Header Page 1 of 16.

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
---------------------

Nguyễn Xuân Diện

NGHIÊN CỨU DỰ TÍNH TỔ HỢP MỘT SỐ YẾU TỐ VÀ HIỆN
TƯỢNG KHÍ HẬU LIÊN QUAN ĐẾN NHIỆT ĐỘ Ở VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà Nội - 2013

Footer Page 1 of 16.

0


Header Page 2 of 16.

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
---------------------

Nguyễn Xuân Diện

NGHIÊN CỨU DỰ TÍNH TỔ HỢP MỘT SỐ YẾU TỐ VÀ HIỆN
TƯỢNG KHÍ HẬU LIÊN QUAN ĐẾN NHIỆT ĐỘ Ở VIỆT NAM


Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình, người thân và bạn
bè, những người đã luôn ở bên cạnh cổ vũ, động viên và tạo mọi điều kiện tốt nhất
cho tôi trong suốt thời gian học tập tại trường.
Hà Nội, ngày 27 tháng 11 năm 2013

Nguyễn Xuân Diện

Footer Page 3 of 16.

2


Header Page 4 of 16.

Mục lục

Danh mục hình ...................................................................................................... 4
Danh mục bảng ..................................................................................................... 6
Danh mục viết tắt .................................................................................................. 7
Mở đầu ................................................................................................................... 8
Chương 1- TỔNG QUAN..................................................................................... 9
1.1. Các nghiên cứu ngoài nước ............................................................................ 9
1.2. Các nghiên cứu trong nước ........................................................................... 11
Chương 2- PHƯƠNG PHÁP VÀ SỐ LIỆU NGHIÊN CỨU .......................... 15
2.1. Hệ thống tổ hợp các kết quả mô hình ........................................................... 16
2.2.1. Trung bình tổ hợp đơn giản (Simple Ensemble Mean) ......................... 16
2.1.2. Hồi quy tuyến tính nhiều biến................................................................ 16
2.2. Các chỉ số thống kê dùng để đánh giá ......................................................... 17
2.3. Nguồn số liệu ................................................................................................ 18
2.3.1. Số liệu quan trắc .................................................................................... 18

.......................................................................................................................................... 32
Hình 3.10. TNn của các mô hình và quan trắc trên các trạm tính trung bình cho cả
giai đoạn ........................................................................................................................... 33
Hình 3.11. Trung bình số ngày có nhiệt độ trung bình dưới 150C thời kỳ 1980-1999
.......................................................................................................................................... 34
Hình 3.12. T2m15 của các mô hình và quan trắc trên các trạm tính trung bình cho
cả giai đoạn ...................................................................................................................... 35
Hình 3.13. Trung bình số ngày có nhiệt độ cực đại trên 350C thời kỳ 1980-1999 36
Hình 3.14. Tx35 của các mô hình và quan trắc trên các trạm tính trung bình cho cả
giai đoạn ........................................................................................................................... 37
Hình 3.15. Tổ hợp bằng phương pháp hồi quy tuyến tính nhiều biến, phương pháp
trung bình đơn giản khi so sánh với các mô hình riêng và quan trắc cho T2m ............... 38
Hình 3.16. Tổ hợp bằng phương pháp hồi quy tuyến tính nhiều biến, phương pháp
trung bình đơn giản khi so sánh với các mô hình riêng và quan trắc cho Tx .................. 39

Footer Page 5 of 16.

4


Header Page 6 of 16.

Hình 3.17. Tổ hợp bằng phương pháp hồi quy tuyến tính nhiều biến, phương pháp
trung bình đơn giản khi so sánh với các mô hình riêng và quan trắc cho Tn .................. 40
Hình 3.18. Tổ hợp bằng phương pháp hồi quy tuyến tính nhiều biến, phương pháp
trung bình đơn giản khi so sánh với các mô hình riêng và quan trắc cho TXx ................ 41
Hình 3.19. Tổ hợp bằng phương pháp hồi quy tuyến tính nhiều biến, phương pháp
trung bình đơn giản khi so sánh với các mô hình riêng và quan trắc cho TNn ............... 42
Hình 3.20. Dự tính tổ hợp cho T2m từ 5 mô hình cho giai đoạn 2020-2039 ....... 46
Hình 3.21. Dự tính tổ hợp cho Tx từ 5 mô hình cho giai đoạn 2020-2039 .......... 46

