Đề thi Nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu đến các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam, khả năng dự báo và giải pháp chiến lược ứng phó

Nội dung text: Đề thi Nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu đến các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam, khả năng dự báo và giải pháp chiến lược ứng phó

1. BỘ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ TR ƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN CHƯƠNG TRÌNH KHCN CẤP NHÀ NƯỚC KC08/06-10 BÁO CÁO TỔNG HỢP KẾT QUẢ KHOA HỌC CƠNG NGHỆ ĐỀ TÀI “NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU TỒN CẦU ĐẾN CÁC YẾU TỐ VÀ HIỆN TƯỢNG KHÍ HẬU CỰC ĐOAN Ở VIỆT NAM, KHẢ NĂNG DỰ BÁO VÀ GIẢI PHÁP CHIẾN LƯỢC ỨNG PHĨ” MÃ SỐ: KC08.29/06-10 Cơ quan chủ trì đề tài: Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội Chủ nhiệm đề tài: PGS. TS. Phan Văn Tân Hà Nội – 2010
2. BỘ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN CHƯƠNG TRÌNH KHCN CẤP NHÀ NƯỚC KC08/06-10 BÁO CÁO TỔNG HỢP KẾT QUẢ KHOA HỌC CƠNG NGHỆ ĐỀ TÀI “NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU TỒN CẦU ĐẾN CÁC YẾU TỐ VÀ HIỆN TƯỢNG KHÍ HẬU CỰC ĐOAN Ở VIỆT NAM, KHẢ NĂNG DỰ BÁO VÀ GIẢI PHÁP CHIẾN LƯỢC ỨNG PHĨ” MÃ SỐ: KC08.29/06-10 Chủ nhiệm đề tài Cơ quan chủ trì đề tài TRƯỜNG ĐHKHTN HÀ NỘI PGS. TS. Phan Văn Tân PGS. TS. Bùi Duy Cam Ban chủ nhiệm chương trình Bộ Khoa học và Cơng nghệ Hà Nội – 2010 2
3. MỤC LỤC MỤC LỤC 3 DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU VIẾT TẮT 7 DANH MỤC BẢNG BIỂU 11 DANH MỤC HÌNH VẼ 13 MỞ ĐẦU 22 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN 26 1.1 Bằng chứng về sự biến đổi của các hiện tượng khí hậu cực đoan 26 1.2 Vấn đề dự báo mùa các hiện tượng khí hậu cực đoan 31 1.2.1 Phương pháp thống kê 33 1.2.2 Phương pháp mơ hình động lực 35 1.3 Mơ phỏng khí hậu và dự tính các hiện tượng khí hậu cực đoan bằng các mơ hình động lực 37 1.4 Vấn đề dị tìm xốy bão 43 1.5 Một số thành tựu nghiên cứu biến đổi khí hậu ở trong nước 45 1.6 Nhận xét chung 47 CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ SỐ LIỆU 50 2.1 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 50 2.1.1 Khái niệm về yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan 50 2.1.2 Lựa chọn yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan trong phạm vi đề tài 51 2.1.3 Phạm vi khơng gian và thời gian nghiên cứu 55 2.2 Các nguồn số liệu được sử dụng 56 2.2.1 Số liệu quan trắc từ mạng lưới trạm khí tượng Việt Nam 56 2.2.2 Số liệu bão, ATNĐ 57 2.2.3 Số liệu các chỉ số khí hậu 58 2.2.4 Số liệu quan trắc tồn cầu trên lưới 60 2.2.5 Số liệu điều kiện biên cho các mơ hình khu vực 61 2.2.6 Các loại số liệu khác 61 2.3 Phương pháp kiểm tra chất lượng và xử lí số liệu quan trắc 62 2.4 Phương pháp đánh giá sự biến đổi của ECE và tác động của BĐKH tồn cầu 65 2.4.1 Đánh giá mức độ, tính chất và xu thế biến đổi của ECE 65 2.4.2 Đánh giá tác động của BĐKH tồn cầu đến sự biến đổi của ECE 70 2.5 Phương pháp thống kê dự báo mùa ECE 71 2.6 Phương pháp mơ phỏng và dự tính ECE bằng các RCM 72 2.6.1 Phương pháp xác định ECE_IPCC từ sản phẩm RCM (PA1) 73 2.6.2 Phương pháp xác định ECE_VN từ sản phẩm RCM (PA2) 74 2.6.3 Phương pháp hiệu chỉnh chỉ tiêu xác định các hiện tượng khí hậu cực đoan từ sản phẩm RCM 77 2.6.4 Phương pháp xác định bão và ATNĐ từ sản phẩm của RCM 78 2.7 Phương pháp động lực dự báo hạn mùa ECE 80 2.8 Các phương pháp đánh giá 81 2.8.1 Chỉ số đánh giá cho các biến liên tục 82 2.8.2 Chỉ số đánh giá cho các biến phân hạng (hay các pha) 85 2.8.3 Biểu đồ tin cậy 87 CHƯƠNG 3. NGHIÊN CỨU LỰA CHỌN CÁC MƠ HÌNH KHÍ HẬU KHU VỰC ĐỂ MƠ PHỎNG, DỰ BÁO VÀ DỰ TÍNH ĐIỀU KIỆN KHÍ HẬU CỰC ĐOAN Ở VIỆT NAM 89 3.1 Lịch sử phát triển các mơ hình khí hậu 89 3.2 Các mơ hình khí hậu tồn cầu và ứng dụng trong nghiên cứu khí hậu 90 3.3 Các mơ hình khí hậu khu vực và ứng dụng trong nghiên cứu khí hậu 92 3
4. 3.4 Khả năng ứng dụng các mơ hình khí hậu khu vực trong mơ phỏng khí hậu hạn vừa, hạn dài 95 3.4.1 Về việc lựa chọn miền tính, điều kiện ban đầu và điều kiện biên 95 3.4.2 Độ phân giải của mơ hình 96 3.4.3 Về các sơ đồ tham số hĩa các quá trình vật lý 97 3.5 Khả năng ứng dụng các mơ hình khí hậu khu vực vào dự báo hạn mùa 101 3.6 Khả năng ứng dụng các mơ hình khí hậu khu vực trong việc dự tính khí hậu tương lai cho Việt Nam 102 3.7 Vấn đề mơ phỏng, dự báo và dự tính điều kiện khí hậu cực đoan bằng các mơ hình khí hậu khu vực 103 3.8 Lựa chọn các mơ hình khí hậu khu vực cĩ khả năng ứng dụng trong điều kiện Việt Nam 103 3.9 Cơ sở lý thuyết mơ hình RegCM 104 3.9.1 Lịch sử phát triển 104 3.9.2 Hệ phương trình cơ bản 106 3.9.3 Điều kiện ban đầu và điều kiện biên 108 3.9.4 Các sơ đồ tham số hĩa vật lý 110 3.10 Cơ sở lý thuyết mơ hình REMO 117 3.10.1 Lịch sử phát triển 117 3.10.2 Động lực học 118 3.10.3 Tham số hĩa vật lý 122 3.10.4 Cấu trúc và định dạng số liệu 123 3.11 Cơ sở lý thuyết mơ hình MM5CL 125 3.11.1 Giới thiệu chung 125 3.11.2 Động lực học và các sơ đồ tham số hĩa vật lý 127 3.11.3 Điều kiện biên 134 3.11.4 Vấn đề lưới lồng 135 3.11.5 Vấn đề đồng hĩa số liệu bốn chiều (FDDA) 136 3.12 Hệ thống mơ hình kết hợp CAM-SOM 138 3.12.1 Giới thiệu chung 138 3.12.2 Lịch sử các thế hệ mơ hình trước CAM 3.0 140 3.12.3 Mơ hình CAM 3.0 141 3.12.4 Mơ hình SOM 145 CHƯƠNG 4. SỰ BIẾN ĐỔI CỦA CÁC YẾU TỐ VÀ HIỆN TƯỢNG KHÍ HẬU CỰC ĐOAN Ở VIỆT NAM DƯỚI TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU TỒN CẦU 146 4.1 Sự biến đổi của các yếu tố khí hậu cực đoan 146 4.1.1 Về mức độ và tính chất biến đổi 146 4.1.2 Về xu thế biến đổi 153 4.2 Sự biến đổi của các hiện tượng khí hậu cực đoan 160 4.2.1 Về mức độ và tính chất biến đổi 160 4.2.2 Về xu thế biến đổi 179 4.3 Về tác động của BĐKH tồn cầu 182 4.3.1 Tác động đối với sự biến đổi của Tx 182 4.3.2 Tác động đối với sự biến đổi của Tm 183 4.3.3 Tác động đối với sự biến đổi của Rx 185 4.3.4 Tác động đối với sự biến đổi của hiện tượng ML 185 4.3.5 Tác động đối với sự biến đổi của hiện tượng NN 186 4.3.6 Tác động đối với sự biến đổi của hiện tượng RD 186 4.3.7 Tác động đối với sự biến đổi của bão-ATND 187 4.4 Nhận định chung 188 4
5. CHƯƠNG 5. PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ DỰ BÁO HẠN MÙA CÁC YẾU TỐ VÀ HIỆN TƯỢNG KHÍ HẬU CỰC ĐOAN Ở VIỆT NAM 191 5.1 Mở đầu 191 5.2 Cơ sở lý thuyết 193 5.2.1 Hồi quy tuyến tính đa biến REG 194 5.2.2 Mạng thần kinh nhân tạo ANN 195 5.2.3 Phân tích riêng biệt Fisher (FDA) 196 5.3 Các bước thực hiện 198 5.3.1 Đặt bài tốn 198 5.3.2 Yếu tố dự báo 199 5.3.3 Nhân tố dự báo 200 5.3.4 Xây dựng các phương trình dự báo 202 5.3.5 Phương pháp đánh giá 204 5.4 Kết quả tính tốn, phân tích và đánh giá 205 5.4.1 Tuyển chọn nhân tố dự báo 205 5.4.2 Dự báo nhiệt độ cực trị 208 5.4.3. Dự báo số đợt mưa lớn 215 5.4.4. Dự báo số đợt khơng khí lạnh 218 5.4.5. Dự báo khả năng xuất hiện nắng nĩng và rét đậm 219 5.4.6. Dự báo BVN và BBD 223 5.5 Nhận xét chung 224 CHƯƠNG 6. ỨNG DỤNG CÁC MƠ HÌNH KHÍ HẬU KHU VỰC ĐỂ MƠ PHỎNG ĐIỀU KIỆN KHÍ HẬU CỰC ĐOAN Ở VIỆT NAM 225 6.1 Thử nghiệm độ nhạy của mơ hình đối với miền tính và độ phân giải 226 6.1.1 Độ nhạy đối với miền tính (TN1) 227 6.1.2 Độ nhạy đối với độ phân giải (TN2) 236 6.2 Thử nghiệm độ nhạy của mơ hình đối với sơ đồ tham số hĩa vật lí 239 6.3 Phân tích lựa chọn miền tính, độ phân giải và sơ đồ tham số hĩa 244 6.4 Mơ phỏng khí hậu khu vực Việt Nam bằng các RCM 245 6.4.1 Mơ hình RegCM3 245 6.4.2 Mơ hình REMO 249 6.4.3 Mơ hình MM5CL 262 6.5 Mơ phỏng ECE ở Việt Nam bằng các RCM 270 6.5.1 Mơ hình RegCM 272 6.5.2 Mơ hình REMO 277 6.5.3 Mơ hình MM5CL 281 6.5.4 Đánh giá chung kết quả mơ phỏng ECE của các mơ hình 285 6.6 Về mơ phỏng bão-XTNĐ bằng các RCM 288 CHƯƠNG 7. ỨNG DỤNG MƠ HÌNH KHÍ HẬU KHU VỰC DỰ BÁO HẠN MÙA ĐIỀU KIỆN KHÍ HẬU CỰC ĐOAN Ở VIỆT NAM 291 7.1 Kết quả dự báo các trường tồn cầu bằng hệ thống CAM-SOM 291 7.1.1 Đánh giá định tính 291 7.1.2 Đánh giá khách quan 292 7.2. Dự báo các chỉ số KHCĐ bằng các mơ hình khí hậu khu vực 295 7.2.1 Kết quả dự báo các ECE_IPCC 297 7.2.2 Kết quả dự báo các ECE_VN 300 7.3 Đánh giá chung 303 CHƯƠNG 8. ỨNG DỤNG MƠ HÌNH KHÍ HẬU KHU VỰC DỰ TÍNH ĐIỀU KIỆN KHÍ HẬU CỰC ĐOAN Ở VIỆT NAM TRONG NỬA ĐẦU THẾ KỶ 21 307 8.1 Kết quả dự tính bằng mơ hình RegCM 307 8.1.1 Các chỉ số ECE_IPCC 307 5
6. 8.1.2 Kết quả dự tính các ECE_VN 313 8.2 Kết quả dự tính bằng mơ hình REMO 319 8.2.1 Kết quả dự tính các ECE_IPCC 319 8.2.2. Kết quả dự tính các ECE_VN 324 8.3. Kết quả dự tính bằng mơ hình MM5CL 329 8.3.1. Kết quả dự tính các ECE_IPCC 329 8.3.2. Kết quả dự tính các ECE_VN 333 8.4. Kịch bản biến đổi của các yếu tố và hiện tượng KHCĐ ở Việt Nam 337 8.4.1. Sự biến đổi của các ECE theo kịch bản A1B 337 8.4.2. Sự biến đổi của các ECE theo kịch bản A2 340 CHƯƠNG 9. GIẢI PHÁP CHIẾN LƯỢC ỨNG PHĨ VỚI CÁC HIỆN TƯỢNG KHÍ HẬU CỰC ĐOAN Ở VIỆT NAM 343 9.1 Mở đầu 343 9.2 Nhận thức và định nghĩa 345 9.2.1 Nhận thức 345 9.2.2 Định nghĩa 345 9.3 Đặc điểm và tính chất của biến động khí hậu và các hiện tượng khí hậu cực đoan 346 9.4 Khung chính sách thích ứng với BĐKH 347 9.5 Phân loại các giải pháp thích ứng 348 9.6 Các giải pháp thích ứng với biến đổi khí hậu và các hiện tượng khí hậu cực đoan đã được triển khai ở một số nước trên thế giới 349 9.6.1 Các giải pháp chiến lược chung 349 9.6.2 Các giải pháp thích ứng đối với các lĩnh vực 349 9.7 Tác động và khả năng tổn hại do biến động khí hậu các hiện tượng khí hậu cực đoan đối với các lĩnh vực 351 9.7.1 Tĩm tắt kết quả nghiên cứu về biến đổi của các yếu tố cực trị và hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam (chưa xét đến biến đổi cực trị của nước biển dâng) 351 9.7.2 Tác động và khả năng tổn hại do biến động khí hậu và các hiện tượng khí hậu cực đoan đến các lĩnh vực nhạy cảm 352 9.7.3 Tác động và khả năng tổn hại do biến động khí hậu và các hiện tượng khí hậu cực đoan đến các khu vực địa lý nhạy cảm 354 9.8 Lựa chọn và khuyến nghị các giải pháp thích ứng với biến động khí hậu và các hiện tượng khí hậu cực đoan 363 9.8.1 Tổng hợp các giải pháp thích ứng trong các lĩnh vực 363 9.8.2 Lựa chọn và khuyến nghị các giải pháp chiến lược thích ứng 365 9.9 Lựa chọn các giải pháp chiến lược thích ứng với BĐKH và các hiện tượng khí hậu cực đoan đối với các khu vực nhạy cảm 368 9.9.1 Các giải pháp chiến lược thích ứng đối với dải ven biển 368 9.9.2 Các giải pháp chiến lược thích ứng đối với khu vực Tây Nguyên 369 9.9.3 Các giải pháp chiến lược thích ứng đối với khu vực Nam Bộ 369 9.10 Tổ chức thực hiện các giải pháp chiến lược thích ứng 370 9.10.1 Lựa chọn các giải pháp chiến lược ưu tiên 370 9.10.2 Triển khai thực hiện các giải pháp được lựa chọn 370 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 371 1. Một số kết luận 371 2. Một số kiến nghị 375 TÀI LIỆU THAM KHẢO 377 6
7. DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU VIẾT TẮT Kí hiệu Giải nghĩa A1B, A1T, Các kịch bản phát thải khí nhà kính của IPCC A1FI, A2, B1, B2 AGCM General Circulation Models of the Atmosphere (Mơ hình hồn lưu chung khí quyển) AMIP Atmospheric Model Intercomparison Project ANN Artificial Neural Network (Mạng thần kinh nhân tạo) AOGCM Atmosphere-Ocean General Circulation Model (Mơ hình hồn lưu chung khí quyển - đại dương) ATNĐ Áp thấp nhiệt đới B1 Vùng khí hậu Tây Bắc Bộ B2 Vùng khí hậu Đơng Bắc Bộ B3 Vùng khí hậu Đồng bằng Bắc Bộ B4 Vùng khí hậu Bắc Trung Bộ BATS Biosphere Atmosphere Transfer Scheme (Sơ đồ trao đổi sinh – khí quyển) BBĐ Bão, áp thấp nhiệt đới hoạt động trên Biển Đơng BĐKH Biến đổi khí hậu BIAS Frequency Bias BSS Brier Skill Score BVN Bão, áp thấp nhiệt đới hoạt động dọc bờ biển hoặc đổ bộ vào Việt Nam CAM Community Atmospheric Model (Mơ hình khí quyển cộng đồng, là một thành phần trong bộ mơ hình CCSM) CAO Cold Air Outbreaks (Đột biến khơng khí lạnh) CCA Canonical correlation analysis (Phân tích tương quan Canon) CCM Community Climate Model (Mơ hình khí hậu cộng đồng) CCCM Canadian Climate Centre general circulation model (Mơ hình hồn lưu chung của Trung tâm Khí hậu Canada) CCSM Community Climate System Model (Mơ hình hệ thống khí hậu cộng đồng) CEI Climate Extremes Index (Chỉ số cực đoan khí hậu) CFS Climate Forecast System (Mơ hình hệ thống dự báo khí hậu của NCEP) CLIVAR Climate Variability and Predictability – Chương trình đánh giá sự biến động và khả năng dự báo khí hậu của thế giới CLM Community Land Model (Mơ hình đất, là một thành phần trong bộ mơ hình CCSM) CPC Climate Prediction Center (Trung tâm dự báo khí hậu - thuộc NCEP) CRU Climatic Research Unit, the School of Environmental Sciences (Cơ quan nghiên cứu khí hậu thuộc Trường khoa học Mơi trường, Anh Quốc) 7
