Nội dung chuyên đề khoa học về “Phương pháp điều chỉnh dữ liệu mưa từ mô hình khí hậu vùng”

Võ Quốc Thành
Khoa Môi trường và Tài nguyên Thiên nhiên, ĐH Cần Thơ
Email:
GIỚI THIỆU
• Kết quả từ mô hình khí hậu toàn cầu có độ phân
giải thấp (từ 250 đến 600 km) cần được
downscale mô hình khí hậu vùng
• Có nhiều phương pháp downscale được áp dụng
như: phương pháp thông kê, phương pháp động
và phương pháp kết hợp.
• Tuy nhiên, kết quả mô hình khí hậu vùng chưa
phù hợp khi so sánh với dữ liệu quan trắc. Một
trong những giải pháp là phương pháp điều chỉnh
dữ liệu từ mô hình khí hậu vùng.
DỮ LIỆU TỪ MÔ HÌNH KHÍ HẬU VÙNG
• Dữ liệu mưa mô phỏng vùng được downscale
bởi trung tâm SEA START (the Southeast Asia
START Regional Center).
• Kết quả mô hình khí hậu vùng có độ phân giải
0.2 độ (khoảng 20 km)
• Mô hình khí hậu PRECIS sử dụng phương
pháp downscale động từ mô hình khí hậu toàn
cầu ECHAM4 theo hai kịch bản A2 và B2 đến
năm 2100.

0
20
40
60
80
100

120
140
160
180
Lượng mưa (mm)
Thời gian

Observed Simulated
Lượng mưa mô phỏng và thực đo tại trạm Cần Thơ
DỮ LIỆU QUAN TRẮC
Dữ liệu mưa quan trắc ở
các trạm ở đồng bằng
Sông Cửu Long từ giai
đoạn 1979 đến 2006
PHƯƠNG PHÁP
Figure 1. Process of the bias correction (Source: Modified from Chu Thai Hoanh et al, 2010)
Giả thuyết sai số lượng mưa mô phỏng là giống
nhau giữa các giai đoạn
PHƯƠNG PHÁP
Phương pháp điều chỉnh được thực hiên qua 2
bước:
- Tần suất
- Lượng mưa
Dựa vào phân tích lượng mưa quan trắc, lượng
mưa mô phỏng dưới 0.1 mm được xác định như
ngày không mưa. Phương pháp xử lý này cũng
được Ines và Hansen (2006) áp dụng.
PHƯƠNG PHÁP
Điều chỉnh tần suất
• Một đặc tính quan trọng của lượng mưa ở đồng

bằng Sông Cửu Long là dao động theo mùa
• Do đó, tần suất mưa được đặc trưng bởi tỷ số
giữa ngày mưa và ngày không mưa. Tỷ số f
được xác định như sau:
f =
ds
w
ds
d

do
w
do
d



PHƯƠNG PHÁP
Điều chỉnh lượng mưa
• Chuỗi dữ liệu mưa được sắp xếp tăng dần
(đường phân bố). Chênh lệch giữa hai đường
phân bố được xác định như sau:
E x
i
= M x
i
− S(x
i
)
𝐸 𝑥

𝑖
chênh lệch; 𝑀 𝑥
𝑖
đường phân bố thực đo; và 𝑆(𝑥
𝑖
) đường phân bố
mô phỏng
• Kết quả điều chỉnh được kiểm định bằng so
sánh với lượng mưa quan trắc để đánh giá tính
ổn định của phương pháp.

KẾT QUẢ
Tần suất mưa

0
100
200
300
400
500
600
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Số ngày mưa
Months
Tân Châu
KẾT QUẢ
Tần suất mưa

0
100

200
300
400
500
600
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Numbers of rain days
Months
Tân Hiệp
0
100
200
300
400
500
600
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Numbers of rain days
Months
Cà Mau
KẾT QUẢ
Lượng mưa

0
500
1000
1500
2000
2500
3000

3500
4000
Observed rainfall Simulated rainfall Adjusted rainfall
Fig. Annual rainfall intensity at Ca Mau station
KẾT QUẢ
Lượng mưa

Fig. Daily rainfall intensity at Ca Mau station
KẾT QUẢ
Lượng mưa

Fig. Daily rainfall intensity at Can Tho station
KẾT QUẢ
Lượng mưa

Fig. Daily rainfall intensity at Chau Doc station
KẾT QUẢ
Phân bố không gian
Phương pháp nội suy IDW được sử dụng rộng
rãi để tính toán phân bô mưa được áp dụng
(Chen and Liu 2012; Nusret and Đug 2012).

KẾT QUẢ
KẾT LUẬN
• Phương pháp điều chỉnh giảm đáng kể tần
suất mưa và cải thiện lượng mưa (để phản
ánh dạng mưa quan trắc) ở các trạm ở
ĐBSCL.
• Ngoài ra, phương pháp còn đãm bảo xu
hướng lượng mưa dự báo.

• Phương pháp nội suy là cách tiếp cận được áp
dụng rộng rãi để nội suy. Tuy nhiên, phương
pháp nội suy cần phải kiểm định để thực hiện
các phân tích không gian.