giản và hồi quy tuyến tính với quan trắc ................................................................ 43
Bảng 3.8. Sai số trung bình tuyệt đối MAE giữa các mô hình và quan trắc, giữa tổ hợp
trung bình đơn giản và giữa hồi quy tuyến tính đa biến với quan trắc .................. 44
Bảng 3.9. Hệ số tương quan giữa các mô hình và quan trắc,giữa tổ hợp trung bình đơn
giản và giữa tổ hợp tuyến tính với quan trắc ........................................................ 44
Bảng 3.10. Hệ số hồi quy và hệ số tự do trong phương trình hồi quy tuyến tính đa biến ... 45

Footer Page 7 of 16.

6


Header Page 8 of 16.

Danh mục viết tắt
BĐKH
CS

Cộng sự

IPCC

Intergovermental Panel on Climate Change

MAE

Sai số tuyệt đối trung bình

ME


T2m

Nhiệt độ trung bình tháng mực 2m

Tm

Nhiệt độ cực tiểu trung bình tháng

TNn

Nhiệt độ cực đại của cực đại tháng

Tx

Nhiệt độ cực đại trung bình tháng

TXx

Nhiệt độ cực đại của cực đại tháng

7


Header Page 9 of 16.

Mở đầu
Đối với bài toán dự tính khí hậu, một số nhân tố chi phối các quá trình vật lí
xảy ra trong khí quyển không được dự báo hoặc xác định mà được giả định dựa trên
những kịch bản nào đó. Hiện nay, các nhân tố được giả định đó chính là các chất
khí nhà kính. Trên cơ sở các kịch bản phát thải, hàm lượng khí nhà kính trong khí

1.1. Các nghiên cứu ngoài nước
Khái niệm dự báo tổ hợp được đưa ra từ những năm 1974 bởi Leith và dần
được phát triển theo 2 phương thức: 1) Dự báo sử dụng rất nhiều mô hình (còn gọi
là siêu tổ hợp); và 2) Dự báo chỉ với một mô hình nhưng với nhiều đầu vào khác
nhau. Cách tiếp cận tổ hợp phổ biến nhất hiện nay của các trung tâm khí tượng trên
thế giới là sử dụng phương pháp siêu tổ hợp nhiều mô hình để thu được một tổ hợp
có kết quả tốt nhất có thể.
Đối với bài toán dự tính BĐKH, từ các kịch bản phát thải khí nhà kính,
những thông tin phản ánh điều kiện khí hậu trong tương lai sẽ được xác định khi
chạy các mô hình khí hậu toàn cầu với hàm lượng khí nhà kính dự tính của khí
quyển. Các kịch bản BĐKH toàn cầu sau đó được xây dựng dựa trên những kết quả
dự tính này. Nói chung các mô hình khác nhau đưa ra những sản phẩm dự tính
không giống nhau do tính bất định luôn luôn tiềm ẩn trong các mô hình. Trong mỗi
mô hình đơn lẻ luôn tồn tại những điểm mạnh và những điểm yếu khiến cho “không
một mô hình nào được xem là tốt nhất và việc sử dụng kết quả từ nhiều mô hình là
quan trọng” (McAvaney và CS., 2001). Nếu hiểu các sai số mô phỏng trong các mô
hình khác nhau là độc lập, trung bình của các mô hình có thể được kỳ vọng sẽ tốt
hơn mỗi thành phần riêng lẻ, do vậy sẽ cung cấp một dự tính “tốt nhất”. Một số kết
quả nghiên cứu đã chỉ ra điều này, cho các dự báo mùa (Palmer và CS. 2004 [31];
Palmer và CS. 2005 [32] Hagedorn và CS. 2005) [18] và cho cả việc tái tạo điều
kiện khí hậu hiện tại từ các mô phỏng, dự tính khí hậu hạn dài (Lambert và Boer
2001) [23]. Bởi vậy, để giảm bớt tính bất định, với cùng một kịch bản phát thải, sản
phẩm dự tính của nhiều mô hình khác nhau được sử dụng để xây dựng các kịch bản
BĐKH (Tebaldi và Knutti 2007) [38]. Việc sử dụng tổ hợp các mô hình toàn cầu
chạy ở các trung tâm mô hình hóa khác nhau đã được triển khai cho các dự tính/dự
báo khí hậu ở các quy mô thời gian từ mùa đến nhiều năm và thế kỷ. Một trong
những dự án quan trọng nhất trong vấn đề này có thể kể đến là dự án so sánh đa mô

Footer Page 10 of 16.


