Giáo trình Kiểm chứng dữ liệu dự báo nhiệt muối tại vùng biển miền Trung và Đông Nam Bộ phục vụ dự báo ngư trường - Bùi Thanh Hùng

Nội dung text: Giáo trình Kiểm chứng dữ liệu dự báo nhiệt muối tại vùng biển miền Trung và Đông Nam Bộ phục vụ dự báo ngư trường - Bùi Thanh Hùng

1. Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Mơi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 95-100 Kiểm chứng dữ liệu dự báo nhiệt muối tại vùng biển miền Trung và Đơng Nam Bộ phục vụ dự báo ngư trường Bùi Thanh Hùng*, Nguyễn Hồng Minh, Hán Trọng Đạt, Nguyễn Đức Linh, Nguyễn Văn Hướng Viện Nghiên cứu Hải Sản, 224 Lê Lai, Ngơ Quyền, Hải Phịng Nhận ngày 08 tháng 8 năm 2016 Ch nh s a ngày 26 tháng 8 năm 2016; Chấp nhận đăng ngày 16 tháng 12 năm 2016 Tĩm tắt: Dự án Movimar do cơng ty CLS (Collecte Localisation Satellites), CH Pháp tài trợ ngồi mục đích giám sát hoạt động nghề cá, cịn cung cấp các kết quả của mơ hình Mecator dự báo trường 3D các yếu tố hải dương khu vực Biển Đơng, trong đĩ cĩ trường nhiệt-muối, là những dữ liệu quan trọng trong tính tốn dự báo các cấu trúc nhiệt biển và khối nước phục vụ dự báo ngư trường. Để kiểm chứng dữ liệu dự báo nhiệt-muối nêu trên, đã s dụng số liệu thực đo bằng CTD trong lớp nước 0-200m tại 595 trạm khảo sát giai đoạn 2008-2015 trùng với thời điểm dự báo (ngày, tháng, năm) tại khu vực biển miền Trung và Đơng nam bộ. Việc kiểm chứng được tiến hành theo phương pháp kiểm định T-test cho từng tầng nước và từng tháng. Kết quả cho thấy các số liệu nhiệt độ dự báo sai khác khơng quá ±0,50C so với thực đo chiếm trên 90% và tương quan giữa 2 loại số liệu cĩ hệ số R từ 0,89 (tháng 3) đến 0,99 (tháng 10 và 11), trung bình 0,95. Các số liệu độ muối dự báo sai khác khơng quá ±0,2‰ so với thực đo chiếm khoảng 80%, tương quan giữa chúng cĩ R từ 0,47 (tháng 3) đến 0,96 (tháng 4 và 11), trung bình 0,86. Từ khĩa: Kiểm chứng dữ liệu, Nhiệt-muối, Vùng biển miền Trung. 1. Mở đầu* phân giải 1/4 độ kinh-vĩ. Nguồn dữ liệu này cĩ thể đáp ứng được yêu cầu đầu vào cho mơ hình Dự án Movimar do cơng ty CLS (Collecte dự báo ngư trường để thiết lập các bản tin dự Localisation Satellites), CH Pháp tài trợ ngồi báo khai thác hải sản trên vùng biển Việt Nam mục đích giám sát hoạt động các tàu cá Việt [1, 2]. Tuy nhiên độ chính xác của dữ liệu dự Nam trên Biển Đơng, cịn cung cấp kết quả dự báo nĩi trên cần phải được phân tích, đánh giá báo các trường khí tượng, thủy văn biển khu và hiệu ch nh trước khi s dụng cho dự báo vực. Đây là nguồn dữ liệu được dự báo liên tục ngư trường. theo hạn 7 ngày bằng mơ hình Mecator, xuất Bài báo này tổng hợp kết quả phân tích kết quả theo các ốp chuẩn đối với các trường đánh giá và kiểm chứng số liệu dự báo nhiệt độ, khí tượng biển và hàng ngày đối với các trường độ muối (được cung cấp từ dự án Movimar) hải dương, trong đĩ cĩ trường 3D nhiệt-muối, bằng những số liệu thực đo trong các chuyến phạm vi dữ liệu bao phủ tồn Biển Đơng với độ điều tra khảo sát do Viện Nghiên cứu Hải Sản ___ thực hiện tại vùng biển miền Trung và Đơng * Tác giả liên hệ. ĐT: 84-914131656 nam bộ giai đoạn 2008-2015. E-mail: bthungrimf@gmail.com 95
