cách tính dự báo thời tiết

Bạn đang tìm kiếm các website giúp bạn xem dự báo thời tiết quốc tế và trong nước một cách nhanh chóng, đơn giản nhất trên máy tính. Bài viết dưới đây sẽ tổng hợp cho các bạn TOP 7 trang web xem dự báo thời tiết thế giới tốt, chính xác nhất. 7 trang […] Cách xem thời tiết trên máy tính Windows 10. Mỹ Hạnh. Cách nhanh nhất để kiểm tra thời tiết chính là tìm kiếm trên Google. Với tìm kiếm nhanh chóng, bạn sẽ nhận được tóm tắt từng giờ về nhiệt độ, lượng mưa và độ ẩm của bất kỳ đâu trên thế giới. Tuy nhiên, nếu = NẾU THẤY HAY NHỚ ĐĂNG KÝ KÊNH ỦNG HỘ EM NHÉ= MỖI LƯỢT ĐĂNG KÝ GIÚP EM CÓ THÊM ĐỘNG LỰC RA NHIỀU VIDEO BỔ ÍCH HƠN https://www Dự Báo Tình Yêu Và Thời Tiết, mỗi tập phim là những câu chuyện tình yêu được ẩn dụ qua các trạng thái thời tiết khác nhau. Nếu như trong tập đầu tiên, Dự Báo Tình Yêu Và Thời Tiết đề cập đến tầm quan trọng trong việc quan sát và nhận biết các tính hiệu thời Dự báo chi tiết các vùng trên cả nước ngày 21/7: Phía Tây Bắc Bộ: Nhiều mây, có mưa rào và dông rải rác, cục bộ có mưa vừa, mưa to. Gió nhẹ. Trong mưa dông có khả năng xảy ra lốc, sét, mưa đá và gió giật mạnh. Nhiệt độ thấp nhất 23-26 độ C, Tây Bắc có nơi dưới 23 motor matic tidak bisa distarter dan di engkol. 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 Hồi quy tuyến tính là một thuật toán học máy dựa trên học có giám sát. Nó thực hiện một nhiệm vụ hồi quy. Mô hình hồi quy một giá trị dự đoán mục tiêu dựa trên các biến độc lập. Nó chủ yếu được sử dụng để tìm ra mối quan hệ giữa các biến và dự báo. Các mô hình hồi quy khác nhau khác nhau dựa trên - loại mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và độc lập, chúng đang xem xét và số lượng biến độc lập đang được sử dụng. Tạo ra một mô hình dự báo thời tiết / nhiệt độ dựa trên một số tính năng chủ yếu bao gồm Độ ẩm, Ppm và Chất lượng không khí chỉ số AQI hoặc Chúng tôi đã tìm kiếm rất nhiều bộ dữ liệu có chứa tất cả các tính năng đó nhưng không tìm thấy. Những gì chúng tôi tìm thấy là hai tập dữ liệu khác nhau chứa các tính năng sau - Data-set-1 Tập dữ liệu này chứa các tính năng như Nhiệt độ thời tiết, độ ẩm và AQI làm biến mục tiêu. Tập dữ liệu này quá ngắn, chỉ có 150 mục nhập. Tập dữ liệu-2 Tập dữ liệu này chứa gần 24 tính năng bao gồm Ppm, Độ ẩm và nhiệt độ thời tiết như một biến mục tiêu. Giải pháp Chúng tôi không thể ghi lại dữ liệu thời gian thực do đại dịch, cũng như không có bất kỳ tập dữ liệu nào chứa tất cả các tính năng cần thiết ở một nơi. Một giải pháp khả thi là kết hợp cả hai tập dữ liệu để chúng tôi có thể tạo tập dữ liệu cuối cùng chứa tất cả các tính năng cần thiết. Để làm như vậy, chúng ta phải tạo ra hai mô hình riêng biệt. Một mô hình được đào tạo về tập dữ liệu-1 và dự đoán giá trị AQI và tập dữ liệu khác mà các giá trị của sẽ được nhúng vào để có được tập dữ liệu mong muốn cuối cùng. Cấu