tóm tắt luận án tiến sĩ Nghiên cứu mô phỏng và dự tính xu thế biến đổi của các sự kiện mưa cho khu vực Việt nam bằng mô hình khí hậu khu vực

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN



LÊ NHƢ QUÂN



NGHIÊN CỨU MÔ PHỎNG VÀ DỰ TÍNH
XU THẾ BIẾN ĐỔI CỦA CÁC SỰ KIỆN MƢA LỚN
TRÊN KHU VỰC VIỆT NAM BẰNG
MÔ HÌNH KHÍ HẬU KHU VỰC



Chuyên ngành: Khí tƣợng và Khí hậu học
Mã số: 62440222



DỰ THẢO TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ
KHÍ TƢỢNG VÀ KHÍ HẬU HỌC




HÀ NỘI - 2014

Công trình được hoàn thành tại Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải
dương học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia
Hà Nội



Người hướng dẫn khoa học:
1. GS. TS. Phan Văn Tân
2. TS. Ngô Đức Thành


Phản biện 1:


Phản biện 2:


Phản biện 3:


Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng cấp Đại học Quốc gia chấm
luận án tiến sĩ họp tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học
Quốc gia Hà Nội vào hồi …giờ …ngày …tháng …năm …


Có thể tìm hiểu luận án tại:
- Thư viện Quốc gia Việt Nam
- Trung tâm Thông tin Thư viện, Đại học Quốc gia Hà Nội

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ
LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

1. Lê Như Quân, Phan Văn Tân (2011), “Dự tính sự biến đổi của
một số chỉ số mưa lớn trên lãnh thổ Việt Nam bằng mô hình khí
hậu khu vực RegCM3”, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học
Tự nhiên và Công nghệ, 27(1S), tr. 200-210.
2. Ho Thi Minh Ha, Phan Van Tan, Le Nhu Quan, Nguyen Quang
Trung (2011), “Extreme climatic events over Vietnam from -
observational data and RegCM3 projections”, Climate Research,
49, pp. 87-100.
3. Phan Van Tan, Nguyen Quang Trung, Ngo Duc Thanh, Le Nhu
Quan (2011), “On the seasonal prediction of surface climate
over Vietnam using Regional Climate Model (RegCM3)”, The
Second International MAHASRI/HyARC Workshop on Asian
Monsoon and Water Cycle, Nha Trang, Vietnam, pp. 97-106.
4. Le Nhu Quan, Phan Van Tan, Nguyen Quang Trung, Ngo Duc
Thanh (2013), “Trends in Extreme Rainfall Events over
Vietnam: Historical data and Model Verification”, The Third
International MAHASRI/HyARC Workshop on Asian Monsoon
and Water Cycle, Da Nang, Vietnam, pp. 209-216.
1
MỞ ĐẦU

Tính cấp thiết của đề tài
Mưa lớn được đặc biệt quan tâm do có tác động tiêu cực đến đời
sống con người, kinh tế - xã hội và môi trường. Mô hình số là công
cụ hữu ích trong nghiên cứu mưa lớn. Ngày càng nhiều nghiên cứu
được thực hiện về mưa lớn. Ở Việt nam mưa lớn gây nên những thiệt

hại không nhỏ. Số lượng nghiên cứu về mưa lớn ở Việt Nam tăng lên
trong những năm gần đây. Nhiều nghiên cứu cho thấy mưa lớn ở Việt
Nam đã có những thay đổi đáng kể. Do vậy, nghiên cứu về sự biến
đổi của mưa lớn trong tương lai là hết sức cần thiết. Đề tài “Nghiên
cứu mô phỏng và dự tính xu thế biến đổi của các sự kiện mưa lớn
cho khu vực Việt nam bằng mô hình khí hậu khu vực” được đặt ra
góp phần nâng cao năng lực dự tính và đánh giá sự biến đổi của hiện
tượng mưa lớn cho khu vực Việt Nam.
Mục đích của luận án
Luận án nhằm đánh giá khả năng mô phỏng mưa lớn và xu thế biến
đổi mưa lớn của mô hình khí hậu khu vực RegCM4. Đồng thời, sử
dụng mô hình này để dự tính sự biến đổi của mưa lớn trong tương lai.
Những đóng góp mới của luận án
- Góp phần làm rõ khả năng mô phỏng mưa lớn và xu thế biến đổi
mưa lớn của mô hình RegCM4 cho Việt Nam.
- Cung cấp thông tin về tính bất định và độ tin cậy cho các nghiên
cứu có sử dụng sản phẩm các mô hình số trong đánh giá BĐKH.
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
Về mặt khoa học, kết quả của luận án giúp nâng cao hiểu biết về
khả năng mô phỏng và dự tính của mô hình RegCM4.
Trong thực tiễn kết quả nghiên cứu góp phần nâng cao hiệu quả
2
của công tác ứng phó và giảm nhẹ tác động của hiện tượng mưa lớn.
Tóm tắt cấu trúc luận án
Ngoài các mục mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo, phụ lục,…
những nội dung chính của luận án bao gồm 3 chương:
CHƢƠNG I. TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU MƢA LỚN
1.1. Tác động của các hiện tƣợng cực đoan và mƣa lớn
Bốn báo cáo đánh giá của Ủy ban liên chính phủ về biến đổi khí
hậu (IPCC) cho thấy biến đổi khí hậu (BĐKH) đang diễn biến phức

