Always detect my location - Windows 10 sử dụng dữ liệu vị trí từ PC, laptop hoặc máy tính bảng của bạn để hiển thị dự báo thời tiết. Specify location - rồi nhập tên của thành phố hoặc vị trí mà bạn muốn xem dự báo và xác nhận nó từ danh sách kết quả được hiển thị. NwGIF8D. Ở Việt Nam, Tổng cục Thống kê vừa tổng kết năm 2008, thiên tai đã làm 550 ngườichết và mất tích, 440 người bị thương; gần 350 nghìn ha mạ, lúa và hoa màu bị mất trắng,hơn 1 triệu con gia súc và gia cầm bị chết; 68 nghìn ha diện tích nuôi trồng thủy sản bịthiệt hại, gần 5 nghìn ngôi nhà bị sập và cuốn trôi… Tổng thiệt hại do thiên tai gây ra năm2008 lên tới gần tỉ đồng. Nguyên nhân chính là sự gia tăng những cơn bão mạnh,kỳ dị và sự xuất hiện của nhiều hiện tượng thời tiết nguy phòng tránh và giảm nhẹ những tác hại do thời tiết gây ra, việc dự báo thời tiết cóý nghĩa rất quan trọng. Nhiều khi chỉ cần dự báo trước một vài tiếng đồng hồ cũng đủ đểsơ tán người và của ra khỏi vùng nguy hiểm, cứu được nhiều sinh mạng và tài sản chínhvì vậy, đã từ lâu con người đã quan tâm đến việc theo dõi và tìm cách dự báo thời báo thời tiết là một công việc hết sức phức tạp. Mặc dù khoa học dự báo thời tiếtra đời đã trên 100 năm và hiện nay hàng trăm ngàn nhà khoa học ở nhiều nước đang nỗlực nghiên cứu để tìm cách nâng cao chất lượng công tác dự báo thời tiết nhưng cho đếnnay người ta vẫn chưa khẳng định được chính xác thời tiết của ngày hôm sau sẽ ra báo thời tiết cần có một hệ thống thu nhập và trao đổi số liệu trên toàn cầu cùngvới các công cụ để xử lý làm căn cứ cho việc dự báo. Hệ thống quan trắc là cơ sở đầu tiêncủa hệ thống dự báo thời tiết. Bên cạnh đó, hệ thống thông tin liên lạc có vai trò cực kỳquan trọng. Khâu cuối cùng trong hệ thống dự báo thời tiết là chỉnh lý các số liệu đã thunhập và sử dụng các phương pháp khác nhau đưa ra kết quả dự vậy, các phương pháp dự báo thời tiết được đề cập đến trong đề tài chỉ nhữngmắt xích cuối cùng trong hệ thống dự báo thời trình thực hiện dự báoDự báo là một quá trình phức tạp nhưng về cơ bản có thể thực hiện theo các bước sau4 1. Xác định mục tiêu2. Xác định dự báo cáigì3. Xác định khía cạnh thờigian4. Xem xét dữ liệu5. Lựa chọn mô hìnhMô hình khôngthích hợp6. Đánh giá mô hìnhMô hình thích hợp7. Chuẩn bị dự báo8. Trình bày kết quả dự báo9. Theo dõi kết quả dự báoHình Quy trình dự báoBước 1 Xác định mục tiêuBước đầu tiên trong quy trình dự báo là xác định mục tiêu. Xác định mục tiêu là xácđịnh xem kết quả dự báo sẽ được sử dụng như thế nào. Mục tiêu chung của dự báo là đểlập kế hoạch và có những quyết định hành động hợp lý. Mục tiêu của dự báo thời tiết làđể người dân có những chuẩn bị cho các hoạt động trong tương lai và chính phủ cónhững kế hoạch phòng chống rủi ro kịp 2 Xác định dự báo cái gìKhi các mục tiêu tổng quát đã rõ, ta phải xác định chính xác dự báo cái gì. Ví dụ, khimục tiêu chung là dự báo thời tiết nhưng một hệ thống có thể dự báo thiên tai gồm cóbão, lũ lụt, mưa đá, sóng thần, hạn hán,… hay dự báo các thông số thời tiết hàng ngàygồm có nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa, các yếu tố về gió,… Đề tài này xây dựng hệ thống5 thử nghiệm dự báo thời tiết hàng ngày với 6 thông số nhiệt độ, độ ẩm, mưa, hướng gió,tốc độ gió, 3 Xác định khía cạnh thời gianCó 2 loại khía cạnh thời gian cần xem xétThứ nhất là độ dài dự báo dự báo dài hạn hoặc dự báo ngắn hạn. Ví dụ trong dự báothời tiết hiện nay Trung tâm