trúc chương trình Chúng tôi đã tạo một mô hình hồi quy tuyến tính và đào tạo nó trên tập dữ liệu-1 để dự đoán các giá trị Trước đó, chúng tôi đã vẽ một bản đồ nhiệt để kiểm tra mối tương quan giữa các đối tượng địa lý và các biến mục tiêu và phát hiện ra rằng chỉ có nhiệt độ và độ ẩm có mối tương quan nhất định với biến mục tiêu. Vì vậy, mô hình đã được đào tạo bằng cách sử dụng hai tính năng này. Sau đây là bản đồ nhiệt của nó. Bản đồ nhiệt Chúng tôi đã lưu mô hình này dưới dạng tệp dưa chua để sử dụng sau này. Pickle là một mô-đun python được sử dụng để lưu trữ các đối tượng. Chúng tôi lưu mô hình ở độ chính xác tối đa vì mỗi khi chúng tôi chạy, độ chính xác của chương trình lại thay đổi một chút, vì vậy, việc lưu lại mô hình có độ chính xác tốt nhất để sử dụng lại luôn là một thói quen tốt. Thu thập dữ liệu Data-set2 hiện cần được nhúng với các giá trị Vì vậy, chúng tôi đã chọn các cột nhiệt độ và độ ẩm từ tập dữ liệu-2 và đưa nó vào mô hình hồi quy tuyến tính đã đào tạo của chúng tôi để nhận các giá trị của Theo cách này, chúng tôi đã tạo tập dữ liệu cuối cùng hiện có tất cả các tính năng bao gồm Ppm, Độ ẩm, Bây giờ chúng tôi đã đào tạo một mô hình hồi quy tuyến tính khác trên tập dữ liệu cuối cùng này với Nhiệt độ là biến mục tiêu. Như trước đây, chúng tôi lại vẽ các bản đồ nhiệt để kiểm tra mối tương quan của các đối tượng địa lý và các biến mục tiêu để loại bỏ các tính năng không cần thiết. Mô hình khi được huấn luyện cho độ chính xác 93%, khá tốt. Nhưng vì nó không phải là dữ liệu thực thay vì nó chỉ là dữ liệu mẫu nên mô hình có thể không dự đoán rất chính xác về dữ liệu thời gian thực. Để khắc phục điều này, chúng ta phải đào tạo lại mô hình của mình trên dữ liệu thời gian thực, và sau đó sẽ tốt. Đây là đoạn mã của phương pháp đào tạo sử dụng ở đây. lis_drop = [ 'Date2','Time3','Weather_Temperature6', 'Exterior_Entalpic_120','Exterior_Entalpic_221', 'Exterior_Entalpic_turbo22','Day_Of_Week\n' 'Lighting_Comedor_Sensor11' , 'Lighting_Habitacion_Sensor12', 'Precipitacion13' , 'Meteo_Exterior_Crepusculo14'] features = [] for i in data printi if i not in lis_drop i printlenfeatures print features x = ] y = print , x_train , x_test , y_train , y_test = , y , test_size = print , print , while True x_train , x_test , y_train , y_test = , y , test_size = linear = y_train acc = , y_test if intacc*100 > 94 printacc*100 break predictions = for i in rangelenpredictions print'PREDICTED WEATHER '+strpredictions[i] ,'\t','ACTUAL WEATEHR '+stry_test[i] printacc Từ các đoạn mã này, chúng tôi có thể đào tạo dữ liệu và nhận được mô hình chính xác khoảng 93% để dự đoán thời tiết. Ngoài ra, hãy quên độ chính xác hơn cần phải cải thiện thuật toán với mạng nơ-ron với mô hình Keras LSTM. Điều đó sẽ hoạt động tốt hơn là đi với hồi quy tuyến tính. 