2. 96 B.T. Hùng và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Mơi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 95-100 2. Tài liệu và phương pháp Bảng 1. Thơng tin số liệu nhiệt-muối thực đo Giới hạn vùng thu số liệu 2.1. Nguồn số liệu sử dụng Tháng Số trạm Kinh Kinh Vĩ Vĩ (pro- Số độ độ độ độ Số liệu dự báo nhiệt độ, độ muối được trích file) liệu trái phải trên dưới rút từ kết quả mơ hình dự báo Mecator thuộc hệ Tháng thống cung cấp dữ liệu vệ tinh và dữ liệu hải 1 40 186 105,02 109,65 7,74 15,70 dương học của dự án Movimar [3, 4], theo đĩ 3 62 437 105,02 109,41 6,76 11,24 kết quả dự báo (hạn 7 ngày) trường 3D các yếu 4 53 294 106,63 112,99 9,74 20,01 5 42 293 105,00 109,25 6,76 17,00 tố hải dương được xuất hàng ngày, phạm vi 6 138 1248 105,49 110,83 6,77 16,70 tồn Biển Đơng, độ phân giải 1/4 độ kinh-vĩ. 7 74 763 105,05 112,02 6,39 14,97 Dữ liệu lưu ở dạng netcdf và được khai thác 10 40 348 108,28 113,01 9,47 16,70 qua hệ thống Themis, từ đĩ cĩ thể chuyển thành 11 135 1143 105,08 112,97 8,48 17,00 dạng text hoặc csv. 12 10 88 109,28 111,97 10,61 13,75 Số liệu thực đo nhiệt độ, độ muối được đo ∑ 595 4800 bằng thiết bị Compact-CTD (hãng Alec Nhật 2.2. Phương pháp nghiên cứu Bản sản xuất), được tập hợp từ các chuyến điều tra khảo sát của Tiểu dự án I.8, I.9, Dự án điều Để đánh giá độ tin cậy của số liệu nhiệt độ, tra ngư trường, Đề tài KC0914/06-10 và Đề tài độ muối dự báo so với thực đo, yêu cầu tiên KC0918/11-15 [1], thực hiện trong giai đoạn quyết đối với 2 loại dữ liệu là phải đồng bộ, 2008–2015. Thơng tin về số liệu và phạm vi thu nghĩa là phải cùng vị trí (trạm đo trùng nút lưới thập được trình bày trên hình 1, bảng 1. của mơ hình) và cùng thời gian (ngày, tháng, năm đo trùng với dự báo). Thực tế, các trạm đo thường cĩ sai lệch ít nhiều so với nút lưới, do vậy cần phải đồng bộ số liệu, như sau: Bước 1) Kiểm đếm, đánh giá loại bỏ sai số của số liệu thực đo, biên tập số liệu (theo profile) cho từng trạm đo và lưu vào tệp riêng; Bước 2) Tách chiết số liệu dự báo của mơ hình và chọn ra những ngày (tháng, năm) dự báo cĩ số liệu thực đo; Bước 3) Quét tìm nút lưới gần vị trí trạm đo nhất và chọn lấy số liệu dự báo (theo profile) tại nút này để đánh giá; Bước 4) Nội suy lấp đầy profile số liệu dự báo theo các tầng đo của CTD (do số liệu dự báo ch cĩ ở các tầng chuẩn, trong khi CTD thường đo từng mét một); Bước 5) Nhập các chuỗi số liệu (các profile) thực đo và dự báo đã đồng bộ theo 4 bước nêu trên vào cùng một tệp. Đánh giá hai chuỗi (profile) số liệu được thực hiện theo tầng và tháng cho các nút/trạm, s dụng phương pháp kiểm định T-test [2]: diff_T = Temp_CTD - Temp_Model diff_S = Sal_CTD - Sal_Model và phân tích tần suất các giá trị diff_T, Hình 1. Mạng trạm khảo sát 2008-2015. diff_S, trong đĩ Temp_CTD và Temp_Model là