(Houghton và CS. 1995, 2001) [19], [20].
Phương pháp hạ thấp quy mô động lực (dynamical downscaling) sử dụng các
mô hình khí hậu khu vực (RCM) phân giải cao với điều kiện biên là sản phẩm dự
tính từ các mô hình khí hậu toàn cầu. Phương pháp này cho phép mô tả chi tiết, đầy

Footer Page 11 of 16.

10


Header Page 12 of 16.

đủ các quá trình mang tính địa phương và khu vực do độ phân giải cho phép chi tiết
hóa các thông tin khu vực như địa hình, các hồ nước, đường bờ biển, phân bố sử
dụng đất, độ che phủ bề mặt, v.v. Với các quy mô khu vực cỡ 105-106 km2, các
RCMs có điều kiện biên tái phân tích thường cho độ lệch nhiệt độ trung bình trong
khoảng 2°C và độ lệch lượng mưa trong khoảng 50% so với quan trắc (Giorgi và
CS. 2001) [16].
Sản phẩm của các mô hình khí hậu khu vực rất đa dạng, phong phú và đồng
bộ. Để có thể áp dụng được phương pháp này đòi hỏi phải có hệ thống lưu trữ và
năng lực máy tính mạnh. Hơn nữa, độ chính xác cũng như độ bất định của sản phẩm
dự tính phụ thuộc lớn vào bản chất động lực và các sơ đồ tham số hóa vật lí của
từng mô hình. Nhằm đánh giá năng lực của các RCMs và tính bất định trong việc
đưa ra các thông tin khí hậu quy mô khu vực, một số dự án so sánh tổ hợp đa mô
hình đã được tiến hành (Takle và CS. 1999; Curry và Lynch 2002; Anderson và CS.
2003) [37], [13], [9]. Việc kết hợp nhiều mô hình vào trong một hệ thống tổ hợp
thường làm tăng kỹ năng, độ tin cậy và tính thống nhất của các dự tính (Christensen
và CS. 2007) [12]. So sánh với một mô hình riêng lẻ, kết quả tổ hợp có thể cho
những kết quả tốt hơn (Palmer và Räisäne 2002; Collins 2007; Räisänen 2007;
Ulbrich và CS. 2008) [30], [11], [33], [40].

(2007)[2], Trần Việt Liễn và CS. (2007)[3].
Từ năm 1994 đến 1998, Nguyễn Đức Ngữ và CS. đã hoàn thành kiểm kê
quốc gia khí nhà kính năm 1993 [4], xây dựng các phương án giảm khí nhà kính ở
Việt Nam, đánh giá tác động của BĐKH đến các lĩnh vực kinh tế xã hội chủ yếu,
xây dựng kịch bản BĐKH ở Việt Nam cho các năm 2020, 2050, 2070.
Năm 2003, Bộ Tài nguyên và Môi trường đã hoàn thành Thông báo Quốc gia
đầu tiên của Việt Nam cho Công ước khung của Liên hợp quốc về BĐKH. Đến năm
2010, Thông báo Quốc gia lần thứ hai cũng đã được hoàn thành, trong đó tập trung
kiểm kê quốc gia khí nhà kính cho năm 2010 và ước tính phát thải khí nhà kính cho
giai đoạn 2011-2030.
Trong chiến lược phòng tránh thiên tai ở Việt Nam, những hiện tượng đáng
quan tâm nhất là các thiên tai có nguồn gốc khí tượng. Nhiều bằng chứng đã chứng
tỏ những hiện tượng thời tiết, khí hậu cực đoan ngày càng có xu hướng xuất hiện
với tần suất nhiều hơn và cường độ mạnh hơn. Ví dụ tháng 3 năm 2011 đang chứng
kiến đợt rét đậm nhất trong lịch sử với các đợt rét đậm rét hại kèm theo tuyết tại các
tỉnh vùng núi phía Bắc. Cũng như vậy, mùa đông năm 2010 là mùa đông ấm nhất

Footer Page 13 of 16.