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,... Tải về bản PDF Tải về bản PDF Đa số chúng ta đều dựa vào dự báo thời tiết để biết thời tiết sắp tới sẽ như thế nào, nhưng bạn cũng có thể tự đoán được điều này bằng các kỹ năng quan sát và kiến thức về quy luật của thời tiết. Dự đoán thời tiết không chỉ là một sở thích lý thú mà còn là một kỹ năng rất hữu ích nếu bạn yêu thích các hoạt động ngoài trời, chẳng hạn như đi bộ đường dài hay cắm trại. Bạn sẽ đoán được thời tiết sắp diễn ra nếu biết phải quan sát các hiện tượng nào mà không cần xem dự báo thời tiết hoặc sử dụng các thiết bị công nghệ. 1 Nhận biết hướng gió. Gió hình thành khi không khí di chuyển từ vùng có áp suất cao đế vùng áp suất thấp. Các hiện tượng thời tiết di chuyển từ hướng tây sang, do đó gió thổi về hướng tây báo hiệu thời tiết tốt, vì nó ám chỉ rằng thời tiết xấu đã ở phía đông so với vị trí của bạn. Gió thổi về hướng đông cảnh báo rằng thời tiết xấu đang tiến lại phía bạn.[1] Bạn có thể dùng cỏ hoặc cánh hoa để biết hướng gió. Thả vài cọng cỏ hoặc cánh hoa theo gió và quan sát xem chúng bay và rơi xuống như thế nào. Bạn cũng có thể nhận biết hướng gió bằng cách làm ướt một ngón tay và giơ ra. Nếu bạn cảm thấy mát ở phía nào của ngón tay thì nghĩa là gió đang thổi từ hướng đó. 2 Quan sát khói bay ra từ đống lửa. Áp suất của không khí sẽ quyết định hướng khói bay. Khi áp suất cao, khói sẽ bay thẳng lên không trung. Nếu áp suất thấp, khói sẽ cuộn xuống xung quanh đống lửa. Nếu bạn thấy khói cuộn xuống thì nghĩa là trời sắp chuyển xấu.[2] Khi khói cuộn xuống là thời tiết xấu đang ở rất gần. Vùng áp suất thấp đã ở ngay trên khu vực của bạn. 3 Quan sát hiện tượng lặng gió. Trước một cơn bão, vùng áp suất thấp có thể làm mất đi kiểu gió bình thường của khu vực và tạo ra hiện tượng lặng gió tạm thời trước khi cơn bão tràn đến. Bạn sẽ nhận thấy trời không có gió và bầu không khí có vẻ yên ả. Nếu có vùng nước ở gần đó, mặt nước cũng sẽ phẳng lặng. Hiện tượng này cảnh báo về một cơn bão đang đến. Vào thời điểm này, bạn có thể quan sát được các dấu hiệu khác của cơn bão, chẳng hạn như các đám mây đen.[3] 4 Hít một hơi thật sâu. Nhắm mắt và hít ngửi không khí. Bầu không khí ẩm ướt trước cơn bão sẽ khiến cho các mùi hương trở nên rõ rệt hơn.[4] Trước khi cơn bão đến, bạn sẽ nhận thấy mùi ẩm mục mà cây cối thải ra. Nếu bạn bắt đầu nhận thấy có mùi như phân trộn, có khả năng là một cơn bão đang đến gần. Nếu ở gần đầm lầy, bạn có thể ngửi thấy mùi khí từ đầm lầy bốc lên ngay trước cơn bão.[5] Mùi khí đầm lầy giống mùi trứng thối vì nó hình thành từ thực vật phân huỷ.[6] 5 Kiểm tra độ ẩm. Độ ẩm thường tăng lên trước cơn bão, vì vậy bạn hãy chú ý các dấu hiệu độ ẩm cao như tóc xù lên, lá quăn lại và gỗ phồng lên. Các dấu hiệu này có thể cho bạn biết rằng một cơn bão đang kéo đến.[7] Các quả thông cũng cho bạn biết độ ẩm trong không khí, vì chúng sẽ khép lại khi trời ẩm ướt và mở ra nếu không khí khô ráo.