tạp đặc biệt là mưa lớn. Hiện tại, báo cáo thứ 5 đang được thực hiện
dựa trên kịch bản phát thải mới RCPs. Kịch bản RCPs có một số nét
khác biệt với kịch bản cũ (SRES). Theo Penalba và Robledo (2009),
nghiên cứu mưa lớn chưa được đánh giá sâu về diễn biến tương lai.
1.1.1. Thiệt hại do các hiện tượng cực đoan và mưa lớn
Thiệt hại kinh tế do thiên tai từ 1960-2011 ở Mỹ là khoảng 13 tỷ
USD, khoảng 600 người chết và hơn 4.000 người bị thương mỗi năm.
Fowler và cộng sự (2005) cho biết hàng năm nước Anh dành 300 triệu
bảng để chống lũ và tăng thêm 200 triệu bảng khi tính đến sự biến đổi
trong tương lai. Ở Việt Nam từ 1999-2009 thiên tai gây thiệt hại hơn
9.000 tỷ đồng gần 500 người thiệt mạng, 700 người bị thương và 60
người mất tích do thiên tai mỗi năm (Hình 1.1, b).


Hình 1.1. Thiệt hại kinh tế do thiên tai, (a) Trung bình toàn cầu
(Field và cộng sự, 2012), (b) Việt nam (www.ccfsc.gov.vn)
Trung bình toàn cầu, thiệt hại do thiên tai và mưa lớn (Hình 1.1,
(b)
(a)
(b)
3
a) có xu thế tăng lên. Châu á được ghi nhận là khu vực có số lượng
thiên tai xảy ra nhiều nhất. Thiệt hại trong thập kỷ 90 gấp 8 lần so với
thập kỷ 60 (Field và cộng sự, 2012). Theo Công ước khung của Liên
hợp quốc về BĐKH thì tới 2030, chi phí để ứng phó với BĐKH
khoảng 48-171 tỷ đô la/năm. Mason và cộng sự (1999) cho rằng sự
gia tăng về cường độ và tần suất của mưa lớn tác động tới lũ lụt cần
được nghiên cứu nghiêm túc.
Việt Nam có khả năng ứng phó thấp, năng lực dự báo và dự tính
còn hạn chế. Do vậy, các nghiên cứu dự tính sự biến đổi trong tương

lai của các hiện tượng cực đoan, đặc biệt là hiện tượng mưa lớn là rất
cần thiết. Đề tài “Nghiên cứu mô phỏng và dự tính xu thế biến đổi
của các sự kiện mưa lớn trên khu vực Việt Nam bằng mô hình khí
hậu khu vực” được đặt ra góp phần khắc phục những hạn chế trên.
1.1.2. Sự quan tâm của cộng đồng khoa học về hiện tượng mưa lớn
Nhiều hội thảo được tổ chức, công trình nghiên cứu về mưa lớn
được thực hiện . Hội nghị tại Asheville, Mỹ năm 1997 nhằm thống
nhất những chỉ số khí hậu cực đoan trong đó có mưa lớn để các
nghiên cứu khác nhau có thể sử dụng chung phương pháp tính toán.
Tiếp theo, Cục nghiên cứu khí tượng trung ương của Úc (BMRC) đã
tổ chức hội thảo về BĐKH cực đoan ở các nước khu vực Châu Á -
Thái bình dương trong đó có Việt Nam. Những kết quả này đã được
đóng góp vào báo cáo thứ 3 của IPCC (Manton và cộng sự, 2001).
Nhóm chuyên gia về xác định, theo dõi và chỉ số hóa (ETCCDI) đã
tổ chức nhiều hội thảo về những khu vực thưa thớt số liệu.
Tổ chức khí tượng thế giới (WMO) đã công bố nhiều tài liệu về
BĐKH như “Khí tượng nông nghiệp liên quan đến các sự kiện cực
đoan” do Das và cộng sự (2003) biên soạn, “Phân tích cực đoan
trong biến đổi khí hậu cho quyết định thích ứng” do Tank và cộng
4
sự (2009) biên soạn. Năm 2012, IPCC đã công bố bản báo cáo
“Quản lý rủi ro do các sự kiện cực đoan và thảm họa để tăng khả
năng thích ứng với biến đổi khí hậu” (SREX) do Field và cộng sự
(2012) thực hiện. Như vậy, các hiện tượng cực đoan và mưa lớn
ngày càng thu hút được sự quan tâm của cộng đồng khoa học.
1.2. Các nghiên cứu về mƣa lớn
1.2.1. Nghiên cứu về mưa lớn trên thế giới
Những nghiên cứu về sự biến đổi của mưa lớn trong quá khứ được
thực hiện trên quy mô toàn cầu như Frich và cộng sự (2002), Jones
và cộng sự (2004), Alexander và cộng sự (2006) và Takahashi và