12


Header Page 14 of 16.

trong lịch sử với nhiệt độ trung bình ngày lên đến 280C trong khoảng từ ngày 07
đến ngày 10 tháng 02 năm 2010...
Ngày 02/12/2008, Thủ tướng Chính phủ đã ký Quyết định số 158/2008/QĐ–
TTg phê duyệt Chương trình mục tiêu quốc gia về ứng phó với biến đổi khí hậu với
mục tiêu chiến lược của Chương trình là nhằm nâng cao khả năng ứng phó với biến
đổi khí hậu của Việt Nam trong từng giai đoạn cụ thể; bảo đảm sự phát triển bền

quan đến trường mưa và nhiệt độ. Phan Văn Tân và CS. (2011) [7] cũng đã thực
hiện đề tài “Nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu đến các yếu tố và
hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam, khả năng dự báo và giải pháp chiến lược
ứng phó” trong khuôn khổ Chương trình KC.08/0610 (“Khoa học và công nghệ
phục vụ phòng tránh thiên tai, bảo vệ môi trường và sử dụng hợp lý tài nguyên
thiên nhiên”). Trong đề tài này đã đề cập đến các dự tính BĐKH từ một số mô hình
khu vực. Tuy nhiên các dự tính mới chỉ được thực hiện riêng lẻ cho từng mô hình
và cũng chỉ đến 2050.
Qua những nội dung tổng quan ở trên có thể thấy rằng việc sử dụng các
phương pháp tổ hợp các kết quả từ các mô hình khác nhau đã cho những kết quả
khả quan để cải thiện chất lượng các bản tin dự báo/dự tính. Vì vậy trong luận văn
này tác giả tiến hành thử nghiệm một số phương pháp tổ hợp để dự tính cho một số
các yếu tố, hiện tượng liên quan đến nhiệt độ ở Việt Nam.

Footer Page 15 of 16.

14


Header Page 16 of 16.

Chương 2- PHƯƠNG PHÁP VÀ SỐ LIỆU NGHIÊN CỨU
Trong luận văn này, tác giả sử dụng kết quả từ 5 mô hình khí hậu khu vực để
nghiên cứu hệ thống tổ hợp gồm: RegCM, MM5, MRI, CCAM và REMO. Mô hình
RegCM là mô hình khí hậu khu vực đã được ứng dụng để nghiên cứu khí hậu quá
khứ, hiện tại và tương lai tại nhiều nơi khác nhau trên thế giới, từ Châu Mỹ, Châu
Âu đến Châu Á, Châu Phi [27], [22], [10], [23]. Mô hình MM5 vốn là mô hình
nghiên cứu và dự báo thời tiết nhưng do nhu cầu nghiên cứu khoa học và sự phát
triển của công nghệ nên đã được cải tiến để phục vụ cả bài toán nghiên cứu khí hậu.
Mô hình MM5 có khả năng lồng nhiều lưới; Động lực phi thủy tĩnh; Cho phép mô

Giả sử M là tổng số mô hình dự báo. Fi là giá trị dự báo của mô hình thứ i.
Giả sử M là tổng số mô hình dự báo. Fi là giá trị dự báo của mô hình thứ i,
là giá trị trung bình theo thời gian của dự báo từ mô hình thứ i. thì trung bình tổ
hợp (Ensemble Mean) được tính bởi công thức:
=

1

(

− )

(2.1)

là trọng số của mô hình thứ i.
Khi đó, trung bình tổ hợp đơn giản SEM (Simple ensemble mean) được tính
bởi công thức:
=

∑

(2.2)

