HỌC VIỆN ĐÀO TẠO TRỰC TUYẾN-TẬN TÂM-CHẤT LƯỢNG: [Bạn có biết] Làm sao phần mềm điện thoại dự báo được tỷ lệ có mưa là bao nhiêu phần trăm?

Đã bao giờ bạn cảm thấy có lẽ cần có một tiến sỹ về khí tượng ngồi kế bên giải thích thì bạn mới có thể hiểu hết mấy thông tin được ghi trên bản tin dự báo thời tiết hay mấy cái ứng dụng dự báo trên di động? Những thông tin kiểu như "nguy cơ có mưa - 50%", nghĩa là gì nhỉ? Nghĩa là trời sẽ mưa trong suốt nửa ngày, hay xác suất có mưa là 50% ở một thời điểm nào đó trong ngày hôm nay. Các nhà khí tượng học gọi con số đó là Khả năng có mưa (probability of precipitation - PoP).

Theo lý thuyết, tỷ lệ này có nhiệm vụ cho bạn biết khả năng xảy ra mưa ở bất kỳ vị trí nào trong khu vực thuộc phạm vi dự báo. Để cho ra con số % nói trên, các chuyên gia sử dụng một công thức toán học:

Khả năng có mưa = CxA

Trong đó:

C chính là mức độ tin tưởng của các nhà khí tượng học về việc mưa sẽ xảy ra ở đâu đó trong khu vực dự báo.

A là phần trăm diện tích dự kiến sẽ nhận được lượng mưa có thể đo lượng được, nếu thật sự có mưa.

Ví dụ một ngày nào đó, khi chuyên gia khí tượng tự tin 100% rằng sẽ có 25% diện tích trong khu vực dự báo có mưa thì khả năng có mưa mà bạn xem được trên ứng dụng dự báo thời tiết là 25%.

Nhưng nếu họ chỉ chắc khoảng 50% rằng sẽ có 50% diện tích của khu vực dự báo có mưa, thì kết quả cuối cùng sẽ là khả năng có mưa cũng 25%. Điều này đồng nghĩa với việc nếu bạn càng di chuyển xung quanh khu vực đó, thì khả năng mà bạn đi vào vùng có mưa cũng sẽ cao hơn. Nếu bạn cảm thấy bối rối khi nghe đến đoạn này, yên tâm, bạn không phải là duy nhất đâu. Mặc dù những gì mình trình bày bên trên đều dựa theo định nghĩa của Cơ quan Thời tiết Quốc gia Mỹ nhưng cho đến nay, các nhà khí tượng học cũng thừa nhận họ vẫn chưa thật sự nhất quán về khái niệm đó.

Năm 2015, một cuộc khảo sát thực hiện với 188 nhà khí tượng học và các đài truyền hình phát hiện thấy đa phần trong số họ đều có những cách tính xác suất mưa khác nhau. Mỗi một chuyên gia khí tượng có một phương pháp để chuyển số liệu đầu ra của mô hình dự báo thành tỷ lệ phần trăm. Ngoài ra, họ cũng khái quát hóa mô hình dự đoán, từ khả năng có mưa ở một khu vực cụ thể chuyển sang dự đoán ở diện tích rộng lớn hơn. Mặt khác, thời gian có thể được rút ngắn xuống còn nửa ngày thay vì một ngày nhằm cụ thể hóa số liệu. Sau cùng, tất cả những phương án khác nhau đều có cùng một mục đích, giúp cho kết quả dự báo trở nên chính xác hơn.

Nói tóm lại, dự đoán một cái gì đó sẽ xảy ra ở tương tai không phải điều dễ dàng. Trong tương lai, khả năng có mưa nên được tính toán một cách thống nhất bởi các nhà khí tượng học và những người tiếp nhận thông tin như chúng ta cũng cần phải hiể u rõ vấn đề hơn. Nếu một ngày nọ, dự báo thời tiết cho thấy khả năng có mưa 10%, bạn tự tin ra đường mà chẳng mang áo mưa nhưng rồi trời lại mưa, lúc đó, đừng vội trách các nhà khí tượng học. Họ không sai đâu. Có lẽ đừng đi lung tung ở vùng được dự báo có mưa là cách tốt nhất để bạn không bị ướt như chuột lột hay tệ hơn làm cảm lạnh.