8. Kí hiệu Giải nghĩa CS Cộng sự (để chỉ các đồng tác giả của một cơng trình, bài báo, ) CSI Critical Success Index CSIRO Australian Commonwealth Scientific and Research Organization (Cơ quan Nghiên cứu khoa học và kỹ nghệ Liên bang Úc) DD Dynamical Downscaling (Hạ thấp qui mơ động lực) DKRZ Deutsches KlimaRechenZentrum (The German High Performance Computing Centre for Climate and Earth System Research – Trung tâm tính tốn hiệu năng cao nghiên cứu khí hậu và hệ thống Trái đất Cộng hịa Liên bang Đức) ĐNA Đơng Nam Á ECE Extreme Climate Events (Yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan) ECHAM European Centre Hamburg Model (Mơ hình khí hậu tồn cầu của Trung tâm châu Âu tại Hamburg) ECMWF The European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa châu Âu) ENSO El Nino/Southern Oscillation EOF Empirical Orthogonal Function (Hàm trực giao thực nghiệm) ERA40 ECMWF 40 Year Re-analysis (Số liệu tái phân tích tồn cầu 40 năm của ECMWF) ETS Equitable Threat Score/Gilbert Skill Score FAR False Alarm Ratio FC Fraction Correct FDA Fisher Discriminant Analysis (Phân tích phân biệt Fisher) FDDA Four-Dimensional Data Assimilation GAS Sơ đồ TSHĐL Grell với giả thiết khép kín Arakawa-Schubert GCM Global Climate Model (Mơ hình khí hậu tồn cầu) GCRI Greenhouse Climate Response Index (Chỉ số phản ứng lại khí hậu nhà kính ở Hoa kỳ). GFC Sơ đồ TSHĐL Grell với giả thiết khép kín Fritsch-Chappell GFDL Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (Phịng thí nghiệm động lực học chất lỏng Địa Vật lý Hoa Kỳ) HadAM Hadley Centre Atmospheric Model (Mơ hình khí quyển của Trung tâm Hadley) HH Hạn hán HK Hanssen and Kuiper discriminant/Peirce’s Skill Score ICTP International Centre for Theoretical Physics (Trung tâm Vật lí lí thuyết Quốc tế) IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change (Ban Liên chính phủ về Biến đổi khí hậu) ITCZ Dải hội tụ nhiệt đới KHCĐ Khí hậu cực đoan KKL Khơng khí lạnh LAM Limited Area Model (Mơ hình khu vực hạn chế) LSM Land Surface Model (Mơ hình bề mặt đất) 8
9. Kí hiệu Giải nghĩa MAE Mean Absolute Error (Sai số trung bình tuyệt đối) ME Mean Error (Sai số trung bình, hay sai số hệ thống) MEI Multivariate ENSO Index ML Mưa lớn MLR Multiple Linear Regression (Hồi qui tuyến tính nhiều biến) MM5 The PSU/NCAR mesoscale model (Mơ hình qui mơ vừa của NCAR và Đại học bang Pennsylvania - PSU) MM5CL Climate Mode of the MM5 (Mơ hình qui mơ vừa MM5 phiên bản khí hậu) MOS Model Output Statistics (Thống kê sản phẩm đầu ra mơ hình) MPI-M Max Planck Institute for Meteorology (Viện Khí tượng Max Planck), Hamburg, Cộng hịa Liên bang Đức MR Miss Rate MSE Mean Square Error (Sai số bình phương trung bình) MSSS Mean Square Skill Score N1 Vùng khí hậu Nam Trung Bộ N2 Vùng khí hậu Tây Nguyên N3 Vùng khí hậu Đồng bằng Nam Bộ NCAR The National Center for Atmospheric Research (Trung tâm Quốc gia nghiên cứu khí quyển Hoa Kì) NCEP National Centers for Environmental Prediction (Trung tâm Quốc gia dự báo mơi trường Hoa Kì) NN Nắng nĩng NNRP NCEP/NCAR Reanalysis NOAA National Ocean and Atmosphere Administration (Cơ quan quản lý biển và khí quyển quốc gia Hoa Kỳ) OCS Outer Core wind Strength (Sức giĩ phía ngồi) OGCM General Circulation Models of the Ocean (Mơ hình hồn lưu chung đại dương) PC Percent Correct (Phần trăm dự báo đúng) PCA Principal component analysis (Phân tích thành phần chính) PCM Parallel Climate Model POD Probability of Detection (Xác suất phát hiện hiện tượng) POFD Probability of False Detection (Xác xuất phát hiện sai) PP Perfect Prog (Dự báo hồn hảo) QBO Quasi-biennial Oscillation (Dao động tựa hai năm tầng bình lưu) RCM Regional Climate Model (Mơ hình khí hậu khu vực) RĐ Rét đậm REEP Regression Estimation of Event Probabilities (Ước lượng hồi qui xác suất sự kiện) REG Regression (Hồi qui) RegCM Regional Climate Model (Mơ hình khí hậu khu vực của ICTP) REMO Regional Model (Mơ hình khí hậu khu vực của Viện Khí tượng Max Planck, Hamburg) 9
10. Kí hiệu Giải nghĩa RH Rét hại RHm Độ ẩm tương cực tiểu, hay độ ẩm tương đối nhỏ nhất RMSE Root Mean Square Error (Sai số quân phương) RSM Regional Spectral Model (Mơ hình phổ khu vực) RV Reduction of Variance (Độ suy giảm phương sai) Rx Lượng mưa ngày cực đại, hay lượng mưa ngày lớn nhất SD Statistical Downscaling (Hạ thấp qui mơ thống kê) SOI Southern Oscillation Index (Chỉ số dao động nam) SOM Mixed-layer Slab Ocean Model (Mơ hình đại dương lớp xáo trộn) SRES IPCC Special Report on Emissions Scenarios (Báo cáo chuyên đề về các kịch bản phát thải của IPCC) SST Sea Surface Temperature (Nhiệt độ mặt nước biển) TCLV Tropical Cyclone Like Vortices (Xốy tựa XTNĐ hay bão mơ hình) Tm Nhiệt độ cực tiểu, hay nhiệt độ tối thấp, hay nhiệt độ thấp nhất TS Threat Score TSHĐL Tham số hĩa đối lưu Tx Nhiệt độ cực đại, hay nhiệt độ tối cao, hay nhiệt độ cao nhất Vx Tốc độ giĩ cực đại, hay tốc độ giĩ lớn nhất XTNĐ Xốy thuận nhiệt đới 10
11. DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Danh sách mạng lưới trạm khí tượng được khai thác số liệu 57 Bảng 2.2 Danh mục số liệu các chỉ số khí hậu 59 Bảng 2.3 Các mơ hình và những thí nghiệm chạy mơ hình 73 Bảng 2.4 Các chỉ số khí hậu cực đoan 76 Bảng 2.5 Bảng phân loại tần số xuất hiện các sự kiện 85 Bảng 4.1 Giá trị kỷ lục quan trắc được của các yếu tố KHCĐ trên các vùng khí hậu 146 Bảng 4.2 Tần số bão trong các tháng theo thập kỷ 178 Bảng 4.3 Hệ số tương quan giữa dị thường nhiệt độ bề mặt trung bình tồn cầu với nhiệt độ trung bình năm, tổng lượng mưa năm và cực đại mưa trung bình năm tại các vùng khí hậu Việt Nam thời kỳ 1961-2007 185 Bảng 4.4 Hệ số tương quan giữa nhiệt độ trung bình tồn cầu (Ts),các chỉ số khí hậu PACWARM và REPAC_SPLA với SNML ở các vùng khí hậu Việt Nam thời kỳ 1961-2007 186 Bảng 4.5 Một số đặc trưng thống kê 5 năm lạnh nhất và 5 năm nĩng nhất của nhiệt độ mặt nước biển trung bình vùng MDR trong giai đoạn 1981-2007 189 Bảng 5.1 Nhân tố dự báo sử dụng trong dự báo BVN và BBD 203 Bảng 5.2. Sai số ME, RMSE và hệ số tương quan CORR trên tập số liệu độc lập theo REG dự báo Tmin2m cho 4 mùa trên 7 khu vực 210 Bảng 5.3. Sai số ME, RMSE và hệ số tương quan CORR trên tập số liệu độc lập theo REG dự báo Tmax2m cho 4 mùa trên 7 khu vực 211 Bảng 5.4. Sai số ME, RMSE và hệ số tương quan CORR trên tập số liệu độc lập theo REG dự báo số đợt mưa lớn cho mùa hè và thu trên 7 khu vực 216 Bảng 5.5. Sai số ME, RMSE và hệ số tương quan CORR trên tập số liệu độc lập theo REG dự báo số đợt khơng khí lạnh cho mùa đơng trên 4 khu vực 218 Bảng 5.6 Hệ số hồi qui và các nhân tố dự báo trong phương trình 223 Bảng 6.1 Cấu hình của các thử nghiệm độ nhạy đối với miền tính và độ phân giải 226 Bảng 6.2 Tần số cĩ điều kiện của nhiệt độ mơ phỏng ứng với các khoảng nhiệt độ quan trắc trong tháng 1 256 Bảng 6.3 Tần số cĩ điều kiện của nhiệt độ mơ phỏng ứng với các khoảng nhiệt độ quan trắc trong tháng 4 256 Bảng 6.4 Tần số cĩ điều kiện của nhiệt độ mơ phỏng ứng với các khoảng nhiệt độ quan trắc trong tháng 7 257 Bảng 6.5 Tần số cĩ điều kiện của nhiệt độ mơ phỏng ứng với các khoảng nhiệt độ quan trắc trong tháng 10 257 Bảng 6.6 Bảng tổng kết tần số nhiệt độ 257 Bảng 6.7 Các chỉ số đánh giá cho các tháng mùa đơng 261 Bảng 6.8 Các chỉ số đánh giá cho các tháng mùa hè 262 Bảng 6.9 Các chỉ số đánh giá MAE cho nhiệt độ trung bình tháng 267 Bảng 6.10 Các chỉ số đánh giá cho nhiệt độ trung bình mùa 267 Bảng 6.11 Giá trị trung bình của các ECE_IPCC trong thời kỳ mơ phỏng 270 Bảng 6.12 Giá trị trung bình của các ECE_VN trong thời kỳ mơ phỏng 271 Bảng 6.13 Sai số trung bình (ME) của các chỉ số ECE_IPCC mơ phỏng bởi RegCM 274 Bảng 6.14 Sai số quân phương (RMSE) của các chỉ số ECE_IPCC mơ phỏng bởi RegCM . 274 Bảng 6.15 Sai số trung bình (ME) của các chỉ số ECE_VN mơ phỏng bởi RegCM 276 Bảng 6.16. Sai số quân phương (RMSE) của các chỉ số ECE_VN mơ phỏng bởi RegCM 277 Bảng 6.17. Sai số trung bình (ME) của các chỉ số ECE_IPCC mơ phỏng bởi REMO 279 11
12. Bảng 6.18 Sai số quân phương (RMSE) của các chỉ số ECE_IPCC mơ phỏng bởi REMO 279 Bảng 6.19. Sai số trung bình (ME) của các chỉ số ECE_VN mơ phỏng bởi REMO 281 Bảng 6.20. Sai số quân phương (RMSE) của các chỉ số ECE_VN mơ phỏng bởi REMO 282 Bảng 6.21 Sai số trung bình (ME) của các chỉ số ECE_IPCC mơ phỏng bởi MM5CL 284 Bảng 6.22 Sai số quân phương (RMSE) của các chỉ số ECE_IPCC mơ phỏng bởi MM5CL284 Bảng 6.23 Sai số trung bình (ME) của các chỉ số ECE_VN mơ phỏng bởi MM5CL 286 Bảng 6.24 Sai số quân phương (RMSE) của các chỉ số ECE_VN mơ phỏng bởi MM5CL 288 12
13. DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 2.1 Vùng hoạt động của BVN 53 Hình 2.2 Vùng hoạt động của BBD 53 Hình 2.3 Bản đồ vùng khí hậu Việt Nam 59 Hình 2.4 Bản đồ độ cao địa hình (m) và phân bố mạng lưới trạm khí tượng Việt Nam khai thác số liệu quan trắc 59 Hình 2.5 Minh họa mạng lưới trạm quan trắc và khơng gian ơ lưới mơ hình 78 Hình 2.6 Sơ đồ minh họa phương pháp hiệu chỉnh chỉ tiêu xác định hiện tượng KHCĐ từ sản phẩm RCM dựa trên sai số hệ thống tại điểm trạm 78 Hình 2.7 Sơ đồ tính sức giĩ phía ngồi (OCS) và tính giá trị dị thường của một trường bất kỳ 79 Hình 2.8. Biểu đồ tin cậy 87 Hình 3.1. Cấu trúc lưới thẳng đứng (bên trái) và lưới ngang dạng xen kẽ Arakawa−B (bên phải) của mơ hình RegCM3 106 Hình 3.2. Sơ đồ minh họa phương pháp lồng RCM vào GCM 109 Hình 3.3 Xuất xứ của mơ hình REMO 118 Hình 3.4 Sơ đồ lưới xen Arakawa C sử dụng trong mơ hình REMO 122 Hình 3.5 Chỉ số của các điểm lưới trong REMO 122 Hình 3.6 Sơ đồ cấu trúc hệ thống mơ hình REMO 123 Hình 3.7a Sơ đồ hệ thống mơ hình MM5 126 Hình 3.7b Sơ đồ hệ thống mơ hình MM5 cĩ sử dụng đồng hĩa số liệu ba chiều 126 Hình 3.8 Sơ đồ lưới lồng trong MM5 127 Hình 3.9 Sơ đồ mơ tả các miền lồng nhau của MM5 127 Hình 3.10 Sơ đồ minh họa các quá trình đối lưu 129 Hình 3.11 Sơ đồ minh họa các quá trình lớp biên 130 Hình 3.12 Sơ đồ minh họa các quá trình bức xạ khí quyển tự do 132 Hình 3.13 Sơ đồ minh họa các quá trình bề mặt 133 Hình 3.14 Tương tác giữa các sơ đồ tham số hĩa 134 Hình 3.15 Mơ tả hệ toạ độ lai thẳng đứng trong CAM 3.0 142 Hình 3.16 Hệ thống mơ hình CCSM và các mơ hình thành phần 145 Hình 4.1 Phân bố tần suất của chuẩn sai Tx tháng VII của Việt Nam và 7 vùng khí hậu 149 Hình 4.2 Phân bố xác suất của chuẩn sai Tm tháng I ở Việt Nam và 5 vùng khí hậu 150 Hình 4.3 Hệ số a1 xây dựng từ chuỗi Tx thời kỳ 1961-2007 tại một số trạm tiêu biểu 154 Hình 4.4 Hệ số a1 xây dựng từ chuỗi Tx thời kỳ 1961-2007 theo tháng tại các vùng khí hậu phía bắc (hình trên bên trái), phía nam (hình trên bên phải) và Việt Nam (hình bên) 154 Hình 4.5 Biến thiên theo thời gian của dị thường nhiệt độ cao nhất Tx tháng I (trái) và tháng VII (phải) trên tồn Việt Nam (trên), Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ (giữa), Nam Trung Bộ và Nam Bộ (dưới) 155 Hình 4.6 Hệ số a1 tính từ chuỗi Tm thời kỳ 1961-2007 tại một số trạm tiêu biểu 155 Hình 4.7 Hệ số a1 xây dựng từ chuỗi Tm thời kỳ 1961-2007 theo tháng tại các vùng khí hậu phía Bắc (hình trên bên trái), phía Nam (hình trên bên phải) và Việt Nam (hình bên) 156 Hình 4.8 Biến thiên theo thời gian của chuẩn sai nhiệt độ thấp nhất Tm tháng I (trái) và tháng VII (phải) trên tồn Việt Nam (trên), Bắc Bộ - Bắc Trung Bộ (giữa) và Nam Trung Bộ - Nam Bộ (dưới) 157 Hình 4.9 Hệ số a1 xây dựng từ chuỗi RHm thời kỳ 1961-2007 tại một số trạm tiêu biểu 157 13
14. Hình 4.10 Hệ số a1 xây dựng từ chuỗi RHm thời kỳ 1961-2007 theo tháng tại các vùng khí hậu phía bắc (hình trên bên trái), phía nam (hình trên bên phải) và Việt Nam (hình bên) 158 Hình 4.11 Hệ số a1 xây dựng từ chuỗi Rx thời kỳ 1961-2007 tại một số trạm tiêu biểu 159 Hình 4.12 Hệ số a1 xây dựng từ chuỗi Rx thời kỳ 1961-2007 theo tháng tại các vùng khí hậu phía bắc (hình trên bên trái), phía nam (hình trên bên phải) và Việt Nam (hình bên) 159 Hình 4.13 Hệ số a1 xây dựng từ chuỗi Vx thời kỳ 1961-2007 tại một số trạm tiêu biểu 160 Hình 4.14 Hệ số a1 xây dựng từ chuỗi Vx thời kỳ 1961-2007 theo tháng tại các vùng khí hậu phía bắc (hình trên bên trái), phía nam (hình trên bên phải) và Việt Nam (hình bên) 160 Hình 4.15 Số đợt khơng khí lạnh trung bình tháng 161 Hình 4.16 Độ lệch chuẩn của số đợt khơng khí lạnh tháng (đợt) 162 Hình 4.17 Hệ số biến thiên của số đợt khơng khí lạnh tháng (%) 162 Hình 4.18 Số đợt khơng khí lạnh trung bình năm trong các thập kỷ 162 Hình 4.19 Số đợt khơng khí lạnh trung bình tháng trong các thập kỷ 162 Hình 4.20 Số ngày rét đậm trung bình tháng tại một số trạm tiêu biểu trên các vùng khí hậu phía Bắc 162 Hình 4.21 Số ngày rét đậm trung bình mùa qua các thập kỷ tại một số trạm tiêu biểu trên các vùng khí hậu phía Bắc 163 Hình 4.22 Số ngày rét đậm trung bình tháng qua các thập kỷ tại các trạm tiêu biểu 163 Hình 4.23 Độ lệch chuẩn của tổng số ngày rét đậm trung bình năm ở các trạm trong các vùng khí hậu 164 Hình 4.24 Độ lệch chuẩn tổng số ngày rét đậm trung bình tháng tại một số trạm tiêu biểu trên các vùng khí hậu 164 Hình 4.25 Số ngày trung bình cĩ mưa lớn (R ≥ 50mm) tại các trạm tiêu biểu trên các vùng khí hậu 165 Hình 4.26 Số đợt mưa lớn trung bình (R ≥ 50mm) tại các trạm tiêu biểu trên các vùng khí hậu 166 Hình 4.27 Độ lệch chuẩn của số đợt mưa lớn trung bình tại các trạm tiêu biểu trên các vùng khí hậu 167 Hình 4.28 Số ngày nắng nĩng năm tại một số trạm tiêu biểu trên các vùng khí hậu 168 Hình 4.29 Số ngày nắng nĩng trung bình tháng tại một số trạm tiêu biểu trên các vùng khí hậu 169 Hình 4.30 Số ngày nắng nĩng trung bình năm qua các thập kỷ tại một số trạm điển hình 169 Hình 4.31 Độ lệch chuẩn của số ngày nắng nĩng trung bình năm tại các trạm trên các vùng khí hậu 170 Hình 4.32 Tần suất hạn tháng tại một số trạm tiêu biểu trên các vùng khí hậu 171 Hình 4.33 Tần suất hạn mùa tại một số trạm tiêu biểu trên các vùng khí hậu 173 Hình 4.34 Tần số bão ở khu vực Biển Đơng (1961 - 2007) 174 Hình 4.35 Tần số bão theo các cấp ở khu vực Biển Đơng (1961 - 2007) 174 Hình 4.36 Tần số bão 5 năm ở khu vực Biển Đơng (1961 - 2007) 175 Hình 4.37 Tần số bão 10 năm ở khu vực Biển Đơng (1961 - 2007) 175 Hình 4.38 Tần số bão ở Việt Nam trong thời kì 1961-2007 175 Hình 4.39 Tần số bão tại 7 vùng bờ biển Việt Nam trong thời kì 1961-2007 177 Hình 4.40 Tần số bão các cấp trên các vùng bờ biển Việt Nam (1961-2007) 177 Hình 4.41 Tần số bão theo từng nửa thập kỷ ở bờ biển Việt Nam 177 Hình 4.42 Tần số bão nửa thập kỷ ở các vùng bờ biển Việt Nam 178 14
