể
của biển. Cơ sở chung của những dự báo thủy văn biển là phương pháp phân tích
vật lý về các quá trình quyết định chế độ biển mà mục đích cuối cùng là nhận được
những biểu thức định lượng đặc trưng cho mối liên hệ lẫn nhau giữa hiện tượng dự
báo và các yếu tố gây nên hiện tượng đó.
Sự xuất hiện của các hiện tượng vật lý trong biển hay đại dương, thí dụ sóng
biển, dòng chảy, dao động mực nước, nhiệt độ và sự phát triển của chúng phụ
thuộc vào một tập hợp các yếu tố thủy văn và khí tượng. Trong số những yếu tố
khác nhau ấy có một số yếu tố có tính chất quyết định trong sự phát triển của hiện
tượng, gọi là những yếu tố chính, còn một số các yếu tố khác có ý nghĩa thứ yếu.
Nhiệm vụ của người xây dựng phương pháp dự báo là phân biệt và tách riêng ra
được các yếu tố chính khỏi các yếu tố thứ yếu.
Trong khi phân tích hiện tượng cần nhớ rằng trong quá trình phát triển của
cùng một hiện tượng nhưng ở những điều kiện địa lý khác nhau, ở những vùng biển
khác nhau có thể các yếu tố chính cũng thay đổi. Thí dụ, tại một vùng biển nào đó
yếu tố chính làm thay đổi nhiệt độ nước biển là dòng nhiệt từ khí quyển đi qua mặt
biển, nhưng ở nơi khác có thể nguyên nhân gây nên những dao động, biến đổi lớn
của nhiệt độ nước biển lại là dòng nhiệt do các dòng hải lưu vận c
huyển đến nơi
đang xét. Dao động dâng rút gây bởi gió và bão phụ thuộc rất nhiều vào hình dạng
đường bờ và địa hình vùng biển bao quanh cảng hoặc địa điểm được dự báo mực
nước
Một số các đặc trưng vật lý biển và khí quyển không thể xác định trực tiếp
được trong quá trình quan trắc
. Trong trường hợp đó người ta phải hoặc là xác
định chúng bằng con đường tính toán, hoặc biểu thị gián tiếp chúng thông qua các

vật lý cần tính tới một điều là đại dương và khí quyển nằm trong một sự tương tác
nhiệt học và động lực học liên tục mà nguyên nhân đầu tiên là năng lượng từ mặt
trời. Vì vậy nghiên cứu các quá trình vật lý trong biển không thể tách rời với việc
nghiên cứu các quá trình xảy ra trong khí quyển. Trong khi đó cần chú ý đến
những đặc điểm của các môi trường tương tác. Thí dụ, trong tương tác nhiệt học
thì đại dương mang tính tích cực hơn vì nó có dự trữ nhiệt lớn hơn so với khí
quyển, nhưng khí quyển lại tích cực hơn, quyết định hơn trong tương tác động lực
vì nó là môi trường tương đối biến động hơn. Để hiểu sâu hơn về các đặc điểm của
các quá trình cần phải tính đến các tính chất vật lý của các môi trường: khả năng
hấp thụ, khả năng phản xạ và phát xạ nhiệt, độ dẫn nhiệt, nhiệt dung, mật độ của
chúng.
Sự thống nhất và
tương tác của các quá trình trong đại dương và khí quyển
bắt buộc trong khi giải quyết các bài toán dự báo biển phải đánh giá cân bằng năng
lượng của hệ thống tương tác, cân bằng nhiệt, cân bằng nước. Mọi thay đổi, dao
động của những yếu tố vật lý là hậu quả của sự thay đổi câ
n bằng nhiệt và cân
bằng nước. Nếu phân tích sự đóng góp của từng thành phần riêng biệt của cân bằng
nhiệt và cân bằng nước, thì có thể tìm ra được bản chất vật lý của hiện tượng xảy
ra trong biển, đánh giá được vai trò của nó trong quá trình chung và phát hiện các
nguyên nhân, yếu tố chủ yếu quyết định chế độ thủy văn biển. Sự sử dụng các
phương pháp "cân bằng" trong hải dương học đã là hướng c
hủ yếu trong nghiên
cứu nhiều hiện tượng ở biển, tạo ra bước nhảy vọt về chất lượng phương pháp
nghiên cứu dự báo.

