Kết quả bước đầu thử nghiệm thuật toán XGBoost dự báo nước dâng do bão tại trạm Hòn Dáu

Abstract

Trong nghiên cứu này, thuật toán tăng cường độ dốc cấp cao XGBoost (Extreme Gradient Boosting, sau đây gọi là mô hình XGBoost) được ứng dụng để xây dựng công cụ dự báo nước dâng do bão tại Hòn Dáu. Mô hình XGBoost được xây dựng với 4 phương án sử dụng dữ liệu khác nhau (04 mô hình): mô hình XGBoost đơn biến, mô hình XGBoost đa biến I, mô hình XGBoost đa biến II và mô hình XGBoost sử dụng dữ liệu chéo. Bộ dữ liệu trong 28 cơn bão ảnh hưởng tới trạm Hòn Dáu giai đoạn 2002-2021 được thu thập để xây dựng các mô hình và kiểm định kết quả dự báo. Kết quả thử nghiệm mô hình XGBoost dự báo nước dâng do bão cho thấy, mô hình XGBoos đơn biến cho độ tin cậy thấp ở tất cả các thời hạn dự báo. Trong khi đó, hai mô hình XGBoos đa biến và mô hình sử dụng dữ liệu chéo đều cho kết quả tin cậy cao, với phần lớn hệ số tương quan giữa dự báo và quan trắc đều trên 80%. Kết quả của nghiên cứu làm cơ sở lựa chọn công cụ dự báo nước dâng do bão tại Hòn Dáu tuỳ thuộc vào hiện trạng số liệu quan trắc khí tượng, hải văn.