15. Hình 4.43 Tần số bão theo mùa tại 7 vùng bờ biển Việt Nam 179 Hình 4.44 Xu thế biến đổi tuyến tính của số đợt khơng khí lạnh thời kỳ 1961-2008 179 Hình 4.45 Hệ số a1 xây dựng từ chuỗi số ngày rét đậm thời kỳ 1961-2007 tại một số trạm tiêu biểu 180 Hình 4.46 Hệ số a1 xây dựng từ chuỗi số ngày mưa lớn thời kỳ 1961-2007 tại một số trạm tiêu biểu 180 Hình 4.47 Hệ số a1 xây dựng từ chuỗi số ngày nắng nĩng thời kỳ 1961-2007 tại một số trạm tiêu biểu 181 Hình 4.48 Hệ số a1 xây dựng từ chuỗi số tháng hạn thời kỳ 1961-2007 tại một số trạm tiêu biểu 181 Hình 4.49 Hệ số a1 của đường xu thế tuyến tính tần số BBD theo các tháng 182 Hình 4.50 Hệ số a1 của đường xu thế tuyến tính tần số BBD theo các vùng 182 Hình 4.51 Hệ số a1 của của đường xu thế tuyến tính tần số BVN theo tháng 182 Hình 4.52 Hệ số a1 của của đường xu thế tuyến tính tần số BVN trên các vùng bờ biển 182 Hình 4.53 Biến thiên theo thời gian của Ts trung bình tồn cầu (trên) và trung bình khu vực Đơng Nam Á (dưới) vào tháng I (trái) và tháng VII (phải) 183 Hình 4.54 Biến thiên theo thời gian của các chỉ số khí hậu NINA4, PACWARM, REQSOI, REPAC và RINDO tháng I (trái) và tháng VII (phải). 184 Hình 4.55 Sự phụ thuộc của NetTC và số lượng cơn bão vào nhiệt độ mặt nước biển ở các vùng tương ứng 187 Hình 4.56 Diễn biến của nhiệt độ mặt nước biển và NetTC trong giai đoạn 1981-2007 trên các vùng 188 Hình 5.1 Sơ đồ mạng feed-forward một lớp ẩn 195 Hình 5.2 Chỉ số RV trung bình trên khu vực Việt Nam vào mùa xuân khi xây dựng quan hệ thống kê cĩ tuyển chọn nhân tố từng bước theo MLR và ANN cho nhiệt độ trung bình tháng t từ số liệu tái phân tích NNRP2 202 Hình 5.3 Chỉ số BSS trung bình trên khu vực Việt Nam vào mùa xuân khi xây dựng quan hệ thống kê cĩ tuyển chọn nhân tố từng bước theo REEP và FDA cho hiện tượng nắng nĩng trong tháng từ số liệu tái phân tích NNRP2 202 Hình 5.4 Hàm EOF1 và biến thiên của PC1 cho biến PMSL trung bình tháng vào mùa hè trên miền 1 205 Hình 5.5 Hàm EOF1 và biến thiên của PC1 cho biến PMSL trung bình tháng vào mùa hè trên miền 2 205 Hình 5.6 Hàm EOF1 và biến thiên của PC1 cho biến PMSL trung bình tháng vào mùa hè trên miền 3 206 Hình 5.7 Hàm EOF1 và biến thiên của PC1 cho biến PMSL trung bình tháng vào mùa đơng trên miền 4 206 Hình 5.8 Biều đồ tin cậy trên khu vực Việt Nam trong mùa đơng từ 2 phương pháp lựa chọn nhân tố PCAMLR3 và MLR trên tập số liệu độc lập theo REEP cho khả năng xuất hiện rét đậm 208 Hình 5.9 Chuỗi thời gian quan trắc và dự báo Tmin2m và Tmax2m tại một số điểm trạm cĩ kỹ năng thấp hơn dự báo khí hậu theo REG 209 Hình 5.10. Chuỗi thời gian quan trắc và dự báo Tmin2m tại trạm Láng theo REG trong 4 mùa 211 Hình 5.11 Chuỗi thời gian quan trắc và dự báo Tmin2m tại trạm Cần Thơ theo REG trong 4 mùa 212 Hình 5.12. Chuỗi thời gian quan trắc và dự báo Tmax2m tại trạm Láng theo REG trong 4 mùa 213 15
16. Hình 5.13. Chuỗi thời gian quan trắc và dự báo Tmax2m tại trạm Cần Thơ theo REG trong 4 mùa 214 Hình 5.14 Dự báo Tmin2m cho 10 tháng đầu năm 2010 215 Hình 5.15 Dự báo Tmax2m cho 10 tháng đầu năm 2010 215 Hình 5.16 Chuỗi thời gian quan trắc và dự báo số đợt mưa lớn trong mùa hè và mùa thu tại một số điểm trạm theo REG 217 Hình 5.17 Chỉ số RV trung bình trên khu vực Việt Nam trong mùa đơng trên tập số liệu phụ thuộc và độc lập theo REG và ANN cho số đợt khơng khí lạnh 218 Hình 5.18 Chuỗi thời gian quan trắc và dự báo số đợt khơng khí lạnh tại một số điểm trạm theo REG 219 Hình 5.19 Biều đồ tin cậy trên khu vực Việt Nam trong mùa xuân và hè trên tập số liệu độc lập theo REEP cho khả năng xuất hiện nắng nĩng 221 Hình 5.20 Biều đồ tin cậy trên khu vực Việt Nam trong mùa xuân và hè trên tập số liệu độc lập theo FDA cho khả năng xuất hiện nắng nĩng 221 Hình 5.21 Biều đồ tin cậy trên khu vực Việt Nam trong mùa đơng trên tập số liệu độc lập theo REEP và FDA cho khả năng xuất hiện rét đậm 222 Hình 5.22 Dự báo khả năng xuất hiện nắng nĩng cho mùa xuân và hè năm 2010 tại một số điểm trạm theo phương pháp REEP dựa trên số liệu dự báo của CFS 222 Hình 5.23 Kết quả dự báo trên tập số liệu phụ thuộc dị thường số lượng (trên) và số ngày hoạt động (dưới) của BBD (trái) và BVN (phải) 223 Hình 5.24 Kết quả dự báo trên tập số liệu độc lập dị thường số lượng (trên) và số ngày hoạt động (dưới) của BBD (trái) và BVN (phải) 224 Hình 6.1 Bản đồ độ cao địa hình (m) và vị trí, kích thước các miền tính: L (Lớn), M (Trung bình), S (Nhỏ) 226 Hình 6.2 Bản đồ độ cao địa hình (m) với các độ phân giải 54km, 45km, 36km 227 Hình 6.3 Nhiệt độ TB mùa đơng (oC) của (a) DL, (b) CTL, (c) DS và (d) CRU 228 Hình 6.4 Nhiệt độ TB mùa hè (oC) của (a) DL, (b) CTL, (c) DS và (d) CRU 228 Hình 6.5 Nhiệt độ TB năm (oC) của (a) DL, (b) CTL, (c) DS và (d) CRU 229 Hình 6.6 Lượng mưa TB tháng mùa Đơng (mm/tháng) kết hợp với trường dịng (a) DS ; (b) CTL ; (c) DL; (d) CRU (trường dịng ERA40) 230 Hình 6.7 Lượng mưa TB tháng mùa Hè (mm/tháng) kết hợp với trường dịng (a) DS ; (b) CTL ; (c) DL; (d) CRU (trường dịng ERA40) 231 Hình 6.8 Lượng mưa tích luỹ tháng 1 231 Hình 6.9 Nhiệt độ trung bình tháng 1 232 Hình 6.10 Lượng mưa tích luỹ tháng 7 233 Hình 6.11 Lượng mưa tích luỹ 24h (mm) và áp suất mực biển 00Z các ngày 23-25/7/1996. Từ trái sang phải tương ứng với DL, CTL1 và DS 235 Hình 6.12 Nhiệt độ trung bình tháng 7 236 Hình 6.13 Nhiệt độ TB mùa đơng (oC) của (a) CTL2, (b) R45, (c) R36 và (d) CRU 237 Hình 6.14 Nhiệt độ TB mùa hè (oC) của (a) CTL, (b) R45, (c) R36 và (d) CRU 237 Hình 6.15 Nhiệt độ TB năm (oC) của (a) CTL, (b) R45, (c) R36 và (d) CRU 237 Hình 6.16 Chênh lệch lượng mưa mùa đơng so với CRU (mm/tháng) Trái – CTL; Giữa – R45; Phải – R36 238 Hình 6.17 Chênh lệch lượng mưa mùa hè so với CRU (mm/tháng) Trái – CTL; Giữa – R45; Phải – R36 238 Hình 6.18 Lượng mưa tích luỹ tháng 7 239 Hình 6.19 Lát cắt kinh hướng – thời gian của giĩ u (m/s) trung bình vĩ hướng trên khu vực từ 0-20oN tháng 4/2000 trong đĩ (a) ERA40, (b) GAS, (c) GFC_30 và (d) GFC_45240 16
17. Hình 6.20 Lát cắt vĩ hướng – thời gian của chênh lệch lượng mây ban ngày (trái) và ban đêm (phải) giữa GFC_30 và GAS tính trung bình cho các kinh độ từ 90-120oE trong 12 tháng của năm 2000. 241 Hình 6.21 Profile thẳng đứng của lượng mây (%) của GAS, GFC_30 và GFC_45 trong tháng 1/2000 (trái) và tháng 7/2000 (phải) 242 Hình 6.22 Profile thẳng đứng của độ ẩm riêng (kg/kg) từ số liệu của ERA40 và các thử nghiệm GAS, GFC_30 và GFC_45 vào tháng 1/2000 (trái) và tháng 7/2000 (phải) 242 Hình 6.23 Profile thẳng đứng của vận tốc thẳng đứng (Pa/s) từ số liệu của NCEP và các thử nghiệm GAS, GFC_30 và GFC_45 vào tháng 1/2000 (trái) và tháng 7/2000 (phải) 242 Hình 6.24 Lượng mưa và T2m (trái) và Tmin và Tmax (phải) từ số liệu quan trắc và các thử nghiệm GAS, GFC_30 243 Hình 6.25 Chênh lệch lượng mưa và T2m giữa GAS và GFC_30 với quan trắc (trái) và chênh lệch Tmin và Tmax giữa GFC_30 với GAS (phải) 244 Hình 6.26 Độ cao địa hình khu vực miền tính 245 Hình 6.27 Độ cao địa thế vị và trường giĩ trung bình tháng 1 (trên) và 7 (dưới) 10 năm (1991- 2000) mực 500mb của ERA40 (trái) và RegCM3 (phải) 246 Hình 6.28 Nhiệt độ bề mặt (oC) trung bình 10 năm (1991-2000) của CRU (trái) và RegCM3 (phải) trong tháng 1(trên) và tháng 7 (dưới) 247 Hình 6.29 Tổng lượng mưa tháng (mm) trung bình 10 năm (1991-2000) của CRU (trái) và RegCM3 (phải) trong tháng 1(trên) và tháng 7 (dưới) 247 Hình 6.30 Biến trình năm của nhiệt độ khơng khí (oC) và lượng mưa (mm/tháng) trung bình 10 năm (1991-2000) trên 7 vùng khí hậu và tồn Việt Nam. Ký hiệu O là quan trắc, M là mơ hình, RA là lượng mưa và T là nhiệt độ 248 Hình 6.31 Biến trình nhiều năm của nhiệt độ khơng khí bề mặt (oC) và lượng mưa (mm/tháng) trung bình trên 7 vùng khí hậu và tồn Việt Nam. O là quan trắc, M là mơ hình, R là lượng mưa và T là nhiệt độ, r là hệ số tương quan 250 Hình 6.32 Trường giĩ (m/s) trung bình 10 năm (1991-2000) mực 10m của mơ hình (trái) và mực 1000mb của ERA40 (phải) các tháng 1,4,7,10 (trên xuống) 251 Hình 6.33 Trường nhiệt độ (oC) trung bình 10 năm (1991-2000) của mơ hình (trái) và của ERA40 (phải) các tháng 1,4,7,10 (trên xuống) 252 Hình 6.34 Biến trình năm của nhiệt độ mơ phỏng và quan trắc trung bình trên tồn lãnh thổ Việt Nam 253 Hình 6.35 Các chỉ số thống kê đánh giá nhiệt độ mơ phỏng của mơ hình tính trên tồn lãnh thổ Việt Nam 254 Hình 6.36 Nhiệt độ trung bình năm mơ phỏng và quan trắc trên các vùng khí hậu 254 Hình 6.37 Các chỉ số thống kê đánh giá nhiệt độ mơ phỏng cho các vùng khí hậu (từ trái qua phải tương ứng là các vùng B1, B2, B3, B4, N1, N3, N2) 254 Hình 6.38 Trường tổng lượng mưa trung bình 10 năm (1991-2000) mơ phỏng (trái) và CRU (phải) các tháng 1,4,7,10 (trên xuống) 258 Hình 6.39 Biến trình năm của lượng mưa mơ phỏng và quan trắc trung bình trên tồn lãnh thổ Việt Nam 259 Hình 6.40 Các chỉ số thống kê đánh giá lượng mưa mơ phỏng của mơ hình tính trên tồn lãnh thổ Việt Nam 259 Hình 6.41 Lượng mưa trung bình các tháng trong năm mơ phỏng và quan trắc trên các vùng khí hậu 260 Hình 6.42 Các chỉ số thống kê đánh giá lượng mưa mơ phỏng cho các vùng khí hậu 260 17
18. Hình 6.43 Trường giĩ trung bình thời kỳ 1982-1999 mực 1000mb của ERA40 (trái) và MM5CL (phải) 263 Hình 6.44 Trường nhiệt độ 2m trung bình ba tháng mùa đơng (12,1,2) giai đoạn 1982-1999 của MM5CL (trái) và CRU (phải) 263 Hình 6.45 Trường tổng lượng mưa trung bình tháng 1 (trên), tháng 7 (dưới) giai đoạn 1982- 1999 của MM5CL (trái) và CRU (phải) 264 Hình 6.46 Biến trình năm của nhiệt độ trung bình giai đoạn 1982-1999 của MM5CL (màu hồng) và quan trắc tại trạm (xanh đậm) 266 Hình 6.47 Biến trình năm của lượng mưa trung bình giai đoạn 1982-1999 của MM5CL và quan trắc tại trạm 268 Hình 6.48 Biến trình nhiều năm của lượng mưa trung bình giai đoạn 1982-1999 của MM5CL và quan trắc tại trạm 269 Hình 6.49 Miền mơ phỏng của mơ hình (khung viền vàng) và quĩ đạo quan trắc (theo weather.unisys.com) 289 Hình 6.50 Quĩ đạo bão mơ phỏng bằng RegCM 290 Hình 6.51 Phân bố số lượng bão mơ phỏng và quan trắc trong năm 1996 290 Hình 7.1 Áp suất mực biển tháng 01 năm 1975 (a) mơ phỏng bằng CAM 3.0, (b) dự báo bằng CAM-SOM, và (c) số liệu tái phân tích NCEP/NCAR. Đơn vị mb. 292 Hình 7.2 Áp suất mực biển tháng 07 năm 1975 (a) mơ phỏng bằng CAM 3.0, (b) dự báo bằng CAM-SOM, và (c) số liệu tái phân tích NCEP/NCAR. Đơn vị mb 292 Hình 7.3 Nhiệt độ bề mặt tháng 01 năm 1975 (a) mơ phỏng bằng CAM 3.0, (b) dự báo bằng CAM-SOM, và (c) số liệu tái phân tích NCEP/NCAR. Đơn vị oC. 293 Hình 7.4 Nhiệt độ bề mặt tháng 07 năm 1975 (a) mơ phỏng bằng CAM 3.0, (b) dự báo bằng CAM-SOM, và (c) số liệu tái phân tích NCEP/NCAR. Đơn vị oC. 293 Hình 7.5 Hệ số tương quan giữa dự báo và quan trắc của trường áp suất mực biển hai năm 1975, 1980. 293 Hình 7.6 Sai số trung bình (ME) (mb) của áp suất mực biển dự báo cho các năm 1975 và 1980. 294 Hình 7.7 Sai số trung bình tuyệt đối (MAE) (mb) của áp suất mực biển dự báo cho các năm 1975 và 1980. 294 Hình 7.8 Sai số quân phương (RMSE) (mb) của áp suất mực biển dự báo cho các năm 1975 và 1980 294 Hình 7.9 Hệ số tương quan giữa nhiệt độ bề mặt dự báo và quan trắc cho các năm 1975, 1980. 294 Hình 7.10 Sai số trung bình ME (0C) nhiệt độ dự báo cho các năm 1975 và 1980. 294 Hình 7.11 Sai số trung bình tuyệt đối MAE (0C) nhiệt độ dự báo cho các năm 1975 và 1980. 295 Hình 7.12 Sai số quân phương RMSE (0C) nhiệt độ dự báo cho các năm 1975 và 1980. 295 Hình 7.13 Trung bình quan trắc giá trị các chỉ số ECE_IPCC (các hình a) đến d)) và ECE_VN (các hình e) đến j)) thời kỳ 2001-2005 trên các vùng khí hậu Việt Nam sắp xếp theo các nhĩm 296 Hình 7.14 Sai số trung bình (ME – bên trái) và sai số quân phương (RMSE – bên phải) dự báo theo các mơ hình RegCM (trên), REMO (giữa) và MM5CL (dưới) cho các chỉ số nhĩm YTN lấy trung bình trên các vùng khí hậu thời kỳ 2001-2005 297 Hình 7.15 Sai số trung bình (ME – bên trái) và sai số quân phương tương đối (RMSER – bên phải) dự báo theo các mơ hình RegCM (trên), REMO (giữa) và MM5CL (dưới) cho các chỉ số nhĩm YTM lấy trung bình trên các vùng khí hậu thời kỳ 2001-2005 298 18