[8] Nếu sống trong vùng luôn có độ ẩm cao, bạn nên dựa vào các dấu hiệu khác để dự đoán thời tiết. 6Quan sát sóng biển. Nếu bạn ở gần biển, hãy quan sát các con sóng biển. Sóng biển được tạo thành từ các cơn gió đưa bão từ ngoài khơi vào. Đây là dấu hiệu cho thấy một cơn mưa đang tới.[9] Quảng cáo 1 Quan sát hình dạng của các đám mây. Các kiểu mây trên bầu trời có thể mách cho bạn rất nhiều về thời tiết. Thông thường, các đám mây trắng bay cao cho thấy một ngày đẹp trời, và những đám mây và thấp báo hiệu mưa hoặc bão đang kéo đến. Mây trắng mỏng thường hứa hẹn một ngày trời quang. Mây phẳng cho bạn biết là không khí ổn định, mây phồng xốp là không ổn định.[10] Các đám mây phồng xốp nhỏ hơn trông có vẻ bình lặng, nhưng chúng thường phát triển trong vòng một ngày. Nếu trên bầu trời có các đám mây kiểu này thì nghĩa là sắp có bão.[11] 2Nhận biết vị trí của các đám mây. Các đám mây lơ lửng trên cao thường là ở xa hơn, nhưng chúng có thể trở thành mối đe doạ trong 6 tiếng sau. Các đám mây thấp hơn báo hiệu thời tiết xấu đang ở gần hơn. Khi thời tiết chuyển xấu, bạn sẽ thấy mây sà xuống thấp hơn trên bầu trời.[12] 3 Xem xét màu sắc của mây. Các đám mây có nhiều màu sắc khác nhau như trắng, xám, đen và nâu; mỗi màu biểu thị các hiện tượng khác nhau về thời tiết. Mây đen báo hiệu có một cơn bão đang đến nhưng không kèm gió mạnh. Mây nâu có nghĩa là sắp có cơn bão kèm gió mạnh đang đến. Mây trắng thường có nghĩa là thời tiết tốt, mặc dù một cơn bão vẫn có thể đang kéo đến vào cuối ngay.[13] Mây xám thường báo hiệu về một cơn bão mới hoặc nhẹ. Tuy nhiên, bầu trời màu xám có nghĩa là cơn bão ảnh hưởng trên diện rộng và có thể kéo dài.[14] 4 Quan sát chuyển động của mây. Hướng chuyển động của các đám mây có thể cho bạn biết thời tiết sắp tới như thế nào. Bên cạnh đó, bạn cũng nên để ý xem những đám mây tụ lại hay đang tách ra. Những đám mây thấp và tụ vào nhau là dấu hiệu cho biết thời tiết đang chuyển xấu. Các đám mây bay lên cao và tản ra cho thấy bầu trời đang dần quang đãng.[15] Quảng cáo 1 Chú ý bầu trời đỏ vào buổi sáng. Các hiện tượng thời tiết di chuyển từ tây sang đông, trong khi mặt trời mọc ở hướng đông và lặn ở hướng tây. Nếu bạn trông thấy bầu trời đỏ vào buổi sáng thì tức là ở phía đông đang quang đãng nhưng thời tiết phía tây đang xấu, điều này khiến cho bầu trời có màu đỏ. Thời tiết xấu ở hướng tây sẽ di chuyển về phía bạn, vì đó là quy luật của thời tiết. Màu đỏ có thể biểu hiện bằng màu cam đậm hoặc đỏ sẫm. Nếu nhìn thấy bầu trời đỏ vào buổi tối thì bạn có thể ngủ ngon giấc, vì nó ám chỉ thời tiết quang đãng ở hướng tây đang di chuyển về phía bạn, và thời tiết xấu phía đông đã di chuyển ra xa. Bạn có thể ghi nhớ câu ngạn ngữ “Trời đỏ vào ban đêm, bác chăn cừu vui thay, trời đỏ lúc ban mai, bác chăn cừu cảnh giác. [16] 2 Tìm cầu vồng ở hướng tây. Cầu vồng xuất hiện ở hướng tây có nghĩa là các tia nắng mặt trời chạm vào hơi nước ở hướng tây, tức là hướng mà các hiện tượng thời tiết đang đến. Điều này cũng có nghĩa là có một cơn bão đang đến và thời tiết sẽ chuyển xấu vào cuối ngày. Nếu bạn nhìn thấy cầu vồng ở hướng đông thì nghĩa là mưa gió đã đi qua và bầu trời sẽ quang đãng. Nhớ câu ngạn ngữ này “Cầu vồng buổi sáng, để mắt coi chừng.”