3. B.T. Hùng và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Mơi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 95-100 97 nhiệt độ thực đo và dự báo, dif_T là chênh lệch thực đo lớn hơn dự báo, nhưng khác biệt lớn giữa 2 giá trị này (ký hiệu tương tự cho độ nhất rơi vào tháng 6 cũng ch 0,54oC ở các tầng muối). Tiếp đĩ thực hiện phân tích tương quan sâu hơn 75m. giữa hai chuỗi (profile) số liệu thực đo và dự Phân phối tần suất giá trị diff_T và tương báo tại tất cả các nút/trạm và đánh giá mức độ quan giữa 2 loại số liệu (hình 2) cho thấy, tương quan của hai chuỗi thơng qua hệ số R. Đã những số liệu nhiệt độ dự báo sai khác khơng s dụng các phần mềm Excel, Statistica 7.0, quá ±0,5oC so với thực đo chiếm trên 90%. Các Mapinfo 10.5, Vertical map 3.0 và Ocean Data dải nhiệt dự báo và thực đo trong các tháng khá View 4.7 để tính tốn các đặc trưng thống kê và tương đồng, riêng dải 25oC và 27oC dự báo cĩ đánh giá phân bố khơng gian và thời gian của tần suất cao hơn so với thực đo. các đặc trưng này. Biến động nhiệt độ nước biển thực đo và dự báo tại các tầng được thể hiện trên hình 3 cho thấy sự đồng pha khá tốt ở tất cả các tầng và giá 3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận trị khá gần nhau trong các tầng nước gần mặt 0- 3.1. Đánh giá số liệu nhiệt độ dự báo 75m, các tầng sâu cĩ sự khác biệt nhiều hơn. Profile nhiệt độ thực đo và dự báo tại một số Một số đặc trưng thống kê của các chuỗi số điểm (trạm/nút) cho trên hình 4 cũng thể hiện liệu nhiệt độ thực đo và dự báo cho trong bảng điều này. 2 cho thấy chúng khá tương đồng nhau và giá trị trung bình nhiệt độ chứng tỏ hầu hết nhiệt độ Bảng 2. Một số đặc trưng thống kê của số liệu nhiệt độ thực đo và dự báo Nhiệt độ thực đo (0C) Nhiệt độ dự báo (0C) Tháng Nhỏ Lớn Trung Độ lệch Nhỏ Lớn Trung Độ lệch nhất nhất bình chuẩn nhất nhất bình chuẩn 1 23,883 27,007 25,721 0,699 23,942 27,577 25,719 0,636 3 21,615 28,697 26,970 0,864 21,716 28,570 26,853 0,850 4 12,179 30,112 22,948 5,352 11,854 29,700 22,607 5,434 5 16,751 31,163 27,830 3,491 16,940 31,281 27,290 3,760 6 12,508 32,250 26,886 3,887 12,594 31,033 26,875 3,921 7 15,566 30,261 27,381 3,189 16,073 29,901 27,325 2,929 10 12,954 30,043 24,861 5,642 12,803 30,074 24,850 5,708 11 10,567 29,799 24,265 5,463 10,443 29,870 24,126 5,684 12 11,508 28,429 24,327 5,224 10,673 28,880 24,156 5,780 30% r2 = 0.9534; r = 0.9764, p = 00.0000; y = 0.0034 + 0.9972*x 34 25% 32 30 21% C) 28 o 26 17% 24 22 13% 20 18 Tần suất (%) 8% 16 14 4% Nhiệt độ môâ ( hình 12 10 0% 8 -4.5 -4.0 -3.5 -3.0 -2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 diffTem (0C)_CTD-Model Nhiệt độ thực đo (oC) Hình 2. Phân phối giá trị Diff_T (bên trái) và tương quan nhiệt độ dự báo và thực đo.