KTTV Quốc gia đưa ra các bản tin dự báo thời tiết hàngngày, dự báo hạn vừa 1-3 ngày và dự báo dài hạn 3-5 ngày và nhận định xu thế thời tiếtmùa. Các hiện tượng thời tiết nguy hiểm khác như tố, lốc, vòi rồng, lũ quét chỉ cảnh báotrước từ 30 phút đến 1 giờ hoặc 2 hai là người sử dụng và người làm dự báo phải thống nhất tính cấp thiết của dựbáo, ví dụ, thời gian hệ thống sẽ được xây dựng, thời gian để hệ thống thực hiện một dựbáo. Trong đề tài này tác giả thử nghiệm dự báo trước 24h, thời gian huấn luyện mạngvới dữ liệu của một mùa 90 ngày là 9 giờ nhưng thời gian dự báo cho từng ngày gầnnhư là tức 4 Xem xét dữ liệuCần phải xem xét đên dữ liệu mà hệ thống sẽ sử dụng nguồn dữ liệu, cách phân loạichọn lọc, xử lý dữ liệu làm đầu vào hệ thống. Trong hệ thống dự báo thời tiết, nguồn dữliệu có thể được lấy từ các trạm khí tượng, vệ tinh, rađa, tầu thời tiết, máy bay thời tiết,các phương tiện truyền thông,… Tùy theo loại dữ liệu mà có cách phân loại và xử lý phùhợp, ví dụ như dữ liệu ảnh, dữ liệu âm thanh hay số liệu có đơn vị đo khác nhau thì sẽkhác nhau. Trong đề tài tác giả sử dụng dữ liệu được quy về các đơn vị thống nhất nhiệtđộ °C, độ ẩm %, mưa %, tốc độ gió km/h, hướng gió °, mây % tùy theo nhiều mâyhay ít mây.Bước 5 Lựa chọn mô hìnhViệc quyết định xem mô hình dự báo nào là thích hợp liên quan đến nhiều yếu tố dữliệu đầu vào, các yêu cầu về thời gian, yêu cầu và kết quả đầu ra, tài nguyên sẵn có,…Quy trình lựa chọn mô hình dự báo có thể được lựa chọn dựa trên một số chiến lược dựbáo như sau6 Tiền định Dựa trên mối quan hệ mật thiết giữa hiện tại và tương lai. Các mô hìnhchuỗi thời gian thích hợp với chiến lược chứng Dựa trên những dấu hiệu hiện tại để dự báo cho tương thống Dựa trên ý tưởng cho rằng xu hướng phát triển trong tương lai sẽ tuânthủ theo một quy tắc nào đó, chẳng hạn các lý thuyết kinh tế - xã tài này sử dụng chiến lược dự báo tiền định, với các điều kiện hiện tại của nước tanhư cơ sở hạ tầng còn hạn chế, trang bị chưa đủ hiện đại, hệ thống quan trắc và thông tinliên lạc chưa đáp ứng được đầy đủ các yêu cầu của công tác dự báo, phương pháp Synôpthường dùng chưa mang lại độ chính xác dự báo cao,… phương pháp ứng dụng mạngnơron nhân tạo đã chứng tỏ được nhiều ưu việt như khả năng dung thứ lỗi cao, phù hợpvới các hệ thống có độ phức tạp tính toán lớn, đảm bảo được tính cấp thiết về mặt thờigian,… hơn thế nữa, dữ liệu thống kê về thời tiết có thu thập được một cách đầy đủ nêntác giả đã lựa chọn mô hình dự báo Chuỗi thời gian với ứng dụng của mạng nơron 6 Đánh giá mô hìnhĐối với các phương pháp tất định thì bước này ít quan trọng hơn nhưng đối với cácphương pháp định lượng thì cần phải đánh giá mức độ phù hợp của mô hình trong phạmvi mẫu dữ liệu. Nếu mô hình không phù hợp thì quay lại bước 5. Đề tài sử dụng 2 tiêuchí ME Sai số trung bình và MAPE Sai số trung bình phần trăm tuyệt đối để đánh giáđộ chính xác của dự báo thì thấy kết quả chấp nhận 7 Chuẩn bị dự báoSau khi đã đánh giá và lựa chọn được mô hình dự báo phù hợp thì chuẩn bị các sốliệu phục vụ cho việc dự 8 Trình bày kết quả dự báoCó nhiều cách để trình bày kết quả dự báo, có thể thông qua bảng biểu, đồ thị hayhình ảnh minh họa, có thể trình bày ở dạng nói, trình bày tại một vị trí hoặc trên phươngtiện thông tin đại chúng,… Dù bằng cách này hay cách kia thì những kết quả dự báo phảingắn gọn, rõ ràng, thể hiện được sự tin cậy của dự báo và phải bằng ngôn ngữ người