Với phương pháp này các trung bình trọng số được coi là bằng nhau.
2.1.2. Hồi quy tuyến tính nhiều biến
Phương pháp dự báo sử dụng ở đây là hồi qui tuyến tính, chuỗi số liệu quan
trắc Y được biểu diễn bởi tổ hợp tuyến tính của các mô hình khí hậu khu vực X1,
X2,..., Xm trên mỗi trạm hoặc trên một vùng bằng hệ thức:
m


giá trị trung bình của Y và các Xj.
2.2. Các chỉ số thống kê dùng để đánh giá
Trong các công thức dưới đây, Fi và Oi tương ứng là giá trị mô hình và giá
trị quan trắc của một biến nào đó (nhiệt độ, lượng mưa), i=1,2,…, N, N là dung
lượng mẫu.
1. Sai số trung bình (ME - Mean Error)

ME 

1 N
 ( Fi  O i )
N i1

(2.4)

Giá trị của ME nằm trong khoảng (-∞, +∞). ME cho biết xu hướng lệch trung
bình của giá trị dự báo so với giá trị quan trắc, nhưng không phản ánh độ lớn của sai
số. ME dương cho biết giá trị dự báo vượt quá giá trị quan trắc và ngược lại. Mô
hình được xem là “hoàn hảo” (không thiên lệch về một phía nào cả) nếu ME=0.
2. Sai số tuyệt đối trung bình (MAE-Mean Absolute Error)

MAE 

1 N
 Fi Oi
N i 1

(2.5)

Giá trị MAE nằm trong khoảng (0,+∞). MAE biểu thị biên độ trung bình của


N

 ( Fi  F ) 2
i 1

 (Oi  O) 2

(2.6)

i 1

Hệ số tương quan (r) cho phép đánh giá mối quan hệ tuyến tính giữa tập giá
trị dự báo và tập giá trị quan trắc. Giá trị của nó biến thiên trong khoảng -1 đến 1,
giá trị hoàn hảo bằng 1. Giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan càng lớn thì mối
quan hệ tuyến tính giữa hai biến càng chặt chẽ. Hệ số tương quan dương phản ánh
mối quan hệ cùng chiều (đồng biến), ngược lại, hệ số tương quan âm biểu thị mối
quan hệ ngược chiều (nghịch biến) giữa dự báo và quan trắc.
2.3. Nguồn số liệu
2.3.1. Số liệu quan trắc
Số liệu quan trắc trên 80 trạm (bảng 2.1) của các yếu tố nhiệt độ trung bình
2m (T2m), nhiệt độ cực đại tháng (Tx), nhiệt độ cực tiểu tháng (Tm), nhiệt độ cực
tiểu của cực tiểu tháng (TNn), cực đại tháng của cực đại tháng (TXx), được xử lý là
các file số liệu dạng TEXT chứa T2m, Tx, Tm, TXx, TNn cho từng tháng và năm
của các trạm trên bảy vùng khí hậu trong giai đoạn 1980-1999
Các trạm không có số liệu hoặc khuyết nhiều số liệu sẽ bị loại bỏ trong quá
trình tính toán.
Nội dung các file số liệu cụ thể như sau:

Footer Page 19 of 16.

36.20
35.90
37.50
39.20
36.90
37.20
39.10
36.80
36.90
36.30
35.90
36.40
37.90
36.60
35.90
36.50
36.80
35.60
37.50
37.50

JUL
34.80
36.90
36.40
34.60
35.00
34.30
34.40
35.40

33.00
32.10
32.90
33.50

SEP
31.50
32.20
31.30
31.40
30.90
31.80
32.40
33.20
30.80
32.40
30.60
32.90
31.90
31.90
32.00
33.60
32.10
32.80
32.30
33.10

OCT
29.00
30.50

27.70
27.90
28.80
27.20
28.90
27.00
25.70
28.20
30.40
23.90

DEC

2.3.2. Số liệu từ đầu ra các mô hình
Kết quả từ 5 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.
Từ bộ số liệu trung bình của từng tháng cho 20 năm giai đoạn 1980-1999 của
thời kì chuẩn và bộ số liệu cho thời kì tương lai chạy với kịch bản phát thải khí nhà
kính A1B, giai đoạn 2020-2035 mà 5 mô hình mô phỏng, tác giả nội suy các giá trị
từ lưới về 80 điểm trạm ứng với giá trị quan trắc thực tế.
Bảng 2.1. Danh sách các trạm được sử dụng.
STT
1
2
3
4

21.85
21.13

1
1
1
1
1
1

19


Header Page 21 of 16.