15
Việc nghiên cứu và dự báo các hiện tượng vật lý trong biển chỉ có thể tiến
hành được khi được cung cấp những tài liệu, dữ liệu quan trắc về các hiện tượng
đó. Độ tin cậy của phương pháp dự báo và khả năng sử dụng nó trong công tác

y giờ hiện tượng xảy ra. Thông thường, các dự báo
ngắn hạn được xây dựng cho thời hạn từ vài giờ đến 15 ngày, dự báo dài hạn − từ
15 ngày đến bốn tháng, dự báo siêu dài hạn − bốn tháng và lâu hơn.
Đối với một số các hiện tượng thủy văn chỉ xây dựng các dự báo ngắn hạn, thí
dụ các dự báo sóng, dự báo dao động dâng rút nước, những hiện tượng nguy hiểm
và đặc biệt nguy hiểm như sóng thần , ngược lại đối với một số các hiện tượng
khác thì chỉ có thể xây dựng các dự báo dài hạn mới có ý nghĩa.
Tất cả các dự báo có thể được lập cho những đối tượng địa lý khác nhau: cho
những vùng bờ nào đó, cho khu vực các hải cảng, cho những vùng riêng biệt hay
cho toàn biển. Trong những năm gần đây người ta đã lập các dự báo sóng và nhiệt

16
độ nước mặt đại dương của toàn bộ vùng Bắc Đại Tây Dương và Thái Bình Dương.
Theo đặc điểm lập dự báo thì các dự báo phân thành dự báo theo kế hoạch và
dự báo đặc biệt.
Những hình thức đưa ra dự báo rất khác nhau. Các dự báo có thể được trình
bày thành văn bản, bằng các biểu bảng, bản đồ hoặc đồ thị
2.3. NHỮNG PHƯƠNG PHÁP CƠ BẢN XÂY DỰNG CÁC DỰ BÁO THỦY VĂN BIỂN
2.3.1. Phương pháp trung bình khí hậu
Đây là một phương pháp dự báo khá đơn giản, nhưng cũng rất thô sơ. Trung
bình khí hậu là giá trị ổn định nhất, vì vậy có thể dùng nó trong các dự báo dài
hạn. Khi sử dụng cách dự báo này thì các hiện tượng dị thường không được xét
đến.
Điều kiện áp dụng của phương pháp trung bình khí hậu là khi không có
phương pháp dự báo khác và tham số được dự báo có chế độ ổn định, khi hoàn
cảnh chung của các quá trình khí tượng thủy văn diễn ra gần với chuẩn khí hậu của
chúng. Nếu phân bố độ lặp lại là bất đối xứng thì người ta có thể lấy số đông (mốt)
làm giá trị dự báo. Trong trường hợp này gọi là dự báo xác suất. Rõ ràng độ tin
cậy của các dự báo loại này không cao.
2.3.2. Phương pháp ngoại suy

thức
2
1
))((
x
n
i
lii
l
n
xxxx
r
σ

=
−
−−
=
,
trong đó
−
x
giá trị chuẩn của hiện tượng; và là các giá trị tại những thời
khoảng
i cách nhau một bước trễ trong tổng số giá trị quan trắc về hiện tượng.
i
x
li
x
−

khí tượng. Phân
loại hoá được áp dụng vào để phân chia các quá trình thủy văn biển theo những
dấu hiệu nào đó. Điển hình của ý tưởng nghiên cứu phân loại là công trình của
Vangengheim G. Ia. nghiên cứu các điều kiện khí tượng thủy văn ở các biển thuộc
thủy vực Bắc Băng Dương, đã lấy hướng di chuyển của không khí làm dấu hiệu cơ
bản để phân loại
hoàn lưu khí quyển, xác lập được ba kiểu di chuyển chính: di
chuyển từ phía tây − kiểu
W
, di chuyển từ phía đông − kiểu
E
và di chuyển theo
kinh tuyến (kinh hướng) − kiểu
C
và một số kiểu hỗn hợp. Những qui luật chuyển
hoá giữa những kiểu hoàn lưu của ông, thí dụ chuỗi kế tục sau [12]:

Hoàn lưu
W

(tháng 1−2)

Hoàn lưu hỗn hợp

WC+
(
tháng 3−4)

Hoàn lưu
E

làm dị thường của năm nay.
Như vậy trước hết phải giải quyết vấn đề: trong khi chọn loại suy phải tín
h
đến những nhân tố nào và bao nhiêu nhân tố (dấu hiệu). Sau đó chọn các tương tự

19
th
eo từng dấu hiệu theo một tiêu chuẩn nào đó.
Nhược điểm của phương pháp là các tương tự thường được chọn theo những
dấu hiệu giống nhau bề ngoài, giả thiết rằng các quá trình giống nhau trong thời
điểm hiện tại cũng phải giống nhau trong các thời kỳ sau. Muốn khắc phục nhược
điểm này phải tiến tới: a) chọn theo các tiêu chuẩn phát sinh quyết định bản chất
của quá trình; b) phải ph
ân tích các dữ liệu, các bản đồ không những trong khoảng
thời gian hiện tại mà cả trong những khoảng thời gian dài trước đó, thấy được sự
biến đổi của quá trình để nhận định về những tái xắp xếp có thể xảy ra trong tương
lai.
Ngày nay có nhiều công trình hoàn thiện phương pháp lựa chọn loại suy áp
dụng cho việc lựa chọn các trường (các bản đồ) nhờ m
áy tính. Bản đồ khí tượng và
thủy văn được biểu thị thành dãy số liệu bằng cách ghi lấy những giá trị của
trường tại các nút của một lưới đều đặn theo một tuần tự nhất định. Những số liệu
bằng số này ghi thành bảng và tính các đặc trưng cần để chọn loại suy: trị số trung
bình
)(x , độ lệch bình phương trung bình )(
σ
và các hệ số tương quan cặp .
Phân tích các đặc trưng này cho thấy rằng nếu hệ số tương quan giữa hai dãy so
sánh càng cao thì sự giống nhau về hình dạng của các đường đẳng trị trên hai bản
đồ càng lớn. Độ lệch bình phương trung bình đặc trưng cho độ dày đặc của các


Δ
=

max
2
;
δδ
n
trị số phương sai trung bình cực đại của hai
trường theo dãy quan trắc dài nhất đã xét.
Hệ số tương quan
r
của hai trường so sánh có thể được dùng làm chỉ số tương
tự về hình dạng. Nếu hai trường hoàn toàn giống nhau, hệ số tương quan bằng một,
ngược lại, nếu hai trường hoàn toàn khác nhau, hệ số tương quan bằng không.
Chỉ số tương tự chung sẽ có dạng
2
1
max








−+
=

2.3.7. Sử dụng các định luật bảo toàn vật chất và năng lượng
Khi giải phương trình cân bằng nước, cân bằng nhiệt và cân bằng năng lượng,
người ta nhận được các công thức lý thuyết hoặc thực nghiệm biểu thị sự phụ
thuộc của yếu tố được dự báo với các yếu tố khác ảnh hưởng tới nó.
Thí dụ, khi giải phương trình cân bằng năng lượng sóng gió, người ta đã nhận
được các công thức đơn giản tính các yếu tố sóng theo tốc độ gi
ó, thời gian tác
dụng của gió và đà gió (đà sóng). Phương pháp cân bằng nhiệt được dùng rộng rãi
để tính và dự báo trạng thái nhiệt của biển.
Việc sử dụng các phương trình cân bằng ngày nay đang trở thành một trong
những hướng cơ bản trong dự báo ngắn hạn. Trong dự báo dài hạn việc sử dụng các
phương pháp cân bằng còn gặp khó khăn vì thiếu các dự báo khí tượng dài hạn đủ
tin cậy.
2.3.8. Sử dụng các phương pháp số trị
Tính toán dự báo các hiện tượng vật lý trong khí quyển hay trong đại dương
dựa trên việc giải bằng số các phương trình thủy động lực học gọi là dự báo thủy
động lực học hay dự báo số trị. Các phương trình thủy nhiệt động lực học khép
kín, có kèm theo những điều kiện ban đầu, điều kiện biên, những phép tham số hoá
đảm bảo mô tả đúng về quá trình, giải được bằng phương phá
p số, gọi là mô hình
thuỷ động lực học của quá trình đang xét. Vì dự báo các trường thủy văn, khí
tượng bằng phương pháp số kèm theo một khối lượng tính toán lớn, nên phương
pháp này chỉ phát triển mạnh từ khi xuất hiện những máy tính công suất lớn.
Các phương trình thủy nhiệt động lực học thể hiện chính xác được những quy