nghehiểu Bước 9 Theo dõi kết quả dự báoĐộ lệch giữa giá trị dự báo và giá trị thực phải được thỏa thuận một cách tích cực,khách quan và cởi mở. Mục tiêu của việc thảo luận là để hiểu tại sao có các sai số và xácđịnh độ lớn của các sai số, qua đó bảo trì và nâng cấp hệ thống dự báo. Trao đổi và hợptác giữa người sử dụng và người làm dự báo có vai trò rất quan trọng trong việc xây dựngvà duy trì quy trình dự báo thành loại các phương pháp dự báoDự báo bao gồm các phương pháp dựa trên đánh giá và các phương pháp dựa trênthống kê. Các phương pháp và các mối quan hệ giữa các phương pháp như sau Phương pháp ngoại suyPhương pháp ngoại suy là một trong những phương pháp đơn giản để dự pháp ngoại suy là phương pháp sử dụng các số liệu thống kê trong quá khứ làmđầu vào. Trong phương pháp ngoại suy chỉ có số liệu quá khứ của đối tượng cần dự báolà cần thiết. Các số liệu quá khứ này sẽ được khớp theo một hàm nào đó hoặc sử dụngmạng nơron thông minh với một trục x là trục thời gian, một trục y là các số liệu quá giá trị trong tương lai sẽ được dự báo bằng cách tính giá trị của hàm tại các thời điểmtrong tương lai. Tùy theo hàm được lựa chọn để khớp số liệu mà ta có các mô hình dựbáo khác nhau. Các hàm dự báo tiêu biểu nhất là hàm tuyến tính, mô hình dự báo hàmmũ và hàm Logistic tương ứng với các mô hình dự báo tuyến tính, mô hình dự báo hàmmũ và mô hình dự báo hàm hình tuyến tínhLà mô hình đơn giản nhất với hàm được dùng để khớp số liệu là hàm tuyến tínhy=mx + b. Phương pháp thông dụng nhất để khớp n số liệu quá khứ vào hàm tuyến tínhlà phương pháp bình phương tối thiểu. Trong đó, y là hàm tuyến tính của x trục x là trụcthời gian, trục y là các số liệu quá khứ. Theo phương pháp này thì hệ số m, b sẽ đượctính8 m=b=n∑ xy ∑ x∑ y n ∑ x 2 − ∑ x 2∑ y ∑ x 2 − ∑ x∑ xy n∑x 2 − ∑ x 2Đối với mô hình tuyến tính, một đại lượng r gọi là hệ số tương quan có thể được tínhđể đánh giá độ chính xác của các số liệu thống kê. Hệ số r chạy từ 0 đến 1. Hệ số cànggần 1 thì các số liệu quá khứ càng được khớp tốt vào hàm tuyến tính. Nếu giá trị quá nhỏcó nghĩa là đại lượng dự báo không phụ thuộc tuyến tính vào thời gian, vì thế dùng môhình tuyến tính là không hợp lý. Giá trị r được tính như saur=n∑ xy − ∑ x∑ y [n∑ x2][− ∑ x n∑ y 2 − ∑ y 22]- Mô hình hàm mũMô hình hàm mũ phổ biến để tính các đại lượng tăng trưởng như dân số,… Phươngtrình của hàm mũ được biểu diễn y= Nếu lấy log cả hai vế ta sẽ cólny = + lnbKhi đó, dùng phương pháp bình phương tối thiểu để khớp hàm trên với số liệu quákhứ đã được biến đổi tương ứng, ta sẽ tìm được các hệ số a=lnm và c = lnb. Và m, bsẽ được tínhm = ea và b= Mô hình ứng dụng mạng nơronLà mô hình có khả năng “học” từ các dữ liệu quá khứ, có thể cập nhật các tham lựa chọn được các tham số tối ưu thì đó là mô hình xấp xỉ rất tốt đường cong dịchchuyển của đối tượng cần dự báo. Kết quả cũng có độ lệch chính xác cao. Đây là mô hìnhđược lựa chọn cho bài toán dự báo thời tiết của đề tài, cụ thể các vấn đề liên quan đếnmạng nơron sẽ được trình bày trong chương Phương pháp dựa luậtCác phương pháp ngoại suy truyền thống có giới hạn chính là bỏ qua tri thức củangười quản lý về các tình huống. Dự báo dựa trên luật là một kiểu của hệ thống chuyên9 gia, đưa ra các vấn đề bằng cách chuyển các tri thức về dự báo thành một tập các luật này sử dụng tri thức chuyên gia và các đặc trưng của dữ liệu cùng với một sốphương pháp ngoại suy đơn giản để thực