[17] 3 Quan sát mặt trăng. Nhìn xem mặt trăng có sáng rõ không. Nếu bạn dễ dàng quan sát được mặt trăng trên bầu trời trong, điều này cho thấy thời tiết sẽ mát mẻ. Nó cũng có nghĩa là một vùng áp suất thấp đang di chuyển đến khu vực và làm sạch bụi, và như vậy tức là trời sắp mưa. Nếu mặt trăng hiện rõ, bạn hãy quan sát vầng hào quang xung quanh mặt trăng. Vầng hào quang xuất hiện khi ánh sáng mặt trăng chiếu xuyên qua các đám mây ti báo hiệu sắp có mưa.[18] Hãy nhớ câu ngạn ngữ cổ “Trăng quầng thì hạn, trăng tán thì mưa.” Vòng tròn xung quanh mặt trăng có nghĩa là front nóng đang đến và thường mang theo mưa. Vầng sáng hình thành do các tinh thể đá đi qua mặt trăng.[19] Vầng hào quang đôi xung quanh mặt trăng có thể báo hiệu có gió mạnh trong cơn bão đang tới.[20] Một câu ngạn ngữ khác nói rằng “Trăng sáng trong, sương giá xuống”. Bầu trời trong có nghĩa là không có mây để giữ nhiệt trên mặt đất, do đó thời tiết sẽ lạnh hơn vào ban đêm và sáng hôm sau, cho dù trời không đủ lạnh để sương giá xuất hiện.[21] 4 Đếm sao. Nếu bạn nghi ngờ có cơn bão sắp tới, hãy quan sát các ngôi sao. Nếu có hơn 10 ngôi sao hiện rõ trên bầu trời thì cơn bão sắp tới sẽ không mạnh lắm, còn nếu bạn chỉ tìm được ít hơn 10 ngôi sao thì nghĩa là sắp có bão lớn.[22] Bầu trời vắng sao có nghĩa là rất nhiều mây đang che phủ bầu trời do khối không khí đang tràn tới. Nếu có nhiều sao nghĩa là bầu trời quang đãng. Quảng cáo 1Tìm các tổ kiến đắp cao. Trước khi có bão, kiến sẽ đắp tổ cao và tạo các sườn dốc. Nếu bạn trông thấy các tổ kiến nhô cao, đặc biệt khi trước đó chúng thấp hơn, thì có thể đang có cơn bão đang tới.[23] 2 Quan sát những con chim bay thấp hoặc đậu xuống. Khi áp suất không khí hạ xuống trước một cơn bão, loài chim thường cảm thấy khó chịu trong tai khiến chúng bay xuống gần mặt đất hơn hoặc đậu lại trên những cành cây thấp hay trên dây điện. Bạn cũng có thể thấy chim ăn côn trùng dưới đất. Hành vi này của chim báo hiệu một cơn bão sắp đến.[24] Nếu chim bay cao trên trời, thường thì thời tiết sẽ khá tốt. Nếu bạn ở gần biển, hãy tìm những con mòng biển đậu trên bãi biển báo hiệu về một cơn bão. Để ý các bầy chim đông đảo đang đậu. Chim chóc cũng thường im lặng trước cơn bão. Tiếng chim hót và kêu ríu rít thường hứa hẹn một ngày đẹp trời. 3Nhìn các đàn chim di trú. Loài chim có thể cảm nhận được áp suất không khí và sẽ định thời gian lánh đến những nơi có thời tiết tốt. Nếu bạn thấy những đàn chim di trú trên bầu trời thì thời tiết ngày hôm đó thường sẽ tốt.