19. Hình 7.16 Sai số trung bình (ME – bên trái) và sai số quân phương tương đối (RMSER – bên phải) dự báo theo các mơ hình RegCM (trên), REMO (giữa) và MM5CL (dưới) cho các chỉ số nhĩm HTN lấy trung bình trên các vùng khí hậu thời kỳ 2001-2005 299 Hình 7.17 Sai số trung bình (ME – bên trái) và sai số quân phương tương đối (RMSER – bên phải) dự báo theo các mơ hình RegCM (trên), REMO (giữa) và MM5CL (dưới) cho các chỉ số nhĩm CSK lấy trung bình trên các vùng khí hậu thời kỳ 2001-2005 300 Hình 7.18 Sai số trung bình (ME – bên trái) và sai số quân phương (RMSE – bên phải) dự báo theo các mơ hình RegCM (trên), REMO (giữa) và MM5CL (dưới) cho các yếu tố Tx, Tm lấy trung bình trên các vùng khí hậu thời kỳ 2001-2005 301 Hình 7.19 Sai số trung bình (ME – bên trái) và sai số quân phương (RMSE – bên phải) dự báo theo các mơ hình RegCM (trên), REMO (giữa) và MM5CL (dưới) cho yếu tố Vx, RHm lấy trung bình trên các vùng khí hậu thời kỳ 2001-2005 302 Hình 7.20 Sai số trung bình (ME – bên trái) và sai số quân phương tương đối (RMSER – bên phải) dự báo theo các mơ hình RegCM (trên), REMO (giữa) và MM5CL (dưới) cho các chỉ số nhĩm HTML lấy trung bình trên các vùng khí hậu thời kỳ 2001-2005 303 Hình 7.21 Sai số trung bình (ME – bên trái) và sai số quân phương tương đối (RMSER – bên phải) dự báo theo các mơ hình RegCM (trên), REMO (giữa) và MM5CL (dưới) cho các chỉ số nhĩm HTRD lấy trung bình trên các vùng khí hậu thời kỳ 2001-2005 304 Hình 7.22 Sai số trung bình (ME – bên trái) và sai số quân phương tương đối (RMSER – bên phải) dự báo theo các mơ hình RegCM (trên), REMO (giữa) và MM5CL (dưới) cho các chỉ số nhĩm HTRH lấy trung bình trên các vùng khí hậu thời kỳ 2001-2005 305 Hình 7.23 Sai số trung bình (ME – bên trái) và sai số quân phương tương đối (RMSER – bên phải) dự báo theo các mơ hình RegCM (trên), REMO (giữa) và MM5CL (dưới) cho các chỉ số nhĩm HTNN lấy trung bình trên các vùng khí hậu thời kỳ 2001-2005 305 Hình 7.24 Sai số trung bình (ME – bên trái) và sai số quân phương tương đối (RMSER – bên phải) dự báo theo các mơ hình RegCM (trên), REMO (giữa) và MM5CL (dưới) cho các chỉ số nhĩm HTHH lấy trung bình trên các vùng khí hậu thời kỳ 2001-2005 306 Hình 8.1. Xu thế của DT(TXx) và DT(TXn) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu B3 bằng mơ hình RegCM 308 Hình 8.2. Xu thế của DT(TXx) và DT(TXn) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A2 cho vùng khí hậu B3 bằng mơ hình RegCM 309 Hình 8.3. Xu thế của DT(TNx), DT(TNn) và DT(DTR) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu B3 bằng mơ hình RegCM 309 Hình 8.4. Xu thế của DT(TNx), DT(TNn) và DT(DTR) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A2 cho vùng khí hậu B3 bằng mơ hình RegCM 310 Hình 8.5 Xu thế của DT(R95p) và DT(R99p) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A2 cho vùng khí hậu B3 bằng mơ hình RegCM 311 Hình 8.6 Xu thế của DT(TX90p) và DT(TX10p) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu N3 bằng mơ hình RegCM 311 Hình 8.7. Xu thế của DT(WSDI) và DT(CSDI) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu N3 bằng mơ hình RegCM 312 Hình 8.8. Xu thế của DT(CDD), DT(CWD) và DT(R50) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A2 cho vùng khí hậu B1 bằng mơ hình RegCM 313 Hình 8.9. Xu thế của DT(Tx) và DT(Tm) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu N2 bằng mơ hình RegCM 314 Hình 8.10. Xu thế của DT(Vx) và DT(RHm) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu B4 bằng mơ hình RegCM 314 19
20. Hình 8.11. Xu thế của DT(SNMLCB), DT(SNMLDR), DT(SDMLCB) và DT(SDMLDR) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu N1 bằng mơ hình RegCM 315 Hình 8.12. Xu thế của DT(SNRDCB), DT(SNRDDR)dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho 4 vùng khí hậu bằng mơ hình RegCM 316 Hình 8.12a. Xu thế của DT(SDRDCB), DT(SDRDDR)dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho 4 vùng khí hậu bằng mơ hình RegCM 317 Hình 8.13. Xu thế của DT(SNNNCB), DT(SNNNDR), và DT(SNGGCB) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu B2 bằng mơ hình RegCM 318 Hình 8.14. Xu thế của DT(SDNNCB), DT(SDNNDR), và DT(SDGGCB) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu B2 bằng mơ hình RegCM 318 Hình 8.15. Xu thế của DT(STHH) và DT(SDHH) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu B2 bằng mơ hình RegCM 319 Hình 8.15. Xu thế của DT(TXx) và DT(TXn) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu N1 bằng mơ hình REMO 320 Hình 8.16. Xu thế của DT(TNx), DT(TNn) và DT(DTR) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu B2 bằng mơ hình REMO 321 Hình 8.17. Xu thế của DT(TN90p) và DT(TN10p) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu B2 bằng mơ hình REMO 323 Hình 8.18. Xu thế của DT(TX90p) và DT(TX10p) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu B2 bằng mơ hình REMO 323 Hình 8.19. Xu thế của DT(WSDI) và DT(CSDI) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu B3 bằng mơ hình REMO 324 Hình 8.20. Xu thế của DT(Tx) và DT(Tm) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu N2 bằng mơ hình REMO 325 Hình 8.21. Xu thế của DT(Vx) và DT(RHm) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu N3 bằng mơ hình REMO 326 Hình 8.22. Xu thế của DT(SNRDCB), DT(SNRDDR), DT(SDRDCB) và DT(SDRDDR) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu B2 bằng mơ hình REMO 327 Hình 8.23. Xu thế của DT(SNNNCB), DT(SNNNDR), và ST(SNGGCB) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu B4 bằng mơ hình REMO . 328 Hình 8.24. Xu thế của DT(SDNNCB), DT(SDNNDR), và ST(SDGGCB) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu B4 bằng mơ hình REMO . 328 Hình 8.25. Xu thế của DT(TXx) và DT(TXn) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu N1 bằng mơ hình MM5CL 330 Hình 8.26. Xu thế của DT(TNx), DT(TNn) và DT(DTR) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu N1 bằng mơ hình MM5CL 330 Hình 8.27. Xu thế của DT(TN90p) và DT(TN10p) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu B4 bằng mơ hình MM5CL 332 Hình 8.28. Xu thế của DT(TX90p) và DT(TX10p) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu B4 bằng mơ hình MM5CL 332 Hình 8.29. Xu thế của DT(WSDI) và DT(CSDI) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu B4 bằng mơ hình MM5CL 333 Hình 8.30. Xu thế của DT(Tx) và DT(Tm) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu B4 bằng mơ hình MM5CL 334 Hình 8.31. Xu thế của DT(Vx) và DT(RHm) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu B4 bằng mơ hình MM5CL 335 20
21. Hình 8.32. Xu thế của DT(SNRDCB), DT(SNRDDR), DT(SDRDCB) và DT(SDRDDR) dự tính cho giai đoạn 2000-2050 theo kịch bản A1B cho vùng khí hậu B2 bằng mơ hình MM5CL 336 Hình 9.1 Sơ đồ ứng phĩ với BĐKH 343 Hình 9.2 Nĩng lên tồn cầu làm tan băng trên các đỉnh núi cao và ở các cực Trái đất, làm nước biển dâng và thay đổi lưu lượng dịng chảy của các con sơng 356 Hình 9.3 Biến đổi khí hậu làm gia tăng hạn hán và lũ lụt 357 Hình 9.4 Dịch cúm gia cầm và dịch tả xẩy ra ở nhiều địa phương 360 Hình 9.5 Ngập lụt sẽ làm ảnh hưởng đến độ bền của các cơng trình xây dựng và giao thơng 360 21
22. MỞ ĐẦU Trong những năm gần đây, điều kiện thời tiết, khí hậu cĩ chiều hướng diễn biến ngày càng phức tạp. Những biến đổi bất thường của thời tiết, khí hậu và hậu quả của nĩ, như hạn hán, bão, mưa lớn, lũ lụt, đã gây khơng ít khĩ khăn, thậm chí thiệt hại lớn về người và của ở nhiều địa phương và nhiều lĩnh vực hoạt động kinh tế − xã hội. Mặt khác, những biến động thất thường của khí hậu, thời tiết đã làm cho cơng tác dự báo cũng gặp nhiều khĩ khăn, phức tạp hơn. Cĩ nhiều nguyên nhân dẫn đến sự biến đổi bất thường của điều kiện thời tiết, khí hậu mà một trong số đĩ cĩ thể là tác động của biến đổi khí hậu (BĐKH) và sự nĩng lên tồn cầu. Ở qui mơ hành tinh, tác động này thể hiện rõ ở xu thế tăng của nhiệt độ bề mặt Trái đất, hiện tượng biến mất dần các lớp phủ băng ở hai cực Trái đất, trên các đỉnh núi cao, dẫn đến hiện tượng nước biển dâng và “biển tiến”. Ở qui mơ khu vực, BĐKH đã tác động mạnh mẽ đến các thiên tai hiện hữu, với tính chất biến động mạnh hơn, cực đoan hơn, dị thường hơn, cả về tần suất và cường độ. Sự nguy hiểm của những biến động này là từ những thiên tai cực đoan cĩ thể dẫn đến những thảm họa khơn lường. Điều đĩ cĩ thể nhận thấy qua một vài minh chứng gần đây, như sự xuất hiện và hoạt động bất thường của bão, xốy thuận nhiệt đới (cường độ mạnh hơn, di chuyển phức tạp, khĩ dự báo), điển hình là cơn bão KATRINA (23−31/8/2005) đổ bộ và tàn phá nặng nề các tiểu bang miền Nam Hoa Kỳ, hoặc những cơn bão cĩ quĩ đạo bất thường, ít khi đi vào dải cực nam của Việt Nam như bão LINDA (31/10−03/11/1997), bão DURIAN (26/11−05/12/2006), hiện tượng nắng nĩng dị thường ở châu Âu, mưa cực lớn hoặc sự dịch chuyển của các tâm mưa lớn, sự thiếu hụt lượng mưa dẫn đến khơ hạn, tần suất xuất hiện các hiện tượng thời tiết nguy hiểm (tố, lốc, vịi rồng, ) tăng lên. Do tính chất nghiệm trọng của hậu quả tác động của các hiện tượng khí hậu cực đoan nên trong những năm gần đây đã cĩ nhiều cơng trình nghiên cứu trên thế giới và cả ở trong nước đã xuất hiện nhiều cơng trình nghiên cứu chú trọng vào bài tốn khí hậu cực đoan hay các hiện tượng khí hậu cực trị (Extreme Climate Events − ECE) trong mối quan hệ với sự biến đổi khí hậu. Việt Nam với hơn 3000 km bờ biển, nằm trong khu vực châu Á giĩ mùa, hàng năm phải đối mặt với sự hoạt động của bão, xốy thuận nhiệt đới trên khu vực Tây bắc Thái Bình dương và biển Đơng, chịu tác động của nhiều loại hình thế thời tiết phức tạp. Các hiện tượng thiên tai khí tượng xảy ra hầu như quanh năm và trên khắp mọi miền lãnh thổ. Việc nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu đến các hiện tượng cực đoan và tìm kiếm khả năng dự báo chúng thực sự là một trong những bài tốn hết sức cấp bách. Giải quyết thành cơng bài tốn này sẽ gĩp phần nâng cao hiệu quả phịng tránh thiên tai, tạo tiền đề cho việc xây dựng các giải pháp giảm nhẹ và hạn chế những tác hại của chúng, cung cấp cơ sở khoa học và thực tiễn cho các nhà quản lý, các nhà hoạch định chính sách xác định chiến lược phát triển kinh tế bền vững và bảo đảm an sinh xã hội. Muốn vậy, cần phải dựa trên cơ sở những luận cứ khoa học đầy đủ và chính xác. Đĩ cũng là những lí do dẫn đến sự hình thành đề tài cấp Nhà nước “Nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu tồn cầu đến các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam, khả năng dự báo và giải pháp chiến lược ứng phĩ”, mã số KC08.29/06-10 trong khuơn khổ Chương trình “Khoa học và cơng nghệ phục vụ phịng 22