hiện dự pháp dự báo dựa trên luật kết hợp phương pháp đánh giá tri thức theo điểm cơ bản của dự báo luật là kết hợp được các tri thức một cách dễ Mô hình kinh tế lượngLà mô hình với nhiều biến mô tả sự phụ thuộc của các đại lượng cần dự báo trên cơsở các thông số kinh tế xã hội như thu nhập tổng sản lượng nội địa, khả năng mua, giá cả,… Mô hình kinh tế lượng được biểu diễn bởi hàm sauy = a1x1 + a2x2 + … + anxn + bTrong đó y là đại lượng cần dự báo, x1, x2, …, xn là các thông số kinh tế xã hội có tham số a1, a2, …, an xác định sự phụ thuộc của đại lượng dự báo vào các thôngsố kinh tế - xã hội. Các tham số này có thể được xác định dựa trên các nghiên cứu kinh tếvề thị trường và giá cả, … Nếu các số liệu quá khứ có thể thu thập được cho nhiều thôngsố kinh tế cũng như đại lượng cần dự báo, các tham số a1, a2, …, an có thể được tính toándựa trên việc khớp các số liệu quá khứ vào các hàm tuyến Mô hình chuyên giaKhi các số liệu quá khứ không có hoặc không thu thập được thì mô hình đánh giáthường được sử dụng. Mô hình đánh giá dựa trên các ý kiến đánh giá của các chuyên gialĩnh vực này. Một mô hình tiêu biểu cho loại này là mô hình ý kiến chuyên hình chuyên gia là mô hình dựa trên đánh giá của các chuyên gia trong lĩnh vựccần dự báo hoặc có liên quan. Các số liệu dự báo của các chuyên gia đưa ra sẽ được xemxét, đánh giá, tổng hợp để đưa ra kết quả dự báo cuối Một trong các phương pháp dự báo này là để các chuyên gia tranh luận và đưa ra kếtquả dự báo. Phương pháp này dễ thất bại vì mỗi chuyên gia đều muốn bảo vệ ý kiến củamình một cách thuyết phương pháp tốt hơn được biết đến là kỹ thuật Delphi. Kỹ thuật này tránh sự đốiđầu, giáp mặt trong một nhóm, do đó các ý kiến và người đưa ra ý kiến đều được giấutên. Kỹ thuật này được tiến hành lần lượt. Trong vòng đầu tiên, những người tham giađược yêu cầu viết ra các yêu cầu của mình. Các kết quả đó được gom lại và được saochép ra để đưa cho các thành viên khác. Những người tham gia được yêu cầu đưa ranhững nhận xét để bảo vệ hay thay đổi ý kiến gốc của mình dựa trên những gì mà ngườikhác viết ra. Một lần nữa, những câu trả lời được gom lại và được đưa cho những ngườitham gia,… Trong lần cuối cùng, những người tham gia được yêu cầu đánh giá lại ý kiếnban đầu của họ trên quan điểm được thể hiện bởi các thành viên khác. Hệ thống chuyêngia sử dụng các luật của chuyên gia. Các mô hình ý kiến chuyên gia, phân tích kết hợp,tự mồi và kinh tế lượng có thể giúp cho quá trình phát triển của hệ chuyên Mô hình tương tựDễ thấy rằng, không có kỹ thuật dự báo nào là thích hợp cho mọi tình huống. Dự báokết hợp cung cấp cho chúng ta cách thức để bù đắp những thiếu sót của một phương phápdự báo cụ thể nào đó. Bằng cách chọn những phương pháp bổ sung, sự thiếu sót của mộtkỹ thuật có thể được đền bù bằng ưu điểm của những kỹ thuật mô hình kết hợp giữa ngoại suy và các ý kiến chuyên gia là mô hình tương hình này cho phép so sánh, đánh giá theo phương pháp ngoại suy đối với các đạilượng dự báo được kiểm chứng là có xu hướng phát triển theo đường ngoại suy. Các hệsố cho phương trình ngoại suy sẽ được chỉ định dựa trên các ý kiến chuyên gia, so sánh,đánh giá và hiệu chỉnh. Phương pháp này khác với phương pháp ngoại suy ở chỗ ởphương pháp ngoại suy, các hệ số sẽ được tính toán dựa trên các số liệu quá khứ, trongkhi đó các hệ số của phương pháp này có được hoàn toàn là do đánh giá, so sánh tươngquan của một đối tượng