21
luật định lượng của vật lý biển, khí quyển và cho phép tính được sự biến đổi của
các đặc trưng thủy văn,
khí tượng theo không gian và thời gian. Vì các phương
trình thủy nhiệt động lực học ở dạng tổng quát thường phức tạp và rất khó giải,

người ta tìm những mối phụ thuộc đó bằng cách dựng và phân tích các đồ thị dựa
trên số liệu quan trắc. Những biểu thức liên hệ nhận được sẽ được biểu thị dưới
dạng những phương trình tương ứng. Những phương trình kiểu n
hư vậy đã từng
được nhiều tác giả nghiên cứu để dự báo nhiệt độ nước biển, nhiệt độ không khí,
lượng mưa, độ dày băng, dao động mực nước biển và nhiều yếu tố thủy văn biển
khác.
Sau khi đã phân tích bước đầu những dữ liệu quan trắc, tức trên cơ sở phân
tích định tính những đặc điểm của hiện tượng được
nghiên cứu và những hiểu biết

22
về các quy luật chung của nó đã thiết lập được các yếu tố chính quyết định sự biến
đổi của hiện tượng, người ta tiến tới nghiên cứu mối liê
n hệ định lượng giữa hiện
tượng và các yếu tố: xác định dạng của mối liên hệ đó và tìm biểu thức giải tích
mà sau này dùng làm biểu thức để tính toán dự báo.
Muốn vậy người ta lập các chuỗi số liệu quan trắc về hiện tượng dự báo và

các yếu tố mà nó phụ thuộc. Hiện tượng dự báo sẽ được coi là biến số phụ thuộc,
gọi là hàm, còn các yếu tố sẽ là biến độc lập, gọi là các đối số.
Khi xây dựng các mối liên hệ dự báo độ dài chuỗi quan trắc có ý nghĩa quan
trọng. Trong thống kê toán học đã xác nhận rằng khi tìm mối liên hệ giữa hai biến
thì độ dài chuỗi qu
an trắc cần phải chứa không ít hơn 100 quan trắc. Nếu như số
biến tăng lên thì độ dài chuỗi cũng phải tăng. Tuy nhiên, trong thực hành những
chuỗi số liệu có độ dài đáp ứng đòi hỏi thường thiếu. Dĩ nhiên những mối liên hệ
được xây dựng theo những chuỗi quan trắc ngắn sẽ kém tin cậy hơn so với nhứng
chuỗi chuỗi dài. Đặc biệt điều nà
y hay sảy ra đối với dự báo dài hạn. Vì vậy trong

chỉ ra dạng của mối liên hệ cũng như mức độ (tính chặt chẽ) của mối phụ thuộc.
Trong nhiều trường hợp chỉ cần xem các điểm quan trắc phân bố như thế nà
o trên
đồ thị người ta đã có thể đánh giá trước được khả năng hiệu quả của mối phụ thuộc
trong mục đích dự báo.
y
Khi tr
ên đồ thị có một số lượng lớn các điểm quan trắc, muốn vẽ đường liên
hệ có thể chia tất cả các điểm ra thành những nhóm và trong mỗi nhóm tìm điểm
trung bình (tìm ngay trên đồ thị hoặc tính các giá trị trung bình của
x
và ). Sau
đó vẽ đường liên hệ theo các điểm trung bình. Độ chính xác của đường liên hệ dự
báo tìm được có thể đánh giá bằng cách so sánh các giá trị của đại lượng tính
th
eo mối liên hệ này với các giá trị quan trắc của . Việc n
ày thực hiện bằng cách
dựng một đồ thị trên đó theo trục tung đặt các các số liệu quan trắc thực tế, còn
theo trục hoành − các giá trị tính được từ mối liên hệ dự báo. Nếu đường nhận
y
y
y