cộng sự (2006) Các kết quả cho thấy mưa lớn tăng trên các khu vực
như phía nam châu Phi, đông nam châu Úc, phía tây nước Nga
Frich và cộng sự (2002) còn thấy xu thế giảm của mưa lớn ở phía
đông của châu Á và khu vực Siberia. Một số nghiên cứu về nguyên
nhân sự biến đổi của mưa lớn như nghiên cứu của Jones và cộng sự
(2004) về mưa lớn và giao động Madden-Julian (MJO); Nghiên cứu
của Cavazos (1999), Wang và Zhou (2005) và You và cộng sự (2010)
về tác động của hoàn lưu quy mô lớn đến mưa lớn…
Nhiều công trình nghiên cứu với quy mô châu lục như Re và
Barros (2009) với khu vực Nam Mỹ; Penalba và Robledo (2009) với
khu vực châu Mỹ La tinh; Aguilar và cộng sự (2009) với Trung Phi;
Moberg và cộng sự (2006) và Klein Tank và Können (2003) với khu
vực châu Âu; Klein Tank và cộng sự (2006) và Manton và cộng sự
(2001) với khu vực Nam Á, Trung Á và Đông Nam Á
Nhiều quốc gia đã thực hiện những nghiên cứu cho khu vực của
mình để chủ động ứng phó với biến đổi của mưa lớn. Tiêu biểu như
Zhai và cộng sự (2005) và Zhang và cộng sự (2008) cho Trung Quốc,
Peralta-Hernández và Barba-Martínez (2009) cho Mexico, Fowler và
5
Kilsby (2003) cho nước Anh, Salinger và Griffiths (2001) cho New
Zealand, Zhang và cộng sự (2001) cho Canada và Karl và Knight
(1998) cho khu vực nước Mỹ Các nghiên cứu trên đều cho thấy sự
biến đổi đáng kể của mưa lớn trên nhiều khu vực.
Các nghiên cứu dự tính sự biến đổi của mưa lớn tiêu biểu như
Kharin và cộng sự (2007) và Hegerl và cộng sự (2004) theo các kịch
bản SRES: B1, A1B và A2…. Các mô hình khí hậu khu vực (RCM)
với độ phân giải cao, các quá trình vật lý được mô tả chi tiết hơn sẽ
cho những thông tin đầy đủ và chi tiết hơn GCM. Các nghiên cứu dự
tính sử dụng RCM điển hình như: Bell và cộng sự (2004), Beniston
và cộng sự (2007), Gu và cộng sự (2012)…