số phương pháp với bài toán dự báo thời tiết11 Dự báo thời tiết là một khoa học và là một nghệ thuật. Rất nhiều phương pháp đãđược ứng dụng cho dự báo thời tiết. Phương pháp cụ thể nàp được áp dụng phụ thuộcvào một số các yếu tố như số lượng thông tin được sử dụng, mức độ phức tạp mà ứngdụng dự báo thể hiện và kinh nghiệm của người dự báo,… Phương pháp quán tínhLà phương pháp đơn giản nhất trong dự báo thời tiết. Phương pháp này giả thiết rằngthời tiết ngày mai cũng giống thời tiết hôm nay, nghĩa là các điều kiện tại thời điểm đượcdự báo sẽ không thay đổi. Phương pháp quán tính làm việc tốt khi các mẫu thời tiết thayđổi rất ít và các đặc tính trên bản đồ thời tiết thay đổi rất chậm. Nếu điều kiện thời tiếtthay đổi đáng kể từng ngày thì phương pháp này không thể sử dụng Phương pháp dự báo theo xu hướngMột kỹ thuật dự báo thời tiết quan trọng khác là thông qua bản đồ thời tiết. Phươngpháp xu hướng yêu cầu xác định hướng, tốc độ di chuyển của các khối khí, hệ thống ápsuất và các vùng mây, lượng mưa. Dựa vào các thông tin trên mà người dự báo sẽ dự báocác đặc tính thời tiết trong tương lai. Các khác biệt trong miền, sự tăng tốc hay giảm tốccó thể của hệ thống bão, các tác động cục bộ như địa hình, khối nước và độ nóng của đảoảnh hưởng đến dự báo, do đó các yếu tố trên cũng được xem Phương pháp khí hậu họcPhương pháp khí hậu học cũng là một phương pháp đơn giản khác để dự báo thời đầu tiên được biết đến về dự báo của một vùng là khí hậu của nó nhiệt độ cao, thấp,trung bình hoặc lượng mưa. Phương pháp này cần đến thống kê thời tiết trung bình đượctính qua nhiều năm để thực hiện dự hậu học hiếm khi là một dự báo đúng cho một ngày đã cho, vì dự báo có thể biếnđổi cao hoặc thấp so với trung bình. Phương pháp khí hậu học chỉ làm việc được tốt khimẫu thời tiết tương tự nahu ở cùng thời điểm trong năm. Nếu mẫu thời tiết quá bấtthường với một thời điểm đã cho trong năm thì phương pháp này thất Phương pháp tương tựPhương pháp tương tự là phương pháp hơi phức tạp hơn để tạo nên một dự báo. Nóliên quan đến việc xác định kịch bản dự báo của một ngày và nhớ đến một ngày trong quá12 khứ khi kịch bản thời tiết là khá tương tự. Người dự báo có thể dự báo rằng thời tiết trongdự báo rất giống như trong quá dụ, hôm nay rất ấm nhưng có khối khí lạnh đang đến gần khu vực này. Ta đếnđiều kiện thời tiết tương tự một tuần trước đó, cũng một ngày ấm nhưng có khối khí lạnhđang đến gần. Vào ngày đó cũng nhớ có sấm sét, mưa to vào buổi chiều khi khối khí lạnhtràn vào khu vực. Do đó, sử dụng phương pháp tương tự, ta có thể dự báo rằng khối khílạnh cũng sẽ tạo ra sấm sét và mưa to vào buổi pháp tương tự là khó sử dụng vì không thể tìm được sự tương tự hoàn tượng thời tiết đa dạng hiếm khi lặp lại ở cùng một địa phương nơi mà chúng đãtừng xảy ra. Tuy nhiên qua thời gian dài, khi nhiều dữ liệu thời tiết được thu thập thì cơhội tìm được một sự tương tự tốt cho tình huống thời tiết hiện tại có thể khá hơn và dựbáo tương tự có thể được cải Phương pháp dự báo sử dụng văn bảnVăn bản đưa ra một cách tổng quan về các thông tin thời tiết quan trọng trong 24 giờđã qua cũng như là các biểu thị quan trọng của thời tiết trong 24 giờ tới. Tổng kết dữ liệungày trước của thành phố để biết lượng mưa cũng như nhiệt độ cao thấp. Sau đó, đồ thịđược vẽ trên bản đồ trong một số giờ để tìm xu hướng chuyển động của các khối khí, hệthống thời tiết. Những bản đồ này được phân tích và