23
được là một đư
ờng thảng đi qua gốc tọa độ, nghiêng một góc khoảng 45° với trục
tọa độ, thì đồ thị dự báo được dựng đúng, trong trường hợp ngược lại cần phải xem
xét và chỉnh lại. Thông thường sự kiểm tra các mối phụ thuộc dự báo không thực
hiện theo chính chuỗi số liệu quan trắc mà từ đó mối phụ thuộc dự báo được xây
dựng, m

uan chỉ bắt đầu khi nào bản chất vật lý của mối liên hệ
giữa các biến và hiện tượng dự báo đã được xác định. Phương pháp tương quan chỉ
được xem như cách thể hiện số của mối phụ thuộc đã tìm được và có cơ sở vật lý.
Giả sử đặc trưng thủy văn cần dự báo bị tá
c động bởi một đặc trưng khí
tượng hay thủy văn khác
y
x
được quan trắc tại thời kỳ trước hoặc đồng thời với đặc
trưng . Cần phải tìm
phương trình liên hệ giữa hai đại lượng này dưới dạng y
σ
±= )(xfy (2.1)
trong đó chỉ ra độ chính xác của phương trình
)(
σ
± . Ước lượng độ chính xác của
phương trình (2.1) trong một số trường hợp có thể lấy bằng
σ
σ
6,0 ;8,0 ±± hoặc
A
5
1
± ( −
σ
độ lệch bình phương trung bình của yếu tố dự báo; −
A
biên độ dao động
của yếu tố dự báo).

i
yΔ
ii
yx ΔΔ
1 2 3 4 5 6 7 8
1
1
y
1
x
1
xΔ
1
yΔ
2
1
xΔ
2
1
yΔ
11
yx ΔΔ
2
2
y
2
x
2
xΔ
2

3
Σ
− −
6
Σ
7
Σ
8
Σ
Những tham số này tính theo các công thức đã biết trong thống kê toán học
n
y
n
x
n
y
y
n
x
x
i
y
i
x
ii

Δ
=
Δ
===

xy
r ; −
E
độ lệch xác suất của
r
.
Có thể tính hệ số tương quan theo những công thức khác. Giả sử có những giá
trị và , v
à tần suất lặp lại của mỗi cặp trị số
i
x
i
y −
xy
n
x
và . Khi đó có thể tính
giá trị đại lượng hiệp biến của các đại lượng
y
xy
c
y
theo công thức
x
và
n
yyxxn
c
xy
xy

−=

. (2.6)
Sử dụng công thức (2.6) có thể tính các độ lệch bình phương trung bình
x
σ
và
y
σ
:

25
2
2
x
n
xn
x
x
−=
σ
,
2
2
y
n
yn
y
y
−=

. Trong khi tính toán, nếu bất đẳng thức này không thoả mãn thì
phải tăng độ dài chuỗi quan trắc. Ngoài ra có trường hợp hệ số tương quan có thể
khá cao khi tính toán với chuỗi quan trắc ở một thời kỳ quan trắc này, song lại rất
thấp nếu tính toán với chuỗi quan trắc ở thời kỳ khác. Rõ ràng điều này xảy ra do
biến đổi mối liên hệ từ thời kỳ này đến thời kỳ kia, nói cách khác mối liên hệ giữa
hiện tượng dự báo và nhân tố ảnh hưởng không ổn định. V
ì vậy phải kiểm tra xem
hệ số tương quan nhận được có biến đổi không khi tăng hoặc giảm độ dài chuỗi.
Có hai cách kiểm tra thực tế về độ ổn định của mối liên hệ. Cách thứ nhất
thực hiện như sau: Chia toàn bộ chuỗi quan trắc thành hai phần, tính các hệ số
tương quan và và các độ lệch
xác suất tương ứng và riêng biệt cho mỗi
phần. Nếu bất đẳng thức
1
r
2
r
1
E
2
E
2121
EErr +<− (2.7)
thì mối liên hệ ổn định.
Cách thứ hai để kiểm tra tính ổn định của mối liên hệ là so sánh các hệ số
tương quan của hai phần và với hệ số tương quan chung của chuỗi
1
r
2
r