4. 98 B.T. Hùng và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Mơi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 95-100 Temp_CTD Temp_Model Temp_CTD Temp_Model 33 32 32 30 31 30 28 C) C) C) C) o o 29 28 26 27 24 26 Nhiệt độ ( Nhiệt độ ( 25 22 24 23 20 20111113 20111129 20120423 20120609 20120625 20120705 20130122 20130309 20130314 20130321 20130528 20130602 20130606 20130611 20130617 20130625 20130630 20131117 20131125 20141011 20150708 20150716 20151027 20151130 20111113 20120410 20120602 20120622 20120703 20130101 20130116 20130301 20130311 20130318 20130325 20130527 20130531 20130606 20130609 20130616 20130624 20130701 20131120 20131130 20150707 20150717 20151022 20151102 20151111 20151115 20151118 20151129 Thời gian (năm, tháng, ngày) Thời gian (năm, tháng, ngày) Tầng mặt Tầng 25m Temp_CTD Temp_Model Temp_CTD Temp_Model 28 20 19 26 18 24 C) C) C) o 17 o 22 16 15 20 Nhiệt độ ( Nhiệt độ ( 14 18 13 16 12 20111113 20111119 20111125 20111201 20120416 20120422 20120428 20120606 20120609 20120621 20120625 20130317 20130525 20130531 20130612 20130616 20130627 20130702 20131118 20131121 20131124 20131127 20131130 20141010 20141016 20150707 20150710 20150713 20150717 20150720 20150725 20111113 20111117 20111121 20111125 20111129 20120411 20120416 20120420 20120424 20120429 20120609 20120620 20120623 20131117 20131119 20131121 20131123 20131125 20131127 20131129 20141006 20141010 20141014 20141018 Thời gian (năm, tháng, ngày) Thời gian (năm, tháng, ngày) Tầng 75m Tầng 175m Hình 3. Biến động tại một số tầng của nhiệt độ thực đo (liền nét) và dự báo. Ngày 17-11-2013 Ngày 18-11-2013 Ngày 19-11-2013 Ngày 08-10-2014 (111.437oE; 14.058oN) (112.521oE; 13.928oN) (112.966oE; 13.462oN) (112.948oE;13.456oN) Hình 4. Proffile nhiệt độ thực đo (liền nét) và dự báo tại một số trạm. Bảng 3. Hệ số tương quan giữa nhiệt độ nước biển thực đo và dự báo tại các tầng Tầng Tháng Tháng Tháng Tháng Tháng Tháng Tháng Tháng Tháng (m) 1 3 4 5 6 7 10 11 12 0 0,90 0,91 0,95 0,91 0,81 0,69 0,83 0,83 0,99 20 0,94 0,77 0,81 0,92 - 0,78 0,84 0,85 0,65 50 0,92 0,71 0,88 0,76 0,81 0,82 0,63 0,76 0,85 75 - 0,65 0,78 0,68 0,68 0,80 0,79 0,65 0,76 100 - - - - 0,88 - 0,68 0,54 0,61 175 - - 0,72 - 0,66 - 0,51 - - Chung 0.90 0,89 0,98 0,96 0,95 0,94 0,99 0,99 0,98
5. B.T. Hùng và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Mơi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 95-100 99 Bảng 4. Hệ số tương quan giữa độ muối nước biển thực đo và dự báo tại các tầng Tầng Tháng Tháng Tháng Tháng Tháng Tháng Tháng Tháng Tháng (m) 1 3 4 5 6 7 10 11 12 0 0,91 0,68 0,52 0,80 0,55 0,93 0,84 0,95 0,92 20 0,85 0,54 0,28 0,79 - 0,77 0,70 0,85 0,93 50 0,63 0,56 0,43 0,55 0,65 0,79 0,44 0,76 0,93 75 - 0,35 0,73 0,49 0,63 0,61 0,60 0,85 0,98 100 - - - - 0,76 - 0,75 0,78 0,84 175 - - 0,86 - 0,46 - 0,79 - - Chung 0.90 0,47 0,96 0,86 0,88 0,91 0,89 0,96 0,91 Tổng hợp kết quả phân tích tương quan 0,8, riêng tháng 3 thấp hơn ch đạt 0,47, nguyên giữa hai chuỗi số liệu nhiệt theo tầng và tháng nhân do trong tháng này các trạm đo hầu hết tại tất cá các nút/trạm (bảng 3) cho thấy hệ số R đều ở khu vực gần bờ. luơn dương và tại tầng mặt cĩ sự tương quan tốt với R=0,99 (tháng 12), thấp nhất R=0,51 (tầng 175m tháng 10). Chung cho các tầng, hệ số 4. Kết luận tương quan cĩ giá trị nhỏ nhất trong tháng 3 (R=0,89), lớn nhất trong tháng 10, 11 (R= Kiểm chứng số liệu nhiệt-muối dự báo của 0,99). Hầu hết ở các nút/trạm xa bờ, nhiệt độ dự dự án Movimar tại vùng biển miền Trung và báo và thực đo cĩ tương quan rất tốt. Đơng Nam Bộ cho thấy cĩ sự tương đồng cao giữa dự báo và thực đo. Đây là nguồn số liệu 3.2. Đánh giá số liệu độ muối dự báo đáp ứng được yêu cầu về độ tin cậy và cĩ thể s dụng để tính tốn các cấu trúc nhiệt biển và Kết quả đánh giá số liệu độ muối dự báo khối nước, phục