23. tránh thiên tai, bảo vệ mơi trườngvà sử dụng hợp lý tài nguyên thiên nhiên”, mã số KC08/06-10. Đề tài được đặt ra và giao cho Trường Đại học Khoa học Tự nhiên là Cơ quan Chủ trì, PGS. TS. Phan Văn Tân làm Chủ nhiệm, dưới sự quản lí của Bộ Khoa học và Cơng nghệ thơng qua Vụ Khoa học Xã hội và Tự nhiên, Văn phịng các Chương trình trọng điểm cấp Nhà nước và Ban Chủ nhiệm Chương trình KC08. Thời gian thực hiện đề tài là 24 tháng, từ 01/2009 đến 12/2010. Mục tiêu của đề tài là: 1) Làm sáng tỏ mức độ biến đổi, tính chất biến đổi và xu thế biến đổi của các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan như: nhiệt độ, lượng mưa, bão và áp thấp nhiệt đới, nắng nĩng, rét hại, mưa lớn, hạn hán, ; 2) Đánh giá được tác động của biến đổi khí hậu tồn cầu đến các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan; 3) Lựa chọn được mơ hình số trị khu vực phù hợp để mơ phỏng nhiều năm và dự báo mùa các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan; và 4) Đề xuất được các giải pháp chiến lược ứng phĩ phục vụ phịng tránh và giảm nhẹ tác động của các hiện tượng khí hậu cực đoan. Để đạt được những mục tiêu đĩ, đề tài cần giải quyết được những vấn đề sau: 1) Nghiên cứu mức độ, tính chất và xu thế biến đổi của các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam và đánh giá được tác động của biến đổi khí hậu tồn cầu đến sự biến đổi đĩ; 2) Nghiên cứu xây dựng, lựa chọn các mơ hình thống kê thích hợp để dự báo mùa một số yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam và thử nghiệm ứng dụng; 3) Nghiên cứu lựa chọn các mơ hình khí hậu khu vực thích hợp cĩ khả năng mơ phỏng điều kiện khí hậu cực đoan ở Việt Nam và thử nghiệm ứng dụng; 4) Nghiên cứu thử nghiệm ứng dụng các mơ hình khí hậu khu vực để dự báo mùa và xây dựng qui trình dự báo mùa các trường khí hậu và các hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam; 5) Nghiên cứu thử nghiệm mơ phỏng và dự tính điều kiện khí hậu cực đoan trong tương lai bằng mơ hình khí hậu khu vực dựa theo các kịch bản biến đổi khí hậu; và 6) Nghiên cứu xây dựng và đề xuất giải pháp chiến lược ứng phĩ với các hiện tượng khí hậu cực đoan cho một số lĩnh vực và vùng địa lí trên lãnh thổ Việt Nam. Những cơng việc chính mà đề tài đã thực hiện và hồn thành bao gồm: 1) Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngồi nước liên quan đến các vấn đề khoa học của đề tài, trong đĩ hầu hết là các cơng trình được đăng gần đây; 2) Đã xây dựng được một cơ sở dữ liệu khá đầy đủ, bao gồm số liệu quan trắc hàng ngày thu thập từ mạng lưới trạm khí tượng Việt Nam, số liệu phân tích và tái phân tích tồn cầu, số liệu kết xuất từ các mơ hình khí hậu tồn cầu trong các thời kỳ chuẩn và tương lai theo các kịch bản biến đổi khí hậu; 3) Đã tính tốn, xử lí, phân tích và đưa ra được những kết luận nhất định về sự biến đổi của các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam trong nửa thế kỷ qua và nhận định về khả năng tác động của biến đổi khí hậu tồn cầu đến những biến đổi đĩ; 4) Đã thực hiện những thử nghiệm và đưa ra được những kết luận ban đầu về khả năng ứng dụng các mơ hình khí hậu khu vực trong nghiên cứu biến đổi khí hậu ở Việt Nam, đồng thời đã tiến hành đưa ra được những kết quả mơ phỏng, dự báo và dự tính các trường khí hậu và các yếu tố, hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam, đề xuất một số giải pháp chiến lược ứng phĩ với sự biến đổi của điều kiện khí hậu cực đoan cho một số lĩnh vực và vùng địa lí; 23
24. 5) Đã thiết lập được một hệ thống máy tính bĩ song song và mạng máy tính phục vụ tính tốn, xử lí, chạy các mơ hình khí hậu và thực hiện dự báo hạn mùa theo chế độ nghiệp vụ, xây dựng được một trang web cơng bố các sản phẩm và thành quả của đề tài; Báo cáo này trình bày những kết quả thu nhận được của đề tài qua gần hai năm thực hiện. Ngồi phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo và phụ lục, nội dung chính của báo cáo được bố cục trong 9 chương. Chương 1: Tổng quan. Trong chương này sẽ tĩm lược những cơng trình nghiên cứu tiêu biểu trên thế giới và trong nước liên quan đến các vấn đề mà đề tài sẽ thực hiện. Chương 2: Phương pháp nghiên cứu và số liệu. Chương này trình bày về đối tượng và phạm vi nghiên cứu, các phương pháp nghiên cứu, các nguồn số liệu được sử dụng trong đề tài. Chương 3: Nghiên cứu lựa chọn các mơ hình khí hậu khu vực để mơ phỏng, dự báo và dự tính điều kiện khí hậu cực đoan ở Việt Nam. Ở đây sẽ giới thiệu sơ lược về các mơ hình khí hậu nĩi chung đồng thời mơ tả chi tiết hơn về ba mơ hình khí hậu khu vực sẽ được lựa chọn ứng dụng trong đề tài là RegCM, REMO và MM5CL. Ngồi ra hệ thống mơ hình khí hậu tồn cầu kết hợp khí quyển – đại dương (CAM-SOM) cũng được giới thiệu. Chương 4: Sự biến đổi của các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan dưới tác động của biến đổi khí hậu tồn cầu. Trong chương này những kết quả nghiên cứu, khảo sát về mức độ, tính chất và xu thế biến đổi của một số yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam trong mối liên hệ với sự biến đổi khí hậu tồn cầu sẽ được trình bày. Chương 5: Dự báo hạn mùa các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam bằng phương pháp thống kê. Chương này trình bày những kết quả nghiên cứu ứng dụng và thử nghiệm các mơ hình thống kê dự báo các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam. Các mơ hình được sử dụng bao gồm: mơ hình hồi qui tuyến tính nhiều biến (REG), mơ hình phân lớp (FDA), mơ hình mạng thần kinh nhân tạo (ANN) và mơ hình ước lượng hồi qui xác suất sự kiện (REEP). Chương 6: Ứng dụng các mơ hình khí hậu khu vực để mơ phỏng điều kiện khí hậu cực đoan ở Việt Nam. Ở đây trình bày những kết quả mơ phỏng và đánh giá khả năng mơ phỏng các trường khí hậu cơ bản trên khu vực Đơng Nam Á và các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam của các mơ hình khí hậu khu vực RegCM, REMO và MM5CL. Chương 7: Ứng dụng mơ hình khí hậu khu vực dự báo hạn mùa điều kiện khí hậu cực đoan ở Việt Nam. Trong chương này trình bày những kết quả thử nghiệm dự báo hạn mùa các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam bằng việc ứng dụng các mơ hình khí hậu khu vực với điều kiện ban đầu và điều kiện biên là các trường dự báo tồn cầu của hệ thống mơ hình kết hợp khí quyển – đại dương CAM-SOM. Chương 8: Ứng dụng mơ hình khí hậu khu vực dự tính điều kiện khí hậu cực đoan ở Việt Nam trong nửa đầu thế kỷ 21. Chương này trình bày những kết quả dự tính sự biến đổi của các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam trong nửa đầu thế kỷ 21 bằng các mơ hình khí hậu khu vực. 24
25. Chương 9: Giải pháp chiến lược ứng phĩ với các hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam. Từ những kết quả nghiên cứu đã trình bày trong các chương trước, ở đây sẽ phân tích những nguyên tắc cơ bản trong ứng phĩ với biến đổi khí hậu nĩi chung và đề xuất một số giải pháp chiến lược ứng phĩ với sự biến đổi của các hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam. Đề tài được triển khai thực hiện với sự tham gia của đơng đảo các nhà khoa học trẻ đến từ trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội, Trung tâm Khí tượng Thủy văn Quốc gia, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Mơi trường, Trường Cao đẳng Tài nguyên và Mơi trường Hà Nội. Tham gia đề tài cịn cĩ những chuyên gia đầu ngành, dày dạn kinh nghiệm như GS Nguyễn Trọng Hiệu. Ngồi ra, đĩng gĩp việc thực hiện đề tài cịn phải kể đến lực lượng đơng đảo các Nghiên cứu sinh, Học viên cao học và sinh viên làm khĩa luận tốt nghiệp Đại học. Những thành quả mà đề tài đã đạt được là nhờ sự nỗ lực vơ tư, khơng mệt mỏi, sự năng động, sáng tạo và thống nhất của tập thể các thành viên tham gia đề tài nĩi trên. Đĩng gĩp hết sức quan trọng vào sự thành cơng của đề tài là sự hỗ trợ, giúp đỡ tận tình, tạo mọi điều kiện thuận lợi trong quá trình thực hiện đề tài của Bộ Khoa học và Cơng nghệ, Văn phịng Các chương trình Trọng điểm cấp Nhà nước, Ban Chủ nhiệm Chương trình KC08/06-10, đặc biệt là của Ban Giám hiệu và các Phịng chức năng trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Ban Chủ nhiệm khoa và tập thể cán bộ, các đồng nghiệp khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, trường Đại học Khoa học Tự nhiên. Trong quá trình thực hiện, tập thể thành viên tham gia đề tài cũng luơn nhận được những đĩng gĩp quí báu về nội dung khoa học, phương pháp tổ chức và kế hoạch triển khai thực hiện của GS Nguyễn Đức Ngữ, PGS Nguyễn Văn Tuyên, PGS Trần Việt Liễn và nhiều nhà khoa học lão thành khác. Ngồi ra, gĩp phần vào sự thành cơng của đề tài cịn cĩ các nhà khoa học nước ngồi, như GS D. Jacob, TS S. Hagemann, KS Ralf Podzun thuộc Viện Khí tượng Max Planck, Hamburg, Cộng hịa Liên bang Đức (MPI-M), TS J. McGregor, TS Nguyen Kim Chi, TS J. Katzfey, TS M. Thatcher thuộc Cơ quan Nghiên cứu khoa học và kỹ nghệ Liên bang Úc (CSIRO) thơng qua trao đổi học thuật, cung cấp số liệu, mơ hình và hướng dẫn sử dụng mơ hình cho đề tài. Thiếu một trong những nhân tố trên chắc chắn đề tài sẽ khơng thể đạt được những thành quả như đã cĩ. Tập thể thành viên tham gia đề tài vơ cùng cảm kích trước sự giúp đỡ nhiệt thành, vơ tư đĩ. Nhân đây tập thể các thành viên tham gia đề tài xin bày tỏ lịng biết ơn chân thành nhất. 25
26. CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN Theo IPCC (2007) [163], biến đổi khí hậu (BĐKH) là sự biến đổi về trạng thái của hệ thống khí hậu, cĩ thể được nhận biết qua sự biến đổi về trung bình và sự biến động của các thuộc tính của nĩ, được duy trì trong một thời gian đủ dài, điển hình là hàng thập kỷ hoặc dài hơn. BĐKH cĩ thể do các quá trình tự nhiên bên trong hệ thống khí hậu, hoặc do những tác động từ bên ngồi, hoặc do tác động thường xuyên của con người làm thay đổi thành phần cấu tạo của khí quyển hoặc sử dụng đất. Hiện nay khái niệm “biến đổi khí hậu” và sự nĩng lên tồn cầu khơng cịn xa lạ nữa, ngược lại nĩ được nhìn nhận như là sự tiềm ẩn của nhiều nguy cơ do hậu quả tác động của nĩ. Nhiệt độ tồn cầu gia tăng cùng với sự thay đổi trong phân bố năng lượng trên bề mặt Trái đất và bầu khí quyển đã dẫn đến sự biến đổi của các hệ thống hồn lưu khí quyển và đại dương mà hậu quả của nĩ là sự biến đổi của các cực trị thời tiết và khí hậu. Nhiều bằng chứng đã chứng tỏ rằng, thiên tai và các hiện tượng cực đoan cĩ nguồn gốc khí tượng ngày càng gia tăng ở nhiều vùng trên Trái đất mà nguyên nhân của nĩ là do sự biến đổi bất thường của các hiện tượng thời tiết, khí hậu cực đoan. Điều đĩ đã thu hút sự quan tâm nghiên cứu của cộng đồng các nhà khoa học trên thế giới. Một cách tương đối cĩ thể phân chia các cơng trình nghiên cứu này thành ba hướng: 1) Nghiên cứu xu thế biến đổi và tính biến động của các hiện tượng thời tiết và khí hậu cực đoan trong mối liên hệ với sự biến đổi khí hậu dựa trên số liệu quan trắc từ mạng lưới trạm khí tượng; 2) Nghiên cứu ứng dụng các mơ hình khí hậu tồn cầu và khu vực để mơ phỏng khí hậu hiện tại, qua đĩ đánh giá khả năng nắm bắt các hiện tượng khí hậu cực đoan của các mơ hình; và 3) Nghiên cứu dự báo hạn mùa (seasonal forecasting) và dự tính (projection) khả năng xuất hiện các hiện tượng khí hậu cực đoan trong tương lai với các qui mơ thời gian khác nhau. Trong chương này sẽ đề cập đến các vấn đề trên đúc rút được từ những cơng trình nghiên cứu trong nước và trên thế giới. 1.1 Bằng chứng về sự biến đổi của các hiện tượng khí hậu cực đoan Bằng chứng về sự biến đổi của các hiện tượng thời tiết, khí hậu cực đoan đã được nghiên cứu khá nhiều dựa trên số liệu quan trắc lịch sử. Theo IPCC (2007), hậu quả của sự nĩng lên tồn cầu là nhiệt độ khơng khí trung bình tồn cầu đã tăng lên, đặc biệt từ sau năm 1950. Tính trên chuỗi số liệu 1906−2005 nhiệt độ khơng khí trung bình tồn cầu tăng 0.74±0.18°C. Các năm 2005 và 1998 là những năm nĩng nhất kể từ 1850 đến nay. Nhiệt độ năm 1998 tăng lên đư ợc xem là do hiện tượng El Nino 1997−1998, nhưng dị thường nhiệt độ lớn nhất lại xảy ra vào năm 2005. Trong 12 năm gần đây, từ 1995−2006, cĩ 11 năm, trừ 1996, là những năm nĩng nhất kể từ 1850. Biến đổi của các cực trị nhiệt độ nhìn chung phù hợp với sự nĩng lên tồn cầu. Xét trên qui mơ tồn cầu, số ngày đơng giá giảm đi ở hầu khắp các vùng vĩ độ trung bình, số ngày cực nĩng (10% số ngày hoặc đêm nĩng nhất) tăng lên và số ngày cực lạnh (10% số ngày hoặc đêm lạnh nhất) giảm đi. Nhiều bằng chứng đã chứng tỏ tần suất và thời gian hoạt động của sĩng nĩng tăng lên ở nhiều địa phương khác nhau, nhất là thời kỳ đầu của nửa cuối thế kỷ 20. Tồn tại sự tương quan chặt chẽ giữa những ngày khơ hạn và nền nhiệt độ mùa hè cao trên các vùng lục địa nhiệt đới. Các sự kiện mưa lớn tăng lên ở nhiều vùng lục địa từ khoảng sau 1950, thậm chí ở cả những nơi cĩ tổng lượng mưa giảm. Người ta đã quan trắc thấy những trận mưa kỷ lục hiếm thấy (1 26
