HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG CPT

1. HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG CPT Phần mềm dự báo khí hậu

2. Giới thiệu chung phần mềm CPT • Phần mềm CPT ban đầu được thiết kế sử dụng dự báo khí hậu mùa ở một số trung tâm dự báo châu Phi và sử dụng hai công nghệ chính • Phân tích tương quan canon (Canonical Corelation Analysis – CCA) • Hồi quy các thành phần chính (Principal Components Regression – PCR) cho từng cặp số liệu (nhân tố dự báo (predictor data) và yếu tố dự báo (predictants))

3. Nội dung Cài đặt CPT Số liệu đầu vào của CPT, cài đặt miền tính Thiết lập thời gian và xử lý số liệu thiếu Chạy CPT, phân tích dữ liệu Phụ lục

4. 1 2 3 Yêu cầu về máy tính: Các yêu cầu thiết yếu của máy để có thể cài phần mềm CPT Cài đặt: Các bước thực hiện cài đặt phần mềm CPT Khởi động: Khởi động CPT sau khi đã cài đặt xong Cài đặt CPT

5. Cài đặt CPT • Yêu cầu về máy tính: • CPT version 8.03, được đưa vào sử dụng ngày 10/5/2007, có thể chạy được trên: Windows 98, Windows ME, Windows 2000, Windows XP. • CPT không đòi hỏi bộ nhớ máy tính qua lớn. Các file chương trình nhỏ hơn 10MB. • Để sử dụng có hiệu quả các hình vẽ của CPT, độ phân giải màn hình tối thiểu là 1024 x 768

6. Cài đặt CPT • Cài đặt: • Nhắp chuột vào nút start, một cửa sổ xuất hiện, chọn vào mục Run. • Gõ trong ô text đường dẫn vào file CPT_install_803.exe (là file cài đặt CPT), hoặc có thể nhắp chuột vào Browse để tìm đường dẫn và chọn đúng file CPT_istall_803.exe. • Chạy file này theo các lựa chọn thông thường như cách cài đặt các phần mềm khác.

7. Cài đặt CPT • Khởi động: • Khởi động CPT bằng cách nhắp chuột vào biểu tượng CPT trên desktop hoặc vào Start_All programs_CPT. Khi đó sẽ xuất hiện cửa sổ của CPT:

8. Số liệu đầu vào của CPT, cài đặt miền tính Số liệu đầu vào Các nhân tố dự báo là các yếu tố được sử dụng để tiến hành dự báo. Đối tượng dự báo là yếu tố cần được dự báo.

9. Số liệu đầu vào của CPT, cài đặt miền tính Đường dẫn tới file số liệu

10. Số liệu đầu vào của CPT, cài đặt miền tính

11. Số liệu đầu vào của CPT, cài đặt miền tính • Các định dạng của số liệu này là ASCII (text format), và được cấu trúc theo 3 kiểu: lưới (Gridded data), trạm (station data) và không tham chiếu (unreferenced data).Trong bài này chỉ giới thiệu kiểu station data: • 3 hàng đầu tiên ghi tên trạm (STN), vị trí trạm (LAT, LON). • Đối với số liệu ngày thì cột đầu tiên sẽ là nămthángngày (ví dụ 19750101), với số liệu năm thì cột đầu tiên sẽ là năm (1975). Các số liệu tiếp theo là các số liệu quan trắc

12. Số liệu đầu vào của CPT, cài đặt miền tính STN LANG MCHAU NDINH VINH DNANG PHLY QNHON LAT 21 20.9 20.4 18.6 16 20.3 13.8 LON 105.8 104.7 106.2 105.7 108.2 105.2 109.2 19750101 0 0 0 0.3 0 0 -99 19750102 0 0 0 0.7 0 0 -99 19750103 0 0 0.4 17.2 3.1 0.2 -99 19750104 0 1.1 0 21.7 13.8 0 -99 19750105 4.8 5.4 5.6 1.8 1.2 4.1 -99 19750106 7.6 14.3 8.6 8.2 0.9 7 -99 19750107 1.9 0.8 9.9 3.4 0.2 3.4 -99 19750108 6.4 2.5 3.2 0 0.2 4.5 -99 19750109 4.8 1.7 11.2 8.6 2 5.1 -99 19750110 15.7 8.2 13.9 13.8 38.1 19.9 -99 19750111 3.6 8.3 2.4 6.8 4 3.9 -99 19750112 11.2 12 16 6.8 0 10.7 -99

13. Số liệu đầu vào của CPT, cài đặt miền tính • Miền tính được chọn tùy theo người sử dụng, miễn là bao trùm toàn bộ khu vực cần dự báo. Tuy nhiên, số liệu GCM, SST nên lấy miền tính rộng hơn.