vụ dự báo ngư trường. cho thấy khoảng dao động của độ muối thực đo và dự báo khá tương đồng, nhỏ nhất vào tháng 3 và lớn nhất tháng 11. Trong hầu hết các Tài liệu tham khảo tháng, độ muối thực đo lớn hơn dự báo, riêng tháng 11 ngược lại. Phân phối tần suất giá trị [1] Đồn Bộ và nnk, Nghiên cứu triển khai quy trình diff_S và tương quan giữa 2 loại số liệu cho cơng nghệ dự báo ngư trường phục vụ khai thác nguồn lợi cá ngừ đại dương trên vùng biển Việt thấy những số liệu độ muối dự báo sai khác Nam. Báo cáo tổng kết đề tài KC.09.18/11-15, khơng quá ±0,2‰ so với thực đo chiếm khoảng Cục Thơng tin khoa học và Cơng nghệ Quốc gia, 80%. Các dải độ muối dự báo và thực đo trong Hà Nội, 2016. các tháng khá tương đồng, riêng dải 33,5‰ [2] Bùi Thanh Hùng, Nguyễn Khắc Bát, Nguyễn thực đo cĩ tần suất cao hơn so với dự báo. Hồng Minh, Nguyễn Đức Linh, Hán Trọng Đạt, Tương tự như nhiệt độ, độ muối dự báo ở các Phân tích, đánh giá chuỗi dữ liệu nhiệt-muối làm tầng nước phía trên cĩ giá trị gần với thực đầu vào cho mơ hình dự báo ngư trường khai thác hải sản vịnh Bắc Bộ, Tạp chí Nơng nghiệp và Phát đo hơn. triển nơng thơn (2015) 168. Tổng hợp kết quả phân tích tương quan [3] G.Vanlladeau, Validation of altimertier data by giữa hai chuỗi số liệu độ muối thực đo và dự comparison with the tide gaugse measurements, báo theo tầng và tháng tại tất cá các nút/trạm CLS France, 2011. (bảng 4) cho thấy hệ số R luơn dương, với các [4] J.F.Legeais, M. Ablain, Validation of altimertier giá trị thể hiện tương quan ở mức tốt và trung data by comparison with in-situ Agro T/S profile, bình. Chung cho các tầng, hệ số R đều lớn hơn CLS France, 2012.
6. 100 B.T. Hùng và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Mơi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 95-100 Verify Forecast Data of Temperature and Salinity in the Central and South-easterm Sea Area of Vietnam for Fishing Ground Forecast Bui Thanh Hung, Nguyen Hoang Minh, Han Trong Dat Nguyen Duc Linh, Nguyen Van Huong Fishing Ground Forecast Center, RIMF, 224 Le Lai, Hai Phong, Vietnam Abstract: The Movimar project by the company CLS (Collecte localization Satellites), France financed out surveillance purposes of fishing activities, and provide the results daily forecasts of the Mecator model for 7 days 3D navigation elements in Bien Dong, including temperature and salinity fields, are the important data in the calculation and forecasting ocean thermal structure and water mass for forecast fishing ground. To verify data temperature and salinity forecast above, using measured data CTD in the water layer from 0 to 200m at 595 stations in period 2008 - 2015 survey coincided with the forecast (day, month, year) in the central and south-easten sea area of Vietnam. The verification was conducted by the method of testing the t-test by standard water level an by monthly. The results showed that the predicted temperature data with an accuracy of ± 0,50C over 90% and is lower than actual temperature measurements but also the maximum difference in the depths 0,540C. The correlation coefficient between the two types of data in each water level ranged from 0.51 (at depth 175m, in october) to 0.99 (surface layer, December). The correlation coefficient of the two types of data was high, ranging from 0.89 (in March) to 0.99 (in October and November), an average of 0.95. Salinity data forecast with accuracy of ± 0.2‰ reached about 80% . The correlation coefficient between the measured and predicted salinity also range from 0.47 (in March) to 0.96 (in April and November), average 0.86. The results verified above confirmed that the data forecast from the Mecator model completely for input requirements of fishing ground forecast models . Keywords: Validation and Verification data, Forecast model, Insitu data.