27. lần trong 50 năm). Hiện tượng ENSO và tính dao động thập kỷ được cho là nguyên nhân gây nên sự biến động trong số lượng xốy thuận nhiệt đới, dẫn đến sự phân bố lại số lượng và quĩ đạo của chúng. Chẳng hạn, trong thời kỳ 1995−2005 (11 năm) cĩ 9 năm trong đĩ số lượng bão ở Bắc Đại Tây dương đã vượt quá chuẩn (so với thời kỳ 1981−2000). Hạn hán nặng hơn và kéo dài hơn đã được quan trắc thấy trên nhiều vùng khác nhau với phạm vi rộng lớn hơn, đặc biệt ở các vùng nhiệt đới và cận nhiệt đới từ sau những năm 1970. Nền nhiệt độ cao và giáng thủy giảm trên các vùng lục địa là một trong những nguyên nhân của hiện tượng này. Ở qui mơ địa phương và khu vực, hầu hết các cơng trình nghiên cứu tập trung phân tích xu thế biến đổi của các đặc trưng cực trị khí hậu trong phạm vi quốc gia hoặc vùng lãnh thổ trong mối quan hệ với biến đổi khí hậu tồn cầu. Nguồn số liệu được sử dụng cũng rất đa dạng, chẳng hạn số liệu quan trắc hàng ngày (Xu Ying và CS, 2009) [345] hoặc từng 6 giờ một (Hu Yichang và CS, 2009) [155] được phân tích về lưới điều hịa kinh-vĩ, hoặc số liệu quan trắc trên mạng lưới trạm khí tượng. Nĩi chung, khi nghiên cứu sự biến đổi của các hiện tượng khí hậu cực đoan, ngồi các nguồn số liệu địa phương được khai thác từ mạng lưới trạm quan trắc, các tập số liệu phân tích và tái phân tích về nhiệt độ mặt nước biển (SST) và các trường khí quyển thường được sử dụng. Mặc dù rất khĩ khăn để đánh giá sự biến đổi và xu thế của những cực trị khí hậu, Kattenberg và CS (1996) [176] đã kết luận rằng xu thế ấm lên sẽ dẫn đến làm tăng những hiện tượng liên quan đến nhiệt độ cao trong thời kỳ mùa hè và làm giảm những hiện tượng liên quan đến nhiệt độ thấp trong những ngày mùa đơng. Tuy nhiên, sự tăng lên của các cực trị nhiệt độ là khác nhau đối với từng khu vực. Bonsal và CS (2001) [45] đã phân tích sự biến đổi theo khơng gian và thời gian của nhiệt độ cực trị ở Canada trong thời kỳ 1950-1998 và thấy rằng cĩ sự khác biệt lớn giữa các khu vực và theo mùa. Những khác biệt theo mùa trong biến đổi của cực trị nhiệt độ cho thấy trong 105 năm (1897-2001) nhiệt độ khơng khí bề mặt của trạm quan trắc quốc gia Athens thể hiện xu thế tăng những năm ấm hơn trong đĩ thời kỳ mùa hè và mùa xuân thì ấm lên nhiều hơn so với thời kỳ mùa đơng (Founda, 2004) [98]. Tần suất xuất hiện của những ngày nĩng và những ngày lạnh cũng cĩ xu hướng biến đổi khác nhau. Manton và CS (2001) [229] đã chỉ ra rằng cĩ sự tăng lên đáng kể của những ngày nĩng và đêm ấm và giảm đi đáng kể của những ngày lạnh và đêm lạnh kể từ năm 1961 trên khu vực Nam Á và Nam Thái Bình Dương. Tuy nhiên, những phân tích về xu thế của các hiện tượng thời tiết cực nĩng hoặc cực lạnh trong thế kỷ 20 ở Hoa Kỳ lại cho thấy khơng cĩ sự biến đổi đáng kể cả về tần suất hoặc cường độ (Kunkel, 1999 [191]; Nasrallah, 2004) [245]. Zhai và Pan (2003) [355] đã nghiên cứu sự biến đổi về tần suất của những hiện tượng nhiệt độ cực trị ở Trung Quốc dựa trên số liệu nhiệt độ khơng khí bề mặt ngày của khoảng 200 trạm quan trắc trong thời kỳ 1951-1999, kết quả cho thấy số ngày nĩng (trên 35oC) cĩ xu thế giảm nhẹ, trong khi đĩ số ngày sương giá (dưới 0oC) cĩ sự giảm đáng kể. Tần số của những ngày và đêm ấm tăng lên và tần số của những ngày và đêm mát giảm đi ở Trung Quốc. Từ việc phân tích các chuỗi nhiệt độ ngày dài nhất cĩ thể cĩ ở Châu Âu và Trung Quốc, Yan và CS (2002) [347] đã xác định được ba giai đoạn biến đổi của cực trị nhiệt độ, đĩ là: giảm những cực trị ấm trước những năm cuối của thế kỷ 19, giảm những cực trị lạnh sau đĩ và tăng những cực trị ấm kể từ những năm 1960. Phân tích số liệu nhiệt độ trung bình và cực trị trung bình trong ngày, Toreti A. và Desiato F. (2008) [314] đã sử dụng số liệu từ 49 trạm quan trắc ở Italia 27
28. trong giai đoạn 1961-2004. Kết quả cho thấy, xu thế âm xảy ra trong thời kỳ từ 1961- 1981; ngược lại, xu thế dương xảy ra rõ rệt trong thời kỳ 1981-2004, cịn biên độ nhiệt độ trung bình ngày thì tăng lên trong tồn bộ thời kỳ. Để phân tích những biến đổi theo khơng gian và thời gian của nhiệt độ trung bình và cực trị ngày, Bulygina O. N. và CS (2007) [53] đã sử dụng số liệu nhiệt độ ngày từ trên 530 trạm ở Nga trong thời gian từ năm 1951-2005. Nghiên cứu cho thấy, tổng số ngày trong từng mùa cĩ nhiệt độ cực đại cao hơn phân vị thứ 95 đã tăng lên, cịn số ngày cĩ nhiệt độ cực tiểu nhỏ hơn phân vị thứ 5 đã giảm trên hầu hết các vùng của Nga. Số ngày cĩ nhiệt độ cao dị thường cũng cĩ xu thế giảm. Nhưng ở một số vùng riêng biệt, số ngày cĩ biên độ dao động nhiệt độ ngày lớn lại cĩ xu thế tăng lên. Yếu tố được tập trung nghiên cứu nhiều sau nhiệt độ là giáng thủy hoặc lượng mưa. Giáng thủy là một đại lượng rất quan trọng vì sự biến đổi của những hình thế giáng thủy cĩ thể dẫn đến lũ lụt hoặc hạn hán ở những vùng khác nhau. Chính vì vậy, thơng tin về sự biến đổi giáng thủy theo khơng gian cũng như theo thời gian là rất cần thiết khơng chỉ mang ý nghĩa khoa học mà cịn cĩ ý nghĩa thực tiễn rất lớn. Trên thế giới, những nghiên cứu này được thực hiện với nhiều thời kỳ khác nhau và với các qui mơ khơng gian khác nhau: qui mơ tồn cầu (Diaz, 1989) [80], qui mơ bán cầu (Bradley, 1987) [48], qui mơ khu vực (Schoenwiese, 1990, 1994 [281,280]; Piervitali và CS, 1998 [262]) và qui mơ địa phương (Busuioc và von Storch, 1996 [54]; Baeriswyl, 1997 [25]). Schoenwiese và CS (1994) [280], và Schoenwiese và Rapp (1997) [279] đã đưa ra một nghiên cứu khái quát về sự biến đổi mùa của xu thế giáng thủy ở một số nước Châu Âu trong thời kỳ 1961-1990 và 1891-1990. Từ năm 1961-1990 là xu thế tăng lên của giáng thủy vào mùa xuân ở phía bắc nước Ý và xu thế giảm vào mùa thu ở phía nam Châu Âu, trong khi đĩ đối với thời kỳ 1891-1990 lại quan trắc được một xu thế khí hậu khơ hơn ở một vài vùng trên khu vực Địa Trung Hải. Nghiên cứu của Piervitali và CS (1998) [262] cho thấy một xu thế giảm lượng giáng thủy năm ở vùng trung tâm của phía tây Địa Trung Hải trong thời kỳ 1951-1995. Một vài nghiên cứu về sự biến đổi dài hạn của lượng giáng thủy năm trung bình ở phía tây bắc Trung Quốc (Shi và CS, 2003) [288] và lượng giáng thủy mùa hè (tháng 6, 7 và 8) ở vùng phía đơng Trung Quốc được thực hiện trong những năm gần đây (Weng và CS, 1999 [333]; Gong và Ho, 2002 [131]). Những nghiên cứu này đã cho thấy sự tồn tại của biến đổi thập kỷ của giáng thủy và chỉ ra một số cơ chế liên quan tới sự biến đổi của hồn lưu qui mơ lớn trong hệ thống giĩ mùa mùa hè Đơng Á (Fu và CS, 2004 [102]; Huang và CS, 2004 [157]; Li và CS, 2004 [209]; Wang và CS, 2004b [328]; Yang và Lau, 2004 [348]). Sự biến đổi của hồn lưu qui mơ lớn cĩ thể ảnh hưởng tới hoạt động của đối lưu do đĩ qui định cường độ và tần suất của những hiện tượng mưa. Theo Qian và Lin (2005) [265], xu thế giảm về cường độ và tần suất giáng thủy thể hiện từ vùng đơng bắc Trung Quốc đến vùng phía bắc Trung Quốc và vùng thượng lưu của thung lũng sơng Dương Tử, tuy nhiên xu thế tăng lên ở vùng Xinjiang và Đơng Nam Trung Quốc. Các hình thế giáng thủy khu vực này gây ra chủ yếu bởi các hình thế khơng gian của những hệ thống hồn lưu qui mơ lớn ở qui mơ thời gian từ mùa đến năm. Sử dụng các chuỗi số liệu quan trắc Easterling D.R. và CS (2000) [89] đã phân tích và phát hiện những cực đoan của nhiệt độ, lượng mưa, hiện tượng hán hán, bão và xốy thuận nhiệt đới ở các vùng khác nhau thuộc lãnh thổ Hoa Kỳ thơng qua việc khảo sát các chỉ số khí hậu cực đoan. Cịn Thomas R. Karl và CS (1996) [311] lại đưa ra những kết quả định lượng hĩa sự biến đổi khí hậu ở Hoa Kỳ thơng qua việc xây dựng 28
29. và phân tích hai chỉ số biến đổi khí hậu, chỉ số cực đoan khí hậu (CEI − Climate Extremes Index) và chỉ số phản ứng lại khí hậu nhà kính ở Hoa kỳ (GCRI − U.S. Greenhouse Climate Response Index). Chỉ số CEI dựa trên việc kết hợp các chỉ số cực đoan khí hậu thơng thường, cịn chỉ số GCRI được tạo ra từ các chỉ số đo sự biến đổi của khí hậu Hoa Kỳ được dự đốn sẽ xuất hiện do sự tăng lượng phát thải khí nhà kính. Chỉ số CEI cho thấy khí hậu Hoa Kỳ trở nên cực đoan hơn trong những thập kỷ gần đây. Các tác giả cho rằng chưa đủ bằng chứng để nĩi rằng cường độ và độ kéo dài của các hiện tượng cực đoan khơng tăng lên. Nếu các tác động do các hiện tượng cực đoan tăng theo các chỉ số theo qui luật hàm mũ, thì việc cảm nhận sự tăng lên của các hiện tượng cực đoan là hồn tồn đáng kể. Sự tăng lên của GCRI trong thế kỷ 20 là phù hợp với dấu hiệu nhận thấy của sự biến đổi các hiện tượng này do tăng hiệu ứng nhà kính. Xu thế của chuỗi số liệu nhiệt độ và lượng mưa cực trị thời kỳ 1961−1998 cho khu vực Đơng Nam Á và Nam Thái Bình dương đã được Manton và CS (2001) [229] phân tích, đánh giá. Việc chọn số liệu giai đoạn 38 năm này là để tối ưu hĩa số liệu sẵn cĩ giữa các vùng trong khu vực. Sử dụng số liệu chất lượng tốt từ 91 trạm của 15 nước, các tác giả đã phát hiện được sự tăng đáng kể của số ngày nĩng và đêm ấm trong năm, và sự giảm đáng kể số ngày lạnh và đêm lạnh trong năm. Những xu thế này trong chuỗi nhiệt độ cực trị là khá ổn định trong khu vực. Số ngày mưa (với ít nhất 2mm/ngày) giảm đáng kể trên tồn Đơng Nam Á và tây và trung tâm Nam Thái Bình dương, nhưng tăng ở phía bắc quần đảo Polynesia thuộc Pháp ở Fiji, và ở một vài trạm thuộc Australia. Bên cạnh những nghiên cứu về sự biến đổi của nhiệt độ cực trị và lượng mưa, một vài nghiên cứu cho các yếu tố khác như giĩ cũng được quan tâm. Chẳng hạn, để xem xét biến đổi của trường khí áp bề mặt trên Đại lục Châu Âu, Tar và CS (2001) [310] đã nghiên cứu sự biến đổi của trường giĩ trên lãnh thổ Hungary dựa trên chuỗi số liệu tốc độ giĩ từng giờ trong thời gian từ năm 1968 đến 1972 và từ 1991 đến 1995 của 3 trạm trên lãnh thổ. Kết quả phân tích độ lệch chuẩn của tốc độ giĩ cho thấy, tốc độ giĩ trong mùa hè đã giảm, đặc biệt giảm mạnh hơn trong tháng 7. Ngồi ra, nghiên cứu biến đổi của tốc độ giĩ trong ngày và năm trên lãnh thổ Trung Quốc, Ying Jiang và CS (2009) [351] đã sử dụng số liệu từ 353 trạm phân bố đồng đều trên cả nước trong thời kỳ từ 1956-2004. Kết quả cho thấy, tốc độ giĩ trung bình năm, Vx và số ngày cĩ tốc độ giĩ mạnh đều cĩ xu thế giảm trên những vùng đồng bằng rộng lớn của Trung Quốc. Điều này cĩ thể được lý giải bởi quá trình đơ thị hố, sự thay đổi của những thiết bị đo giĩ, Song theo các tác giả, sự nĩng lên tồn cầu là nguyên nhân chính dẫn đến tốc độ giĩ giảm. Biến đổi khí hậu dẫn đến sự tương phản của nhiệt độ giữa bề mặt lục địa Châu Á và biển Thái Bình Dương ngày càng giảm; rãnh Đơng Á cũng trở lên yếu hơn khi dịch chuyển về phía đơng và lên phía phía bắc; giĩ mùa Đơng Á trong cả mùa đơng và mùa hè cũng đang suy giảm. Tuy nhiên, cường độ và số ngày giĩ nhẹ lại tăng lên. Hoạt động của xốy thuận nhiệt đới (XTNĐ), bão cũng được nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu. Trên thế giới đã cĩ rất nhiều cơng trình đề cập đến sự biến đổi hoạt động cũng như cường độ của bão ở các vùng đại dương khác nhau. Landsea và CS (1999) [196] đã xem xét xu thế biến đổi trong năm và trong nhiều thập kỷ của bão ở vùng Đại Tây Dương và bão đổ bộ vào Hoa Kỳ. Kết quả cho thấy hoạt động của bão thể hiện xu thế tuyến tính yếu trong khi đĩ sự biến đổi đa thập kỷ thể hiện rõ nét hơn ở khu vực này. Các nhân tố mơi trường khác nhau như áp suất mực biển vùng Caribe và 29
30. giĩ vĩ hướng mực 200mb, dao động tựa hai năm tầng bình lưu (QBO), chỉ số El Niđo- dao động nam (SOI), mưa vùng Sahara ở Tây Phi và nhiệt độ bề mặt biển Đại Tây Dương được sử dụng để phân tích mối liên hệ giữa sự biến đổi trong năm với hoạt động của bão ở vùng Đại Tây Dương. Kết quả nhận được đã chứng tỏ tồn tại những mối quan hệ đồng thời và rõ nét giữa các nhân tố mơi trường nĩi trên với tần số, cường độ và thời gian hoạt động của bão ở vùng Đại Tây Dương. Bên cạnh đĩ, hoạt động của bão trong nhiều thập kỷ cĩ thể liên quan đến các dạng (mode) dao động đa thập kỷ ở vùng Đại Tây Dương phát hiện được từ số liệu nhiệt độ bề mặt biển tồn cầu. Sự biến đổi của số lượng bão ở khu vực Đại Tây Dương cũng được Landsea (1993) [194] nghiên cứu trên qui mơ thời gian nội mùa và năm. Sự khác biệt giữa số lượng bão mạnh và bão yếu cũng được tác giả nêu rõ. Hoạt động của bão mạnh thường thể hiện một cực đại rõ nét hơn so với bão yếu trong chu kỳ năm. Khoảng 95% hoạt động của bão mạnh xảy ra từ tháng 8 đến tháng 10. Mặt khác, trên 80% cơn bão mạnh bắt nguồn từ sĩng đơng Châu Phi, chiếm tỷ lệ cao hơn so với những cơn bão yếu. Nhìn chung, trong số tất cả những cơn bão trên thủy vực Đại Tây Dương thì bão mạnh thể hiện sự biến đổi từ năm này sang năm khác lớn nhất. Tuy nhiên, tỷ lệ những cơn bão mạnh cũng giảm trong hai thập kỷ gần đây. Ở khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương, Xu và CS (2004) [344] cũng nghiên cứu sự biến đổi trong hoạt động của bão gắn liền với vấn đề nĩng lên tồn cầu. Những biểu hiện trong sự biến đổi nhiều năm của bão trong hai thập kỷ qua chủ yếu liên quan đến hiện tượng ENSO hoặc dao động tựa hai năm tầng bình lưu. Trong những năm gần đây, nhiều nghiên cứu cho thấy hoạt động của bão trên những vùng đại dương khác nhau tồn tại sự biến động đa thập kỷ. Landsea và CS (1996) [195] đã chỉ ra xu thế giảm của số cơn bão mạnh trên vùng Đại Tây Dương. Goldenberg và CS (2001) [130] nhận thấy tính dao động cĩ chu kỳ trong hoạt động của bão ở khu vực Đại Tây Dương với một chu kỳ từ 40 đến 60 năm. Chan và Shi (1996, 2000) [63, 64] đã sử dụng số liệu quan trắc trên khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương và số liệu lịch sử về bão đổ bộ vào tỉnh Quảng Đơng, Trung Quốc và tìm được xu thế dài hạn trong hoạt động của bão trên vùng Tây Bắc Thái Bình Dương. Hầu hết những nghiên cứu này xác định sự biến đổi của số lượng bão và những đặc tính khác như vị trí hình thành và sự chuyển động của nĩ. Một số cơng trình nghiên cứu về các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực trị được thực hiện cho các nước Đơng Nam Á trong đĩ cĩ Việt Nam. Manton và CS (2001) [229] đã xem xét xu thế giáng thủy ngày cực đại từ năm 1961 đến năm 1998 cho khu vực Đơng Nam Á và nam Thái Bình Dương. Kết quả cho thấy số ngày mưa (ngày cĩ lượng mưa từ 2mm trở lên) nhìn chung giảm đáng kể ở khu vực Đơng Nam Á. Phân tích số liệu giáng thủy ngày ở các nước khu vực Đơng Nam Á trong thời kỳ từ 1950 đến 2000, Endo và CS (2009) [96] đã chỉ ra rằng số ngày ẩm ướt (ngày cĩ giáng thủy trên 1mm) cĩ xu thế giảm ở hầu hết các nước này, trong khi đĩ cường độ giáng thủy trung bình của những ngày ẩm ướt lại cĩ xu thế tăng lên. Mưa lớn tăng lên ở phía nam Việt Nam, phía bắc Myanma và ở đảo Visayas và Luzon của Philipin trong khi đĩ lại giảm ở phía bắc Việt Nam. Số ngày khơ liên tiếp cực đại năm cĩ xu thế giảm ở những khu vực bị ảnh hưởng bởi giáng thủy trong thời kỳ giĩ mùa mùa đơng. Sự giảm hiện tượng mưa trong thời kỳ mùa khơ cũng được tìm thấy ở Myanma. Riêng trên lãnh thổ Việt Nam, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng, nhiệt độ trung bình trong 50 năm qua (1958-2008) đã tăng lên từ 0,5 đến 0,70C và nhiệt độ trong mùa đơng cĩ xu thế tăng nhanh hơn trong mùa hè (Nguyễn Đức Ngữ, 2008, 2009) [7, 8]. 30