7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

SONLA
YENCHAU
BACGIANG
BACQUANG
BAICHAY
CAOBANG
COTO
HAGIANG
LANGSON
PHUHO
SAPA
TAMDAO
TUYENQUANG
THAINGUYEN
VANCHAN
YENBAI
BACHLONGVI
BAVI
CHILINH
HAIDUONG

HANAM
HANOI
HOABINH
HUNGYEN
MAICHAU
NAMDINH
NINHBINH
NHOQUAN
PHULIEN

105.75
106.38
105.5
106.05
105.05
106.15
105.97
106.3
107.72
105.42
105.78
105.45
105.53
105.42
105.72
106.63
105.75
105.75
105.67
105.72
106.28
106.02
107.33
107.28
107.72
105.3

20

21.37

20.8
21.07
20.97
19.98
18.18
18.07
17.88
17.17
16.22
16.17
18.89

1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
3
3

51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80

CONDAO
PHUQUOC
PHUQUY
RACHGIA
TAYNINH
TRUONGSA
VUNGTAU

105.78
106.6
105.9
105.38
105.57
105.4
108.47
108.73
109.28
109.2
109.15
108.98
108.2
108.1
109.12
107.83
108
108.02
108.45
106.98
108.45
108.27

14.33
13.97
11.95
11.83
13.38
12.92
12.45
12.68
11.42
11.33
10.37
10.35
9.6
9.18
8.65
11.08
10.08

4
4
4
4
4
4
5
5
5
5
5
5



Header Page 24 of 16.

Chương 3- KẾT QUẢ VÀ PHÂN TÍCH
3.1. Kết quả mô phỏng của các mô hình và đánh giá cho thời kỳ chuẩn
Trong phần này sử dụng kết quả từ 5 mô hình khu vực MM5, MRI, REMO,
RegCM, và CCAM. Khi so sánh với quan trắc các giá trị từ mô hình sẽ được nội
suy về các trạm. Số liệu của các mô hình và số liệu quan trắc là số liệu trong thời kỳ
chuẩn 1980-1999.
a) Nhiệt độ T2m

Hình 3.1. Nhiệt độ trung bình T2m thời kỳ 1980-1999 của 5 mô hình

Như hình 3.1, thể hiện nhiệt độ 2m trung bình năm của giai đoạn nghiên cứu
(1980-1999) so sánh giữa 5 mô hình. Có thể nhận thấy sự mô phỏng cao hơn hẳn
của REMO, thấp hơn cả của MM5 và RegCM. Sự khác biệt mang tính hệ thống trên
toàn khu vực Việt Nam, và đặc biệt rõ nét ở khu vực Nam Bộ. Nhiệt độ mô phỏng
nằm trong khoảng từ 150C đến 300C.

Footer Page 24 of 16.

23


T2m

Header Page 25 of 16.

30

60

70

trạm

Hình 3.2. T2m của các mô hình và quan trắc trên các trạm tính trung bình cho cả
giai đoạn

Điều đầu tiên dễ dàng nhận thấy là các mô hình mô phỏng tương đối tốt hình
thế của nhiệt độ T2m. Khi so sánh với số liệu quan trắc như trên hình 3.2 ta có thể
nhận thấy rõ ràng xu hướng thiên dương của CCAM và REMO, đồng thời ta cũng
thấy RegCm và MM5 có xu hướng mô tả nhiệt độ T2m thiên âm so với quan trắc.
Do các trạm được sắp xếp theo thứ tự từ bắc vào nam nên ta có thể thấy các mô
hình mô phỏng nhiệt độ T2m cho khu vực miền Nam tốt hơn và gần với quan trắc
hơn so với các khu vực còn lại. Điều này thể hiện rõ hơn xu hướng thiên âm hay
thiên dương của các mô hình và khả năng mô phỏng của các mô hình khi xét đến
các giá trị sai số trung bình ME, MAE, hệ số tương quan giữa các mô hình và quan
trắc.
Bảng 3.1. Sai số trung bình ME, sai số trung bình tuyệt đối MAE và hệ số
tương quan giữa các mô hình và quan trắc cho yếu tố T2m

Footer Page 25 of 16.

24