14. Thiết lập thời gian và xử lý số liệu thiếu • Thiết lập thời gian • CPT sẽ bắt đầu đọc từ năm đầu tiên của số liệu trong X, Y files, các năm này có thể khác nhau. Do đó phải đặt lại cho cùng năm ở mục “First year of X (và Y) training period”. Cần lưu ý đến sự chậm pha (lệch) khi áp dụng cho các mùa bắt đầu từ tháng cuối năm trước kéo dài sang đầu năm sau (ví dụ DJF - tháng 12, 1, 2). Trong trường hợp này năm bắt đầu trong X có thể sớm hơn 1 năm so với trong Y. • Cần chỉ rõ số năm trong chuỗi Y (Length of training period), thường là độ dài của chuỗi số liệu Y (mưa, nhiệt,…).

15. Thiết lập thời gian và xử lý số liệu thiếu • Xử lý số liệu thiếu • Đối với các số liệu bị mất, phải khai báo rõ (-999, -99,…) và xác định phần trăm cho phép của số liệu thiếu, bằng cách vào: View_Missing Values. Khi đó xuất hiện cửa sổ:

16. Thiết lập thời gian và xử lý số liệu thiếu • Xử lý số liệu thiếu • Chọn giá trị sẽ thay thế số liệu mất trong mục “Missing Value Replacement”. • Sau khi lựa chọn và thiết lập các thông số cho các file đầu vào, nên lưu lại để dùng lần sau. Vào File_save, CPT sẽ mặc định ghi vào thư mục: C:\Documents and Settings\user\Application Data\CPT\Projects\, hoặc ta chỉ rõ đường dẫn. Phần mở rộng của file sẽ mặc định là .CCA hoặc .PCR tùy theo lựa chọn ban đầu là CCA hay là PCR. • Để mở file đã có, vào File_Open_filename.cca/filename.pcr.

17. Chạy CPT, phân tích dữ liệu • Sau khi có đầy đủ các file X, Y, chạy CPT: Action_Calculate_Cross-validated

18. Chạy CPT, phân tích dữ liệu • CPT bắt đầu hiển thị các phân tích trong 1 cửa sổ mới:

19. Chạy CPT, phân tích dữ liệu • Kết quả: Để xem kết quả, theo đường dẫn sau đây

20. Chạy CPT, phân tích dữ liệu • Dự báo:Khi mô hình đã được chạy, ta có thể sử dụng số liệu mới của đối tượng dự báo (X variables) để dự báo. Vào File_Open Forecast File:

21. Chạy CPT, phân tích dữ liệu • Khi đó, cửa sổ CPT mở ra như sau: CPT sẽ mặc định chọn X file vào. Muốn thay đổi vào Browse. Sau đó, chọn năm bắt đầu và số năm để dự báo ở hộp thoại First year from which to forecast và Number of years to forecast:

22. Chạy CPT, phân tích dữ liệu

23. Chạy CPT, phân tích dữ liệu • Tiếp tục, vào Tools_Forecast_Series (hoặc Maps):

24. Chạy CPT, phân tích dữ liệu • Tools_Forecast_Series sẽ đưa ra các giá trị dự báo, xác suất xảy ra, các ngưỡng phân loại,…:

25. Để thay đổi các ngưỡng và các giá trị hiển thị kết quả dự báo, vào Customize_Thresholds. Chọn cách hiển thị ở Select method Thay đổi các ngưỡng ở Thresholds Để lưu kết quả dự báo, nhắp chuột phải và làm theo yêu cầu của máy.

26. Xem bản đồ dự báo: Tools_Forecast_Maps • Phần này cho phép xem các bản đồ dự báo, gồm bản đồ xác suất dự báo và bản đồ giá trị dự báo. Bản đồ xác suất dự báo thể hiện xác suất cho từng pha (trên trung bình, trung bình, dưới trung bình) cho các trạm và phân bố không gian của chúng.

27. Bản đồ giá trị dự báo thể hiện giá trị thực cho từng pha tại từng trạm và phân bố giá trị theo không gian.

28. Phụ lục • Download số liệu phục vụ CPT: • - Các số liệu “predictors hay explanatory (X) variables” có sẵn trong thư viện số liệu của IRI: http://iridl.ldeo.columbia.edu • - Các bước tiến hành theo chỉ dẫn trong file: Data_Access_CPT.pdf

29. XIN CÁM ƠN ! Trung tâm nghiên cứu Khí tượng Khí hậu