Sai số giữa giá trị quan trắc và giá trị tính theo phương trình dự báo (2.8)

26
dbqti
yy −=
ε
được so sánh với
5
1
biên độ dao động của yếu tố dự báo (hoặc so sánh
với
y
σ
67,0). Nếu sai số lớn hơn đại lượng này thì nó được coi là vượt quá sai số
cho phép, sai số lớn. Nếu phương trình dự báo đảm bảo số sai số lớn ít hơn 20%
toàn bộ số lần quan trắc thì phương trình dự báo được xem là tin cậy.
Khi số sai số lớn vượt quá 20% thì phương trình dự báo không tin cậy. Trong
trường hợp này cần phải tìm yếu tố ảnh hưởng thứ hai và xét mối phụ thuộc
nhiều biến
z
),( zxfy = ,
tức tìm phương trình dạng
cbzaxy ++= (2.9)
Để xác định mức độ liên hệ của ba biến và tìm các hệ số của phương
trình người ta
lập bảng tương quan của ba biến và theo bảng đó tính các tham số cơ
bản:
cba , ,
. , ,
; , ,

R
E
2
1
67,0
−
±=
. (2.11)
Hệ số tương quan nhiều biến về trị số không thể nhỏ hơn hệ số tương quan lớn
nhất trong số các hệ số tương quan riêng giữa hai biến.
Tính hiệu quả của mối liên hệ ba biến được xem xét theo độ lớn của hệ số
tương quan nhiều biến. Nếu thì mối liên hệ giữa ba biến đủ tin cậy. K
hi đó
phương trình dự báo tìm dưới dạng
8
0,0≥
R
)()( zzbxxayy −+−=− , (2.12)
trong đó
.
1
;
1
22
xz
yxxzyz
z
y
xz
yzxzyx

hợp hai biến bằng cách so sánh các giá trị dự báo và quan trắc.
Trong trường hợp cần thiết có thể xét mối liên hệ nhiều biến với số biến lớn
hơn. Thí dụ, trường hợp biến dự báo phụ th
uộc vào ba biến ảnh hưởng u
x
,
y
,
người ta tìm phương trình
z
),,( zyxfu =

hay
σ
±+++= )( dczbyaxu
. (2.15)
Thủ tục tính toán các hệ số của phương trình này cũng bao gồm việc lập bảng
tương quan và tính các tham số cơ bản:
. , ,
; , ,
; , , ,
; , , ,
yzxzxy
uzyuux
zyxu
rrr
rrr
zy
x
u


.
0
321
D
rDrDrD
R
uzyuux
++
= (2.16)
Nếu thì lập phương trình dự bá
o dưới dạng: 80,0≥R
)()()(
0
3
0
2
0
1
zz
D
D
yy
D
D
xx
D
D
uu
z