[25] 4Chú ý nếu thấy chim ăn trong thời gian có bão. Nếu cơn bão chỉ diễn ra trong thời gian ngắn, chim sẽ đợi đến khi hết mưa mới đi tìm kiếm thức ăn. Nếu bạn thấy chim ăn trong khi bão chưa dứt thì có lẽ bão sẽ kéo dài. Loài chim cảm nhận được quy luật áp suất không khí, và khả năng này giúp chúng đoán được thời tiết.[26] 5Quan sát loài ong và bướm. Ong và bướm sẽ quay về tổ để trú ẩn trước cơn bão. Riêng loài ong còn phải làm việc để bảo vệ tổ. Nếu bạn không nhìn thấy con ong hoặc bướm nào ở nơi bạn thường thấy – chẳng hạn trên cánh đồng hoa – có lẽ là một cơn bão đang kéo tới.[27] 6 Nhìn đàn bò chăn thả xem chúng có nằm tụm lại không. Những con bò thường tụ lại với nhau và nằm trên đồng cỏ trước khi có mưa bão. Hiện tượng này có lẽ là do trời trở lạnh trước bão, và bò thích nằm sát mặt đấtt khi thời tiết lạnh. Bò nằm trên mặt đất là dấu hiệu cho thấy trời sắp mưa.[28] Dấu hiệu này chỉ áp dụng với bò, không áp dụng với các loài gia súc khác. 7 Để ý những con rắn. Loài rắn sẽ rời tổ của chúng trước khi trời mưa bão, ngay cả giữa mùa đông. Sự xuất hiện của rắn ở những nơi bất thường hoặc ở thời điểm mà bình thường chúng phải ở trong tổ lá dấu hiệu cho thấy thời tiết chuyển xấu. Loài rắn thậm chí còn tiên đoán được động đất. Nếu bạn nhìn thấy một con rắn ra khỏi tổ một cách bất thường thì có thể một trận động đất sắp xảy ra.[29] Rắn thường ra khỏi tổ khi trời nắng ráo để sưởi ấm. Rắn không thích lạnh vì chúng là loài máu lạnh.[30] Một con rắn ra khỏi tổ vào ngày không có nắng ấm là dấu hiệu cho thấy thời tiết sắp xấu đi. 8Quan sát rùa nếu chúng ở gần đó. Loài rùa sẽ tìm đến những vùng đất cao trước khi có bão, vì vậy bạn hãy để ý nếu chúng di chuyển đến những vị trí cao hơn. Bạn có thể bắt gặp rùa trèo lên đường đi trước khi có mưa một hoặc hai ngày.[31] Quảng cáo Lời khuyên Bạn có thể dùng khí áp kế để đo sự thay đổi áp suất. Ghi lại trong sổ tay và quan sát hiện tượng xảy ra khi áp suất thay đổi. Hãy chú ý một chút, và bạn có thể rút ra kiểu dự đoán riêng của mình về thời tiết trong khu vực bạn sinh sống. Bạn cũng có thể quan sát cỏ! Những ngọn cỏ ướt sương sớm thường có nghĩa rằng hôm đó trời sẽ quang đãng, còn lá cỏ khô vào buổi sáng kèm với các cơn gió mạnh thường báo hiệu một cơn bão sắp tới. Những người mắc bệnh viêm khớp thường than phiền rằng họ cảm thấy khớp đau nhiều hơn khi áp suất hoặc nhiệt độ hạ thấp. Cảnh báo Một số hiện tượng thời tiết cực đoan, chẳng hạn như lốc xoáy, rất khó dự đoán. Bạn cần đảm bảo theo dõi dự báo thời tiết ở địa phương để biết cách giữ an toàn nếu sắp có bão. Dự đoán thời tiết theo kiểu này không mang tính khoa học chính xác. Bạn đừng mạo hiểm cuộc sống của mình hoặc của người khác vì các thử nghiệm này. Về bài wikiHow này Trang này đã được đọc lần. Bài viết này đã giúp ích cho bạn? 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