thời tiết trong tương lai sẽ được dựbáo. Dự báo sử dụng văn bản là khó thực hiện dự báo chỉ sử dụng duy nhất thông tinvăn bản về thời hết các phương pháp trình bày ở trên được sử dụng từ vài thập kỷ trước khi máytính chưa phát triển đủ mạnh để thực hiện các dự báo số trị. Ngày nay, chúng được sửdụng để đánh giá mức độ hiệu quả của các dự báo thời tiết so sánh với dự báo quán tínhhoặc với chuẩn khí đây xin giới thiệu một số phương pháp dự báo thời tiết nghiệp vụ những phươngpháp mới, được ứng dụng trong những hệ thống lớn, chuyên nghiệp. Phương pháp SynôpĐây là phương pháp dự báo thời tiết cổ điển được sử dụng chủ yếu trong hơn 100năm qua và cho đến nay vẫn được các nhà khí tượng ở nhiều nước sử dụng, trong đó có13 Việt Nam, dựa trên việc thiết lập các bản đồ thời tiết. Việc dự báo phụ thuộc rất lớn vàokinh nghiệm phân tích và đánh giá chủ quan của người làm dự báo bên cạnh các thông tinbổ trợ từ các sản phẩm của mô hình dự báo số và phân tích ảnh mây vệ tinh,… Dự báotheo phương pháp này cho kết quả tương đối tốt trong phần lớn các trường hợp, riêng vớimưa, sản phẩm dự báo mang tính định tính như mưa vừa, mưa to, mưa rất to,…mà khôngcó con số định lượng cụ thể. Hiện nay bản tin dự báo thời tiết đưa trên đài truyền hìnhViệt Nam là kết quả của phương pháp này. Dự báo theo phương pháp này đòi hỏi ngườidự báo có kiến thức về kỹ thuật dự báo còn phải có những kinh nghiệm và hiểu biết vềkhí hậu thời tiết ở địa phương. Đây cũng là một hạn chế của phương pháp Synôp, cũngdo đặc điểm này mà dẫn đến những hạn chế khác như không thể dự báo trước nhiềungày, không thể dự báo cho nhiều vùng khác nhau,… Phương pháp tổng hợpDự báo tổng hợp là một hướng mới đang được phát triển mạnh tại các trung tâm dựbáo khí tượng nghiệp vụ trên thế giới. Với việc coi khí quyển được cảm nhận và môphỏng bởi quan trắc và các mô hình số trị là một hệ thống tập hợp thống kê thay vì làmột hệ xác định, đặc trưng thống kê của tập hợp các dự báo khác nhau sẽ cho kết quả tincậy hơn của từng dự báo riêng biệt. Nghiên cứu ứng dụng phương pháp dự báo tổng hợpở Việt Nam đã nhận được một số kết quả ban đầu rất khả quan tại trung tâm Khí tượngThủy văn quốc Phương pháp số trịPhương pháp dự báo số trị - dự báo bằng mô hình thủy động lực học hiện đại có độphân giải cao áp dụng cho từng khu vực đã được sử dụng ở nhiều quốc gia trên thế giới,đặc biệt là các nước phát triển. Phương pháp này sử dụng sức mạnh của máy tính điện tử,bằng rất nhiều cách khác nhau để giải hệ phương trình mô tả khí quyển để suy ra các biếnkhí quyển như áp suất, nhiệt độ, vận tốc gió,… Chất lượng dự báo mưa lớn cao hơn hẳncác phương pháp trên và sản phẩm số của mô hình dự báo có thể đảm bảo những yêu cầucủa mô hình dự báo thủy văn đối với lũ lụt, lũ quét. Một trong những nhân tố quyết địnhgây nên sự hình thành và phát triển mưa lớn trong các hiện tượng thời tiết nguy hiểm nhưxoáy thuận nhiệt đới,… là đối lưu mây tích. Các quá trình đối lưu này đóng vai trò quantrọng trong chu trình vận chuyển năng lượng của khí quyển và do đó phân bố lại sự đốt14 Bấy lâu chúng ta vẫn than phiền về nền dự báo thời tiết nước nhà. Tiêu biểu nhất là năm 2008 với nhân vật Gia Cát Dự trong chương trình Gặp Nhau Cuối Năm, thế nhưng không phải ai cũng biết được công việc trong nghành dự báo thời tiết. Bài viết này sẽ hé lộ đôi chút về công việc này. Sự thật là hầu hết các hiện tượng thời tiết diễn ra như một kết quả của sự vận