31. Phân tích số ngày nắng nĩng trong từng thời kỳ trên lãnh thổ Việt Nam, Nguyễn Đức Ngữ (2009) [8] cho rằng, số ngày nắng nĩng trong thập kỷ 1991-2000 nhiều hơn so với các thập kỷ trước, đặc biệt ở Trung Bộ và Nam Bộ. Phân tích các trung tâm khí áp ảnh hưởng đến Việt Nam để giải thích sự tăng lên của nhiệt độ trung bình trên một số trạm đặc trưng trong thời kỳ 1961-2000, Nguyễn Viết Lành (2007) [16] cho rằng, nhiệt độ trung bình trong thời kỳ này đã tăng lên từ 0,4-0,60C, nhưng xu thế tăng rõ rệt nhất xảy ra trong thập kỷ cuối và trong mùa đơng, đặc biệt là trong tháng 1, mà nguyên nhân là do sự mạnh lên của áp cao Thái Bình Dương trong thời kỳ này. Đinh Văn Ưu và CS (2005) [3] đã nghiên cứu “Biến động mùa và nhiều năm của trường nhiệt độ nước mặt biển và sự hoạt động của bão tại khu vực Biển Đơng”. Kết quả cho thấy cĩ sự biến động đáng kể của trường nhiệt độ nước mặt biển và hoạt động của bão nhiệt đới trên khu vực Biển Đơng trong những thập niên gần đây. Thơng qua việc tính các chỉ số khí hậu cĩ thể thấy khi hiện tượng El Niđo hoạt động mạnh thì sự hoạt động của bão nhiệt đới trên tồn khu vực giảm. Trong thời kỳ này sự biến động của trường nhiệt độ nước mặt biển và hồn lưu trên Biển Đơng là đáng kể. Cũng theo tác giả Đinh Văn Ưu (2009) [4] “Đánh giá quy luật biến động dài hạn và xu thế biến đổi số lượng bão và áp thấp nhiệt đới trên khu vực Tây Thái Bình Dương, Biển Đơng và ven biển Việt Nam” cho thấy số lượng trung bình năm của bão và siêu bão dao động theo các chu kỳ dài từ hai năm đến nhiều chục năm. Trong năm thập niên gần đây, số lượng bão ảnh hưởng trực tiếp đến ven bờ Vịnh Bắc Bộ giảm, trong khi ở Nam Trung Bộ và Nam Bộ lại gia tăng. Tác giả Nguyễn Văn Tuyên (2007) [12] cũng đã nghiên cứu “Xu hướng hoạt động của xốy thuận nhiệt đới trên Tây Bắc Thái Bình Dương và Biển Đơng theo các cách phân loại khác nhau”. Sự phân bố của bão được nghiên cứu trong đĩ bão được phân loại theo vùng ảnh hưởng và theo cường độ rồi phân tích xu hướng hoạt động. Kết quả phân tích cho thấy, trong thời kỳ 1951-2006, hoạt động của bão trên khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương cĩ xu hướng giảm về số lượng, trong đĩ số cơn bão yếu và trung bình cĩ xu hướng giảm, cịn số cơn bão mạnh lại cĩ xu hướng tăng lên. Trên khu vực Biển Đơng, những cơn bão vào Biển Đơng nhưng khơng vào vùng ven biển và đất liền nước ta lại cĩ xu hướng tăng về số lượng. Bão cĩ xu hướng tăng lên ở hai vùng Trung Bộ và Nam Bộ nhưng ở vùng Bắc Bộ lại cĩ xu hướng giảm. Cường độ bão cĩ xu hướng giảm, trong đĩ các cơn bão yếu cĩ xu hướng giảm rõ rệt nhất. Nhận xét chung rút ra từ những nghiên cứu trên đây là rất nhiều hiện tượng thời tiết, khí hậu cực đoan cĩ thể sẽ xảy ra ở hầu hết các khu vực, ngay cả khi khí hậu khơng biến đổi, do đĩ khĩ cĩ thể qui cho một hiện tượng riêng biệt nào đĩ gây nên bởi sự biến đổi khí hậu. Ở hầu hết các khu vực, chuỗi số liệu quan trắc phổ biến chỉ dao động trong khoảng 150 năm, vì thế thơng tin rất hạn chế để đặc tả những sự kiện khí hậu cực đoan đã xảy ra như thế nào. Hơn nữa, thơng thường cần phải cĩ sự kết hợp của một vài nhân tố để tạo ra hiện tượng cực đoan, do đĩ việc liên kết một sự kiện cực đoan cụ thể với một nguyên nhân cụ thể, đơn lẻ là vấn đề cần giải quyết. Trong một số trường hợp cĩ thể đánh giá được mức độ đĩng gĩp của con người vào những biến đổi trong xác suất xuất hiện các hiện tượng cực đoan đĩ. 1.2 Vấn đề dự báo mùa các hiện tượng khí hậu cực đoan Hiện nay, trong nghiệp vụ dự báo thời tiết, khí hậu người ta chia ra ba lớp bài tốn dự báo là 1) Dự báo thời tiết; 2) Dự báo tháng; và 3) Dự báo mùa. Đối với dự báo 31
32. thời tiết, thơng thường hạn dự báo khoảng 3–5 ngày (hạn ngắn – Short range forecast) và tối đa khoảng 5–10 ngày (hạn vừa – Medium range forecast). Dự báo thời tiết cần phải chỉ ra được trạng thái của khí quyển tại một địa điểm cụ thể, vào những thời điểm cụ thể (từng ngày, thậm chí từng giờ) trong thời hạn dự báo. Dự báo mùa, hay dự báo hạn mùa (Seasonal forecast), hay dự báo khí hậu hạn mùa (Seasonal Climate forecast) cĩ hạn dự báo đến tối đa (hiện nay) là một năm. Khác với dự báo thời tiết, dự báo mùa khơng chỉ ra được trạng thái khí quyển vào những thời điểm cụ thể đến từng ngày, thay vào đĩ là thơng tin chung về điều kiện khí quyển trong từng khoảng thời gian nhất định (chẳng hạn từng tháng, từng mùa – ba tháng) trong thời hạn dự báo. Nĩi cách khác, dự báo mùa cố gắng dự báo các điều kiện thời tiết tương lai, cĩ thể được hiểu như là dự báo những biến đổi trong các nhân tố hình thành thời tiết (Stockdale, 2000) [297]. Dự báo tháng cĩ hạn dự báo nằm trong khoảng từ 10 ngày đến 1 tháng. Trước năm 2000, bài tốn dự báo tháng hầu như chưa được đề cập đến, vì với thời hạn đĩ là quá dài đối với dự báo thời tiết nhưng lại quá ngắn đối với dự báo khí hậu. “Khoảng trống” này trong bài tốn dự báo đã thu hút sự quan tâm của nhiều chuyên gia. Cho đến khoảng năm 2002 hệ thống dự báo tháng đầu tiên được đưa vào hoạt động ở ECMWF (Vitart Frédéric, 2004) [322]. Đây là hệ thống dự báo dựa trên việc phân tích sản phẩm dự báo hạn 32 ngày của mơ hình kết hợp khí quyển – đại dương. Hệ thống hoạt động theo chu trình từng hai tuần một và đã được đưa vào đánh giá dựa trên 45 lần dự báo bắt đầu từ tháng 3 năm 2002 đến tháng 12 năm 2003. Thơng thường dự báo mùa cĩ qui mơ thời gian khoảng từ 1, 3, 6, 9 hoặc 12 tháng. Dự báo mùa khác biệt với dự báo thời tiết khơng chỉ ở mục tiêu mà cịn ở cách tiếp cận và phương pháp sử dụng. Stockdale (2000) [297] đã tổng kết một số kỹ thuật sử dụng cho việc dự báo mùa, trong đĩ chia ra hai phương pháp chính là thống kê thực nghiệm và mơ hình động lực. Vấn đề sử dụng dự báo tổ hợp từ các mơ hình cũng đã được nhấn mạnh. Việc dự báo hạn dài bằng phương pháp thống kê đã phát triển từ tương đối sớm. Cuối thế kỷ 19 người ta đã chú ý đến mối quan hệ giữa hoạt động của mặt trời và thời tiết. Đặc biệt vấn đề dự báo mưa giĩ mùa Ấn Độ đã dẫn đến những nghiên cứu về sự biến động của các hình thế khí áp trong vùng nhiệt đới. Hildebrandsson, năm 1897, dường như là người đầu tiên chỉ ra sự dao động ngược pha của khí áp tại Sydney và Buenos Aires. Năm 1924, Gilbert Walker đã định nghĩa “Dao động Nam” là dao động bập bênh của khí áp ở khu vực Ấn Độ - Thái Bình Dương và dao động này nhanh chĩng trở thành một cơng cụ hữu ích cho dự báo mùa. Trong những năm 1930, Walker và nhiều nhà khoa học khác đã đưa ra các sơ đồ dự báo thực nghiệm cho nhiều vùng trên thế giới nơi cĩ tương quan thời tiết với Dao động Nam, bao gồm Nam Mỹ, Australia, Nam Phi, Indonesia, Burma, Trung Quốc, Từ đĩ đến nay, các mơ hình thực nghiệm dự báo mùa với nhiều phương pháp khác nhau đã được rất nhiều nhà khoa học nghiên cứu và phát triển (Barnston và Ropelewski, 1992 [31]; Tangang và CS, 1997 [307]; Barnston và CS, 1996 [32]; Ward và Folland, 1991 [329]; Colman, 1997 [75]). Trong khi hướng tiếp cận thống kê vẫn tiếp tục những nỗ lực tìm kiếm giải pháp cải tiến, xây dựng phương pháp mới, nhằm nâng cao chất lượng dự báo cũng như kéo dài hạn dự báo, các mơ hình khí hậu khu vực (RCM) đã bắt đầu được phát triển từ cuối những năm 1980 của thế kỷ 20. Trong giai đoạn đầu, các mơ hình này được nghiên 32
33. cứu, đánh giá khả năng mơ phỏng hạn mùa điều kiện khí hậu khu vực dựa trên nguyên tắc downscaling động lực. Điều kiện biên thường được sử dụng là các trường phân tích hoặc tái phân tích khí quyển, đại dương (SST). Để ứng dụng trong dự báo nghiệp vụ các RCM thường được lồng vào một mơ hình tồn cầu (GCM) nào đĩ. 1.2.1 Phương pháp thống kê Cĩ thể nĩi, phương pháp thống kê là một cơng cụ được ứng dụng khá phổ biến. Trước khi các RCM ra đời, phương pháp thống kê đã được sử dụng để xây dựng các mơ hình dự báo mùa, dự báo sự hoạt động của xốy thuận nhiệt đới, Cách tiếp cận thống kê trong dự báo mùa được ứng dụng hết sức phong phú, đa dạng. Một cách tương đối cĩ thể chia thành ba nhĩm: 1) Thống kê truyền thống hay thống kê kinh điển, trong đĩ các nhân tố dự báo là các quan trắc hiện tại và quá khứ hoặc các trường phân tích, tái phân tích khí quyển, đại dương (SST, MEI (Multivariate ENSO Index), SOI, v.v.). Trong cách tiếp cận này, quan hệ thống kê giữa yếu tố dự báo với các nhân tố dự báo được xây dựng dựa trên các tập số liệu lịch sử và giả thiết rằng mối quan hệ đĩ vẫn duy trì trong tương lai; 2) Hạ thấp qui mơ thống kê (Statistical Downscaling – SD), trong đĩ nhân tố dự báo chính là các trường dự báo của các GCM. Ở đây, quan hệ thống kê giữa yếu tố dự báo với nhân tố dự báo được xây dựng dựa trên quan hệ giữa yếu tố dự báo với các trường tái phân tích tại cùng thời điểm và giả thiết rằng dự báo của GCM là hồn hảo (sản phẩm dự báo cĩ độ chính xác tương đương với các trường tái phân tích); và 3) Thống kê trên sản phẩm mơ hình (Model Output Statistics – MOS). Cách tiếp cận này tương tự như SD nhưng quan hệ thống kê giữa yếu tố dự báo với các nhân tố dự báo được xây dựng dựa trên chính sản phẩm dự báo của mơ hình. Đây là một hướng khá mới mẻ và hầu như chỉ mới hình thành nền tảng vì nĩ phụ thuộc vào sản phẩm của các RCM. Trong cách tiếp cận thống kê truyền thống, việc dự báo hiện tượng El Nino là vấn đề được quan tâm trước hết. Barnston và Ropelewski (1992) [31] là các tác giả đầu tiên đã áp dụng kỹ thuật phân tích tương quan canon (CCA) vào dự báo hiện tượng này. Yếu tố dự báo bao gồm giá trị nhiệt độ mặt nước biển SST tại 8 khu vực. Nhân tố dự báo cũng bao gồm các giá trị SST nhưng cho mùa hiện tại và sử dụng thêm yếu tố áp suất mực biển PMSL. Trước khi đưa vào CCA, cả yếu tố và nhân tố dự báo đều được thực hiện phân tích thành phần chính (PCA). CCA là một kỹ thuật thống kê tuyến tính cực đại hĩa tương quan giữa hình mẫu biến đổi của nhân tố dự báo và yếu tố dự báo. Trong lớp các kỹ thuật tuyến tính, ngồi CCA một số phương pháp cũng khá thơng dụng gồm cĩ phương pháp hồi quy tuyến tính và phương pháp tách giá trị kỳ dị SVD. Phương pháp sau xác định tập các nhân tố dự báo giải thích được một cách tối ưu biến đổi của yếu tố dự báo. Các mơ hình tốn học cũng được ứng dụng rất đa dạng, từ hồi qui tuyến tính đa biến (MLR hay REG), ước lượng hồi qui xác suất sự kiện (REEP), mạng thần kinh nhân tạo (ANN), và cả phân tích phân biệt (FDA). Các kỹ thuật nén thơng tin cũng được ứng dụng khá phổ biến, như phân tích hàn trực giao thực nghiệm (EOF) hay phân tích thành phần chính (PCA), phân tích nhân tố (FA), Nổi bật nhất trong các kỹ thuật thống kê phi tuyến áp dụng vào bài tốn dự báo mùa là ANN. Tangang và CS (1997) [307] đã áp dụng kỹ thuật này vào dự báo hiện tượng El Nino. SST vẫn được sử dụng làm yếu tố dự báo. Với nhân tố dự báo các tác giả sử dụng 28 hệ số mơ tả biến đổi của pmsl trên khu vực Thái Bình Dương từ năm 33