chất lượng của dự báo. Muốn vậy phải lập các dự báo kiểm tra.
2.5.1. Biên độ nhiều năm và biên độ tính toán
Trong thực tế công tác dự báo thủy văn và khí tượng chúng ta thường gặp
những chuỗi quan trắc ngắn. Chúng ta ít có những chuỗi quan trắc dài để xây dựng
các phương pháp dự báo dài hạn. Vì vậy trong những trường hợp ấy có thể được
phép dùng những chuỗi quan trắc gồm 25−30 số liệu (thành phần) quan trắc. Cũng
có thể dùng những chuỗi quan trắc dài khoảng 10 thành phần; nhưng điều này chỉ
có thể chấp nhận đư
ợc khi người ta đã có khái niệm rõ ràng về mối phụ thuộc dự
báo khi phân tích hiện tượng. Chuỗi quan trắc lúc này không dùng để chứng minh
thêm về mối liên hệ giữa các yếu tố mà chỉ để xác lập mối phụ thuộc định lượng
giữa hàm và đối số.
Khi phép phân tích vật lý về các hiện tượng còn đòi hỏi những dẫn chứng
thống kê thì không được dùng những chuỗi quan trắc ngắn hơn 25 thành phần. Nếu
không, những mối liên hệ nhận đư
ợc không dùng được để dự báo.
Đối với trường hợp những dự báo ngắn hạn, người ta dễ tìm được những chuỗi
quan trắc dài, gồm nhiều thành phần hơn. Để xây dựng các mối liên hệ dự báo
trong thực tế các chuỗi gồm khoảng 50 thành phần là tạm đủ.
Trước khi đi đến vấn đề đán
h giá các phương pháp dự báo cần phải định nghĩa
một số khái niệm dùng trong việc đánh giá các phương pháp dự báo và các dự báo.
Sai số tuyệt đối của dự báo là hiệu đại số giữa giá trị dự báo và giá trị quan
trắc (giá trị thực). Thí dụ, người ta dự tính được là mực nước cao hơn mốc 20cm,
nhưng thực tế quan trắc thấy mực nước thấp hơn mốc 15cm. Trong trường hợp này
sai số của dự báo bằng
cm 35)15(20 =−− .
Tuy nhiên sai số tuyệt đối không phải luôn luôn là đại lượng đặc trưng: nó
chưa chỉ ra được dự báo như vậy là tốt
hay kém. Nếu chúng ta biết được rằng phạm

thay đổi mực nước trung bình tháng tại cảng đó từ tháng trước sang tháng sau qua
chuỗi số liệu mực nước những năm t
rước đây.
Giả sử cần dự báo sóng ở một vùng biển sau 12 giờ. Tại vùng biển này thường
quan sát thấy sóng từ cấp 0 đến cấp 9. Tuy vậy không nên dùng biên độ này, tại vì
qua phân tích các tài liệu quan trắc người ta biết được rằng tại vùng đang xét qua
12 giờ sóng không bao giờ biến đổi nhiều hơn 6 cấp. Như vậy khi làm dự báo trước
12 giờ cần phải dùng biên độ tính toán là 6 cấp thay vì biên độ 9 cấp.
Bi
ên độ tính toán được xác định bằng cách tính các hiệu số giữa các giá trị mà
hiện tượng dự báo có được qua một khoảng thời gian bằng thời gian báo trước của
dự báo. Khi tính người ta thu được những hiệu số mang dấu dương và những hiệu
số mang dấu âm trong biến trình của hiện tượng. Biên độ tính toán chính là tổng
các giá trị tuyệt đối (không kể dấu dương hay dấu âm) của các hiệu số dương và
hiệu số âm
có trị tuyệt đối lớn nhất.
Bảng 2.2. Thí dụ xác định biên độ tính toán
Hiệu nhiệt độ
Ngày tháng Nhiệt độ quan trắc
sau 1 ngày sau 2 ngày
6/10 26,2
− −
7 26,4 0,2
−
8 26,1
−0,3 −0,1
9 26,2 0,1
−0,2
10 25,5
−0,7 −0,6