động từ các khối không khí nóng và lạnh. Ranh giới giữa những khối khí này theo chuyên môn khí tượng được gọi là frông front, và mọi thứ đều xảy ra ở đó, mưa, gió… Khi một khối không khí di chuyển qua các bề mặt khác nhau – như biển, khu vực địa hình thấp hay thậm chí khu vực đồi núi – nhiệt độ và độ ẩm có thể thay đổi đột ngột. Khi hay khối không khí ở các mức nhiệt độ khác nhau gặp nhau, khối không khí loãng hơn và nhiệt độ cao hơn sẽ nổi lên trên khối khí lạnh. Không khí nóng bốc lên trên sẽ tạo thành khu vực áp suất thấp vùng áp thấp, đây là nơi liên quan tới những điều kiện thời tiết không ổn định như gió và mưa. Chúng ta biết cách hệ thống thời tiết frông frontal weather systemsẽ diễn biến như thế nào và điều kiện thời tiết nào sẽ được nó sinh ra dưới mặt đàn ông đầu tiên đề xuất ý tưởng về hệ thống thời tiết frông vào đầu thế kỷ 20th là một nhà khí tượng học người Nauy tên là Vilhelm Bjerknes. Mặc dù trong khi không ngừng quan sát các điều kiện thời tiết tại ranh giới của các frông, nhưng ông cũng khám phá ra rằng những tính toán số học có thể dự đoán được thời tiết. Những mô hình dự báo thời tiết đó vẫn được dùng cho tới ngày nay. Từ khi hệ thống thời tiết frông được giới thiệu, và áp dụng công nghệ để tính toán, người ta đã có thể đưa ra những phân tích và dự đoán từ rất sớm và cực kỳ chi tiết về các hiện tượng thời tiết có thể xảy ra. Để dự đoán thời tiết với độ chính xác cao nhất, các nhà khí tượng cần một lượng lớn thông tin thời tiết – bao gồm nhiệt độ, lượng mưa, độ che phủ của mây, tốc độ và hướng gió – những thông tin này được thu thập từ các trạm khí tượng khám toàn cầu. Thông tin được cập nhật liên tục qua máy tính và gửi tới trum tâm tại khu vực. Công nghệ là yếu tố thiết yếu cho việc thu thập và xử lí thông tin về các điều kiện thời tiết trên Trái Đất và ở các tầng khí quyển bên trên. Lấy ví dụ, năng lực tính toán một lượng khổng lồ từ các siêu máy tinh cho phép tính toán đường đi và diễn biến của những cơn bão như thế nào để đưa ra các cảnh báo sớm. Sau khi thu thập đủ các thông tin từ các thiết bị giám sát và cảm biến, một siêu máy tính sẽ làm nhiệm vụ tính toán hàng tỉ phép tính một giây để cho ra các hình ảnh thể hiện sự phát triển của cơn bão. Dự báo thời tiết có lẽ là chương trình không thể bỏ qua đối với mỗi người, vì không có nó có lẽ ta cũng không biết là ngày mai đi chơi với người yêu có cần mang theo áo mưa không, hoặc giả nếu mai có mưa thì nay sinh viên cũng không cần soạn bài vì mưa thì đi học làm gì? Thế nhưng chúng ta cũng cần thừa nhận rằng thời tiết là thứ gì đó không thể dự đoán được. Vậy thì chẳng nhẽ những gì họ dự báo trên đài đều là dự báo láo? Đơn giản việc dự báo cũng có xác suất nhất định, việc họ thu thập được càng nhiều thông tin chi tiết thì xác suất chính xác càng cao. Còn để chắc chắn rằng kết quả sẽ chính xác 100% ta có thể dự báo thời tiết của ngày hôm qua, hoặc ngày hôm kia. Cám ơn các bạn đã đọc bài, hy vọng điều này các bạn giờ mới biết và có thể bạn cũng sẽ quan tâm tới những sự thật chưa được biết tới về động đất. NTC Theo How it works Amazing answer to curious questions – How they predict the weather nguồn ảnh Internet Dự báo thời tiết là một ngành ứng dụng của khoa học và công nghệ để tiên đoán các trạng thái và vị trí của bầu khí quyển trong tương lai gấn sắp tới. Loài người đã nỗ lực dự báo thời tiết bằng một cách không chính thức từ nhiều thiên niên kỳ trước, và