Phân tích dữ liệu khí tượng

Abstract

Nghiên cứu “Phân tích dữ liệu khí tượng” được thực hiện nhằm ứng dụng các phương pháp phân tích thống kê và mô hình dự báo trong phân tích dữ liệu khí tượng. Đề tài sử dụng dữ liệu khí tượng thu thập tại trạm Rạch Giá năm 2024, bao gồm các yếu tố khí tượng như bức xạ mặt trời, nhiệt độ, độ ẩm và lượng mưa. Đề tài gồm các nội dung: thống kê mô tả dữ liệu, phân tích tương quan, phân tích hồi quy, phân tích xu thế và mùa vụ, đồng thời xây dựng mô hình dự báo chuỗi thời gian ARIMA và mô hình học máy Random Forest. Kết quả nghiên cứu cho thấy dữ liệu khí tượng có mối quan hệ chặt chẽ giữa các yếu tố khí tượng và bức xạ mặt trời. Mô hình Random Forest cho độ chính xác dự báo cao hơn mô hình ARIMA thông qua các chỉ tiêu đánh giá RMSE, MAE và MAPE. Kết quả nghiên cứu góp phần cung cấp cơ sở khoa học cho việc ứng dụng các phương pháp phân tích dữ liệu trong lĩnh vực khí tượng và hỗ trợ công tác dự báo trong thực tiễn.