9,27,02,2 =+
2.5.2. Đường cong độ đảm bảo của phương pháp dự báo
Trước khi dùng một phương pháp dự báo nào đó vào thực tế người ta phải biết
được tính hiệu quả của phương pháp dự báo đó. Nói cách khác, người dùng dự báo
cần phải biết có thể tin tưởng đến mức nào vào dự báo khi tiến hành những dự định
sản xuất, kinh tế cụ thể, những sai số nào có thể gặp phải và xác suất của những
sai số ấy.
Trong thực hành dự báo thủy văn biển,
để đánh giá hiệu quả của một phương
pháp dự báo mới được xây dựng, người ta hay so sánh chất lượng của dự báo
phương pháp với dự báo khí hậu hoặc với một phương pháp dự báo nào đó đã sử
dụng trước đó.
Người ta gọi là dự báo khí hậu một kiểu dự báo trong đó người dự báo gán giá
trị trung bình nhiều năm của hiện tượng dự báo làm
giá trị của hiện tượng đó vào
lúc muốn dự báo. Nếu như các dự báo khí hậu sẽ có sai số nhỏ hơn các dự báo theo
phương pháp được đề xuất, thì việc dùng phương pháp đó là vô nghĩa cả về mặt
ứng dụng thực tế lẫn về mặt tốn kém do tổ chức dự báo.
Để làm sáng tỏ các câu hỏi trên đây, trước khi đem một phương pháp dự báo
vào sử dụng người ta có thể dựng và so sánh các đường cong độ đảm bảo của dự
báo phương phá
p với dự báo khí hậu (đường cong độ đảm bảo tự nhiên) hoặc với
dự báo theo một phương pháp trước đây.
Theo phương pháp dự báo, ta dự báo thử cho hiện tượng đối với quãng thời
gian đã qua. Thí dụ ta thực hiện 100 dự báo nhiệt độ trung bình tháng tại một trạm
nào đó. Sau đó so sán
h các giá trị nhiệt độ dự báo và các giá trị thực quan trắc
được và tìm sai số tuyệt đối.
Tiếp theo ta lập bảng phân bố sai số theo độ lớn của sai số. Thí dụ trong 100
dự báo nói trên ta có bảng phân bố sai số như sau:

Muốn biết
tính hiệu quả của phương pháp dự báo cần phải so sánh độ đảm bảo
của phương pháp dự báo với độ đảm của dự báo khí hậu (độ đảm bảo tự nhiên).
Đường cong độ đảm bảo của dự báo khí hậu cũng dựng theo cách tương tự như khi
xây dựng đường cong độ đảm bảo của phương pháp. Trong dự báo khí hậu, giá trị
dự báo chính là chuẩn của hiện tượng, còn sai số dự báo chính là chênh lệch (dị
thường) của trị số thực so với chuẩn.

Giả sử đường cong độ đảm bảo của dự báo khí hậu nằm ở phía trái của
đường cong độ đảm bảo phương pháp (hình 2.3). Trong trường hợp này nếu ta giới
hạn ở sai số nhỏ hơn 3° thì thấy rằng phương pháp dự báo đang xét cho độ đảm bảo
70 %, còn phương pháp khí hậu chỉ cho độ đảm bảo 38 %. Ta nói rằng phương
pháp đang xé
t có hiệu quả hơn so với dự báo khí hậu. Hiệu số giữa các độ đảm bảo
trong trường hợp này bằng 32 % chính là
hiệu quả của phương pháp dự báo ta đề
xuất.

Hình 2.3. Các đường cong tích phân độ đảm bảo

32
Khi
muốn so sánh chất lượng các phương pháp dự báo với nhau người ta cũng
xây dựng các đường cong độ đảm bảo của các phương pháp đó và đánh giá hiệu
quả của phương pháp theo cách tương tự.
2.5.3. Sai số cho phép và các phương pháp xác định
Các khoa học khí tượng thủy văn ngày nay chưa có khả năng lập các dự báo
chính xác. Không phụ thuộc vào chất lượng công việc của người dự báo, không bao
giờ tránh khỏi những sai số trong các dự báo. Vì vậy khi đánh giá chất lượng các
dự báo cụ thể cần phải lấy một giá trị nào đó làm sai số cho phép, nghĩa là với sai

p khác để chọn sai số cho phép là dùng độ lệch bình phương trung
bình của hiện tượng so với chuẩn − giá trị
σ
.
Độ lệch bình phương trung bình tính theo công thức sau
1
)(
1
2
−
−
=

=
n
ZZ
n
i
i
σ
,
trong đó giá trị qua
n trắc của hiện tượng; −
i
Z −
Z
giá trị trung bình của hiện
tượng theo toàn chuỗi quan trắc; số thành phần của chuỗi q
uan trắc.
−n


34