việc dự báo thời tiết một cách chính thức bắt đầu từ thế kỷ mười chín. Công tác dự báo thời tiết được thực hiện bằng cách thu thập số liệu về các trạng thái hiện tại của bầu khí quyển và áp dụng những hiểu biết khoa học về các quá trình của khí quyển để tiên đoán sự tiến triển của khí quyển. Dự báo áp suất bề mặt trong 5 ngày tiếp theo ở vùng bắc Thái Bình Dương, Bắc Mỹ và bắc Đại Tây Dương. Nỗ lực dự báo của con người chủ yếu dựa trên cơ sở về sự thay đổi của áp suất khí quyển, điều kiện hiện tại của thời tiết, và điều kiện bầu trời, các mô hình dự báo được sử dụng để dự báo trong tương lai. Những dữ liệu đầu vào của con người vẫn đòi hỏi phải thực hiện việc lựa chọn mô hình dự báo tốt nhất có thể để làm căn cứ cho việc dự báo, bao gồm kĩ năng nhận định các phần tham gia, teleconnection liên hệ từ xa, kiến thức về hoạt động của mô hình và kiến thức về khuynh hướng của trái đất . Do bản chất hỗn loạn của khí quyển nên cần phải có những chiếc máy tính để giải các phương trình mô tả bầu khí quyển. Những sai số trong việc đo đạc các số liệu đầu vào và sự hiểu biết chưa hoàn thiện về các hoạt động của khí quyển đã làm cho công tác dự báo trở lên ít chính xác hơn trên nhiều địa điểm trong cùng một khoảng thời gian và khi thời gian dự báo tăng lên. Việc sử dụng kết hợp và liên ứng các mô giúp giảm thiểu sai số và chọn ra được kết quả chính xác khả quan nhất. Cảnh báo thời tiết là dự báo quan trọng bởi vì nó cung cấp thông tin nhằm bảo vệ cuộc sống con người cũng như tài sản và các hoạt động ngoài trời như; gạt lúa, trồng lúa, đường giao thông. Dự báo về nhiệt độ và lượng mưa là quan trọng trong nông nghiệp, giao thông,... Để theo dõi được thời tiết thường xuyên chúng ta có thể cài dữ bao thời tiết trên màn hình máy tính, để lúc nào cũng có thể theo dõi được. Bài viết này sẽ giúp cách đưa tiện ích thời tiết ra ngoài màn hình desktop. Mục lục Từ windows 7 trởi lên đã được tích hợp thêm một ứng dụng gadgets khá hay và trong ứng dụng này chúng ta có thể cài dữ báo thời tiết trên màn hình, giúp chúng ta lắm rõ được tình hình thời tiết ra sao. Video cài dự báo thời tiết trên màn hình Hướng dẫn cài dữ báo thời tiết trên màn hình Bước 1 kích chuột phải ở màn hình desktop chọn Gadgets. Bước 2 cửa sổ Gadgets hiện ra chúng ta kích chuột vào chọn Weather Trường hợp mà bạn thấy tiện ích thời tiết bị lỗi không thể kết nối bạn làm như sau Tải phần mềm thời tiết tại đây Sau khi tải về thì ta kích vào setup để cài đặt Chọn Install Sau khi cài đặt chúng ta sẽ thấy 2 mục Weather và cái ở bên phải bạn sẽ sử dụng không bị lỗi kết lối, và bạn xóa cái bên trai bằng cách kích chuột phải vào cái bên trái và chọn remove Bây giờ chúng ta kích chọn Weather sẽ khắc phục được lỗi không kết nối Bước 3 Bây giờ chúng ta sẽ cài đặt tiện ích thời tiết để nó hiện thời tiết khu vực bạn và nhiệt độ khu vực đó. Để cài đặt ta kích vào biểu tượng hình cái cờ lê Bước 4 Đánh tên khu vực rùi chọn tìm kiếm Bước 5 Sau khi tìm kiếm chúng ta sẽ thấy khu vực hiện ra và chọn khu vực đó, sau khi chọn song ta chọn OK Bước 6 Để hiện nhiệt độ ta chọn vào Celsius Cuối cùng ta chọn OK Và đây là kết quả của mình sau khi cài đặt thời tiết ra màn hình máy tính Trên đây đã hướng dẫn song cho các bạn cách cài dự báo thời tiết trên màn hình, hy vọng sau bài viết này có thể giúp được mọi người lắm rõ được thời tiết ngay cả khi ngồi máy tính. Chúc các bạn thành công!

cách tính dự báo thời tiết