34. trước. Một kỹ thuật khác cũng khá phổ biến là kỹ thuật tương tự với ý tưởng rất đơn giản xác định năm trong quá khứ cĩ trạng thái tương tự như hiện tại, từ đĩ đưa ra dự báo cho tương lai. Van den Dool (1994) [318] đã sử dụng kỹ thuật này trên chuỗi số liệu SST tồn cầu. Chất lượng dự báo thu được là tương đương với các kỹ thuật thống kê phức tạp khác. Nĩi chung, tùy theo tình huống cụ thể và tùy thuộc vào cách đặt vấn đề, mỗi tác giả lại chọn cho mình một phương pháp thích hợp. Chẳng hạn, Guhathakurta P. (2008) [137] đã sử dụng phương pháp mạng thần kinh nhân tạo (ANN) để dự báo lượng mưa tháng cho 36 vùng khí hậu trên khu vực Ấn Độ khi sử dụng chính các chuỗi số liệu mưa làm nhân tố dự báo. Sử dụng phương pháp phân tích tương quan Canon (CCA), phương pháp tương quan tuyến tính xác định mối quan hệ giữa yếu tố dự báo và các nhân tố dự báo, Hwang Seung-On và CS (2001) [160] đã xây dựng hệ thống dự báo nhiệt độ trung bình và tổng lượng mưa ba tháng cho khu vực Đơng Á, bao gồm Hàn Quốc và Nhật Bản. Paulo A. A. và CS (2008) [256] đã ứng dụng mơ hình xích Markov để dự báo các sự kiện hạn hán ở Bồ Đào Nha trên cơ sở phân cấp hạn hán bằng chỉ số mưa chuẩn hĩa (The Standardized Precipitation Index – PDI). Trong khi đĩ, Lim Young-Kwon và CS (214) đã phát triển một mơ hình để dự báo mưa giĩ mùa châu Á trung bình 5 ngày với hạn dự báo một tháng và dài hơn. Mơ hình dựa trên việc nhận dạng các dấu hiệu khí hậu (các thành phần tất định) cĩ đĩng gĩp vào hệ thống giĩ mùa châu Á và dự báo những dao động thời gian của các biên độ (các thành phần ngẫu nhiên) của các dấu hiệu riêng biệt. Zheng Xiaogu (2006) [359] đã xây dựng mơ hình thống kê để dự báo mưa cho New Zealand. Theo tác giả các nhân tố dự báo quan trọng đối với mưa mùa đơng là SST tháng 5 vùng Nino 3 và SST khu vực trung tâm Ấn Độ dương các tháng 3, 4, 5, và đối với mưa mùa hè là SST các tháng 9, 10, 11 vùng Nino 3 và chỉ số “dạng vành khuyên” (annular mode index) Nam bán cầu các tháng 9, 10, 11. Việc đi sâu nghiên cứu ứng dụng các mơ hình thống kê trong dự báo các hiện tượng khí hậu cực trị cũng đã được phát triển khá mạnh, đặc biệt trong những năm gần đây. Chẳng hạn, Alfaro, Eric J. (2006) [21] đã ứng dụng mơ hình thống kê dựa trên CCA để khảo sát khả năng dự báo nhiệt độ khơng khí cực trị (Tx và Tm) mùa (các tháng 6,7,8 – JJA) cho khu vực miền Trung Hoa Kỳ. Huth Radan (2004) [159] đã áp dụng một số mơ hình SD trên sản phẩm mơ hình tồn cẩu của Canada (Canadian Climate Centre general circulation model – CCCM) để xác định nhiệt độ ngày trên mạng lưới 39 trạm ở trung tâm và tây châu Âu. Các phương pháp SD tuyến tính đã được sử dụng gồm REG dựa trên giá trị lưới, PCA, CCA. Tập nhân tố dự báo là độ cao các mực 500 và 1000 hPa, nhiệt độ mực 850 hPa, độ dày lớp 1000-500 hPa xác định từ lưới mơ hình trên miền bao phủ khu vực châu Âu và một phần Đại Tây dương. Lim Young-Kwon (2009) [214] đã sử dụng SD để nhận được lượng mưa dự báo mùa cũng như cực trị mưa trên lưới cĩ độ phân giải mịn (20 km) các thời kỳ mùa xuân và mùa hè cho khu vực đơng nam Hoa Kỳ từ sản phẩm của mơ hình CFS (NCEP). Phát triển mạnh mẽ nhất trong ứng dụng các mơ hình thống kê dự báo mùa cĩ lẽ là dự báo sự hoạt động của XTNĐ (Landsea Christopher W. và CS, 1994, 1998 [198, 197]; William M. Gray và CS, 1994 [335]; Neville Nicholls và CS, 1998 [246]; Elsner James B. và CS, 2000 [90]; Johnny C. L. Chan và CS, 1998 [168]; Nguyễn Văn Tuyên, 2007, 2008 [12, 13], v.v ). Trong các cơng trình này, số lượng và số ngày hoạt động của XTNĐ trên các vùng khác nhau, chủ yếu ở Đại Tây dương và Tây Thái Bình 34
35. dương, được dự báo. Các nhân tố dự báo cĩ thể là những nhân tố thuộc nhĩm ENSO (SST(A) các cùng Nino12, 3, 4, 3.4), hoặc các đặc trưng hồn lưu khí quyển và đại dương qui mơ lớn như QBO, SOI, v.v. Hoạt động của bão trên khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương cũng đã được một số tác giả quan tâm (Chan và Shi, 1996, 2000 [63, 64]). Trong các cơng trình này, phương pháp hồi quy từng bước nhiều biến đã được sử dụng để lọc nhân tố dự báo. Trong những năm vừa qua Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Mơi trường đã đưa vào hệ thống nghiệp vụ dự báo dị thường tổng lượng mưa mùa và nhiệt độ trung bình mùa trên cơ sở phương pháp thống kê. Kết quả đã được biên tập thành “Thơng báo và dự báo khí hậu” ra hàng tháng và được cập nhật thường xuyên lên website của Viện ( 1.2.2 Phương pháp mơ hình động lực Phương pháp sử dụng các mơ hình động lực dự báo mùa nhìn chung chỉ mới bắt đầu từ khoảng 30 năm trở lại đây. Một bước tiến quan trọng cĩ thể kể đến là nghiên cứu của Cane và CS (1986) [60] trong đĩ các tác giả đã thành cơng trong việc sử dụng một mơ hình kết hợp tương đối đơn giản đại dương – khí quyển vùng xích đạo Thái Bình Dương để dự báo El Nino cho thời hạn 1 hoặc 2 năm. Các giá trị ban đầu phục vụ dự báo là sự biến đổi của trường giĩ quan trắc được trên Thái Bình Dương nhằm phân phối nhiệt và khối lượng trong các trường ban đầu của mơ hình đại dương. Dự báo nhận được khơng thật chính xác cho 1 đến 3 tháng đầu, nhưng kỹ năng dự báo giảm chậm theo thời gian, và khả năng của mơ hình để dự báo biến động El Nino cho thời hạn 6-12 tháng là rất ấn tượng. Chen và CS (1998) [68] cũng đã tích hợp số liệu vệ tinh vào điều kiện ban đầu cho mơ hình tương tự. Một số mơ hình dự báo kết hợp khí quyển - đại dương tương đối đơn giản cũng đã được phát triển bởi Balmaseda và CS (1994) [27], Kleeman và CS (1995) [185]. Trong thời gian ban đầu, khi độ chính xác của các mơ hình chưa cao và việc tính tốn chưa thực sự được hỗ trợ bởi những hệ thống lớn, người ta thường đơn giản hĩa các hệ thống kết hợp GCM, ví dụ như thay thế mơ hình khí quyển bằng sơ đồ thống kê và chỉ đại dương được mơ phỏng cụ thể (Barnett và CS, 1993 [29]). Stockdale (1997) [298] khi dự báo dị thường SST cho thời hạn 1 năm đã cho phép mơ hình kết hợp diễn tiến tự do trong quá trình dự báo. Độ lệch kết quả được ước lượng sử dụng một tổ hợp các dự báo và sau đĩ được trừ vào kết quả đầu ra mơ hình để đưa ra dự báo. Nhiều nghiên cứu về khả năng các GCM cĩ thể tái tạo được dị thường khí hậu mùa khi bị điều khiển bởi dị thường nhiệt độ bề mặt biển (SST) đã được tiến hành (Palmer và Mansfield, 1986 [253]; Lau và Nath, 1994 [204]; Livezey và CS, 1997 [222]). Một số nghiên cứu sử dụng cùng một cách tiếp cận, nhưng thay vì sử dụng SST quan trắc đã dùng các giá trị SST dự báo. Barnett và CS (1994) [28] sử dụng mơ hình hồn lưu chung khí quyển (AGCM) để dự báo khí hậu trong điều kiện SST vùng nhiệt đới Thái Bình Dương đã được dự báo. Nghĩa là SST đầu tiên được dự báo cho một hạn thời hạn nào đĩ trong tương lai, sau đĩ được sử dụng như là điều kiện biên của AGCM cho phép đưa ra dự báo của các yếu tố khí hậu khác. Kết quả cho thấy dự báo độ cao 500 mb thời kỳ mùa đơng, nhiệt độ khơng khí bề mặt và giáng thủy cho 7 sự kiện khí hậu lớn trong thời kỳ 1970-1990 thể hiện tốt các giá trị quan trắc tại rất nhiều nơi trên trái đất. Venkata Ratnam J. (2007) [321] đã sử dụng phương pháp tổ hợp chạy dự báo mùa 35
36. cho mùa giĩ mùa 2005 bằng T170L42 AGCM của NCEP với sáu điều kiện ban đầu lấy từ hệ thống dự báo kết hợp CFS (Couple Forecast System). Khả năng của các mơ hình kết hợp GCM trong dự báo El Nino đã được cải tiến đáng kể sau đĩ. Trong chương trình Biến động Khí hậu và Khả năng Dự báo (CLIVAR) trong đĩ cĩ so sánh, đánh giá khả năng dự báo của nhiều mơ hình, phương pháp khác nhau cho sự kiện ENSO 1997/98 đã cho thấy kết quả tốt nhất thuộc về các mơ hình phức tạp (Trenberth, 1998) [315]. Trong dự báo hạn mùa cho khu vực giĩ mùa Nam Á, một số nghiên cứu cho thấy kết quả dự báo ở khu vực này thường kém chính xác hơn so với nhiều khu vực khác trên thế giới (Gadgil và Sajani, 1998 [104]; Kang và CS, 2002 [172]; Wang và CS, 2004b [328]). Chakraborty và Krishnamurti (2006) [62] đã sử dụng tổ hợp 13 mơ hình kết hợp đại dương khí quyển để dự báo hạn mùa cho khu vực giĩ mùa mùa hè Nam Á, và chỉ ra rằng kết quả dự báo tổ hợp là tốt hơn tất cả các kết quả dự báo bởi những mơ hình thành phần riêng lẻ. Hướng dự báo tổ hợp hiện đang tiếp tục được phát triển mạnh và được ứng dụng rộng rãi tại nhiều trung tâm nghiên cứu trên thế giới; cĩ thể kể đến các dự án như: PROVOST (Prediction of Climate Variations on Seasonal to Interannual Timescales), DEMETER (Development of an European Multimodel Ensemble System for Seasonal to Interannual Prediction project) (Palmer và CS, 2004 [252]) cĩ kinh phí cấp bởi cộng đồng châu Âu, Trung tâm khu vực về dự báo hạn mùa bằng tổ hợp các mơ hình (APCN) của Hàn Quốc cĩ kinh phí cấp bởi APEC. APCN sử dụng kỹ thuật phát triển bởi Krishnamurti và CS (1999) [190] trong đĩ mỗi mơ hình được tính trọng số dựa trên kỹ năng tương ứng của nĩ trong giai đoạn dự báo quá khứ (hindcast). Với ưu thế về việc xử lý ở các quy mơ khơng gian phân giải cao hơn, việc sử dụng các mơ hình khu vực lồng vào trong các GCM trong bài tốn dự báo hạn mùa đã được nhiều nghiên cứu đề cập đến. Cocke và Larow (2000) [72] sử dụng một mơ hình phổ khu vực (Regional Spectral Model - RSM) lồng vào trong mơ hình kết hợp đại dương khí quyển. RSM này được chạy với độ phân giải 40 km cho mùa đơng Bắc bán cầu năm 1987 và 1988, và khu vực mà RSM mơ phỏng là Đơng Nam Hoa Kỳ và Tây Bắc Mỹ. Kết quả cho thấy cả mơ hình tồn cầu và mơ hình khu vực đều dự báo tốt lượng mưa cũng như sự biến đổi lượng mưa giữa 2 năm nghiên cứu. Kết quả của mơ hình khu vực tương thích với kết quả của mơ hình tồn cầu với độ chi tiết khơng gian tốt hơn. Roads (2004) [273] đã phân tích kỹ năng dự báo mưa hạn từ tuần đến mùa cho Hoa Kỳ từ RSM và GSM (mơ hình phổ tồn cầu) của NCEP và thấy rằng cả 2 mơ hình đều cho kỹ năng dự báo mưa hạn mùa. Tuy nhiên, RSM cho kết quả khơng tốt hơn so với các dự báo của GSM. David và CS (2007) [77] cũng đã sử dụng RSM của NCEP để nghiên cứu dự báo mùa cho khu vực Hồng Kơng. Các tác giả kết luận rằng khi mơ hình khu vực được điều khiển bởi những dự báo hợp lý từ mơ hình tồn cầu đã đưa ra được những dự báo mùa về lượng mưa rất hữu ích và mức độ chi tiết về khơng gian nhận được từ mơ hình khu vực cĩ thể so sánh được với các phân bố quan trắc. Từ năm 2001, Đài khí tượng Hồng Kơng cũng đã nghiên cứu sử dụng RCM để dự báo hạn mùa (Chang và Yeung, 2003 [65]). Các kết quả dự báo động lực này đã được đến với cơng chúng từ tháng 3 năm 2006 qua trang Web: wxinfo/season/season.htm và là những dự báo hạn mùa đầu tiên dùng RCM cho khu vực giĩ mùa Đơng Á. Với khu vực Trung Quốc, Cơ quan khí tượng quốc gia (CMA) đã sử dụng mơ hình khí hậu khu vực RegCM-NCC (Regional 36
37. Climate Model version 2 – National Climate Centre) để đưa ra các dự báo hạn một tháng cho nhiệt độ và lượng mưa. 1.3 Mơ phỏng khí hậu và dự tính các hiện tượng khí hậu cực đoan bằng các mơ hình động lực Các mơ hình hồn lưu chung khí quyển (AGCM) sau khi ra đời đã trở thành cơng cụ chủ yếu trong nghiên cứu mơ phỏng khí hậu. Những nghiên cứu trong giai đoạn đầu chủ yếu tập trung xây dựng và phát triển các sơ đồ tham số hĩa vật lí, như tham số hĩa các quá trình bề mặt đất, các quá trình lớp biên và đối lưu khí quyển (Sellers P.J. và CS, 1996 [283]; Randall, D.A. và CS, 1996 [269]; Byun Young-Hwa và CS, 2004 [55]; Zheng X. và CS, 2007 [358]; v.v.). Trong quá trình nghiên cứu và phát triển các mơ hình, đặc biệt là các GCM nĩi chung, đã được ứng dụng để mơ phỏng nhiều quá trình khí quyển quan trọng nhằm đánh giá năng lực của chúng cũng như để nâng cao hiểu biết của con người (Lau Ngar-Cheung và Mary Jo Nath, 2000 [205]; Mo Kingtse C. và CS, 2005 [241]; Collins William D. và CS, 2006 [74]; Kiehl Jeffrey T. và CS, 2006 [181]; v.v.). Trong giai đoạn đầu, trên bề mặt đất các AGCM chạy kết hợp với các mơ hình bề mặt (Land Surface Model – LSM), cịn trên các vùng đại dương AGCM sử dụng các trường SST phân tích. Dần dần, ngồi việc chạy độc lập các AGCM, người ta đã phát triển những mơ hình kết hợp khí quyển đại dương AOGCM. Đây là một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực mơ hình hĩa khí hậu. Các mơ hình AOGCM sau đĩ khơng ngừng được nghiên cứu và hồn thiện thơng qua việc tăng độ phân giải khơng gian cũng như cải tiến các modul động lực học và các sơ đồ tham số hĩa (chẳng hạn, băng biển, lớp biên khí quyển, lớp xáo trộn đại dương). Nhiều quá trình rất quan trọng đã được đưa vào trong các mơ hình, bao gồm những quá trình ảnh hưởng đến các nhân tố tác động (forcing) (ví dụ, aerosol bây giờ đã được mơ hình hĩa trong mối tương tác với các quá trình khác trong nhiều mơ hình). Hầu hết các mơ hình bây giờ duy trì trạng thái ổn định khí hậu khơng cần thơng qua việc hiệu chỉnh các dịng, mặc dù một vài xu thế dài năm vẫn cịn giữ lại trong các phiên bản kiểm chứng (control integration) của AOGCM, chẳng hạn các quá trình chậm trong đại dương. Kết quả tổng hợp của IPCC (2007) [163] chỉ ra rằng, cho đến nay các mơ hình đã đạt được những tiến bộ vượt bậc trong mơ phỏng nhiều khía cạnh của khí hậu trung bình hiện tại. Các mơ phỏng giáng thủy, khí áp mực biển và nhiệt độ bề mặt nhìn chung đã được cải thiện mặc dù vẫn cịn một số khiếm khuyết, nhất là đối với giáng thủy vùng nhiệt đới (IPCC, 2007 [163]). Trong số các mơ hình tồn cầu kết hợp, đáng chú ý là mơ hình CCSM được phát triển bởi NCAR. Đ ây là hệ thống mơ hình khí hậu kết hợp đầy đủ bốn thành phần trong hệ thống khí hậu là khí quyển (Community Atmospherric Model – CAM), đại dương (Parallel Ocean Program – POP), băng biển (Community Sea Ice Model – CICE), và đất liền (Community Land Model – CLM). Việc ứng dụng CCSM trong mơ phỏng khí hậu khu vực cũng được đề cập đến. Chẳng hạn, Meehl Gerald A. và CS (2006) [237] đã mơ phỏng chế độ giĩ mùa khu vực, bao gồm các hệ thống giĩ mùa Ấn Độ, Tây Mỹ, Nam Mỹ và Bắc Mỹ dựa trên phiên bản T85 của CCSM3. Sản phẩm mơ phỏng được so sánh với quan trắc, với dự án AMIP (Atmospheric Model Intercomparison Project) và với phiên bản T42 và T85 của CAM3 chạy cưỡng bức với SST. Kết quả cho thấy những đặc điểm khu vực trong mơ phỏng giáng thủy được cải thiện đáng kể trong phiên bản độ phân giải cao T85 so với độ phân giải thấp hơn T42 ở 37