1.2.2. Nghiên cứu về mưa lớn ở Việt Nam
Ở Việt Nam, những nghiên cứu về mưa lớn thường tập vào các
đặc điểm, diễn biến của mưa lớn và các hiện tượng liên quan như
nghiên cứu của Cao Đăng Dư và Phùng Đức Chính (2006); Lê Đình
Quang (2005); Nguyễn Khánh Vân và Đỗ Lệ Thủy (2009). Nguyên
nhân hình thành, yếu tố tác động đến mưa lớn ở Việt Nam cũng được
quan tâm nghiên cứu như công trình của Lương Tuấn Minh và
Nghiêm Thị Ngọc Linh (2005), Lê Đình Quang và Nguyễn Ngọc
Thục (2006), Nguyễn Đức Hậu và Nguyễn Thanh Tùng (2009), Mai
Trọng Thông và Hoàng Lưu Thu Thủy (2007)…
Nhiều nghiên cứu về BĐKH ở Việt Nam như các công trình của
Nguyễn Trọng Hiệu và cộng sự (2005a, b), Nguyễn Duy Chinh
(2007), Nguyễn Viết Lành (2007), Trần Thục và cộng sự (2010),
Nguyễn Trọng Hiệu và cộng sự (2011), Nguyễn Văn Thắng và Đào
Thị Thúy (2009). Những nghiên cứu trên cho thấy những đặc điểm
của mưa lớn ở Việt Nam đã có những thay đổi đáng kể. Do vậy, việc
dự tính sự biến đổi của mưa lớn trong tương lai là hết sức cần thiết.
6
Mô hình khí hậu khu vực là một công cụ hữu ích. Một yếu tố quan
trọng ảnh hưởng đến kết quả mô phỏng mưa của các mô hình khí hậu
khu vực là các sơ đồ tham số hóa đối lưu. Từ các nghiên cứu của
Hoàng Đức Cường và cộng sự (2004), Phan Văn Tân và Hồ Thị
Minh Hà (2008), Thái Thị Thanh Minh và cộng sự (2009), Hồ Thị
Minh Hà và Thái Thị Thanh Minh (2009) và Nguyễn Quang Trung
và cộng sự (2012) cho thấy sơ đồ tham số hóa đối lưu của Grell với
giả thiết khép kín của Arakawa-Schubert (Grell-AS) là phù hợp hơn
cả. Một số nghiên cứu về mưa lớn cho khu vực Việt Nam như:
nghiên cứu của Đỗ Huy Dương và cộng sự (2010), Hồ Thị Minh Hà
và cộng sự (2011), Hằng Vũ Thanh và cộng sự (2010)
Như vậy, các nghiên cứu về mưa lớn ở Việt Nam đã được thực

hiện. Tuy nhiên, vấn đề nghiên cứu đánh giá khả năng mô phỏng và
dự tính mưa lớn của mô hình khí hậu khu vực cho khu vực Việt Nam
vẫn chưa được làm rõ.
1.3. Những vấn đề trong nghiên cứu mƣa lớn
a. Bộ số liệu trong nghiên cứu mưa lớn
Chất lượng số liệu là một yếu tố rất quan trọng, số liệu thường có
sai sót, khuyết thiếu bởi nhiều lý do. Số liệu từ các trạm có chất lượng
thấp hoặc không đầy đủ sẽ được loại bỏ như Penalba và Robledo
(2009) loại bỏ trạm thiếu hơn 10% số liệu, Frich và cộng sự (2002) loại
bỏ trạm có trên 14/54 năm số liệu bị khuyết thiếu….
Ở Việt Nam có khoảng 180 trạm có số liệu mưa ngày. Tuy
nhiên, không phải toàn bộ 180 trạm có đầy đủ số liệu. Đối với mưa,
tính cục bộ theo phân bố không gian tương đối lớn nên số liệu mưa
tại trạm cần được phân tích thành dạng lưới để dễ dàng so sánh với
kết quả mô hình. Luận án sử dụng bộ số liệu quan trắc trên đã được
phân tích trên lưới - APHRODITE của Nhật bản.
7
b. Tham số hóa đối lưu trong mô hình khí hậu
Ở Việt Nam, các nghiên cứu lựa chọn các sơ đồ tham số hóa đối
lưu cho thấy sơ đồ tham số hóa đối lưu Grell-AS là phù hợp.
c. Chỉ số trong nghiên cứu mưa lớn
Hiện nay, bộ chỉ số được sử dụng rộng rãi nhất là bộ 27 chỉ số cực
đoan được công bố bởi ETCCDI. Ở Việt Nam, một vài chỉ số của
ETCCDI đã được phân tích như R95p trong nghiên cứu của Hồ Thị
Minh Hà và cộng sự (2011), Rx1d trong nghiên cứu của Vũ Thanh
Hằng và cộng sự (2009) và Đỗ Huy Dương và cộng sự (2010).
d. Xác định xu thế biến đổi và ý nghĩa thống kê của xu thế
Nhiều phương pháp xác định xu thế như: dựa trên độ lệch giữa hai
thời kỳ, phương pháp xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính,
phương pháp Sen’s Slope… Trong luận án, xu thế được xác định dựa

trên độ lệch giữa hai thời kỳ. Ý nghĩa thống kê của xu thế có thể
được xác định bằng các phương pháp: kiểm nghiệm Student’s t,
Kendall’s tau, Mann-Kendall Luận án sử dụng kiểm nghiệm
Student’s t để xác định ý nghĩa xu thế.
e. Kịch bản phát thải khí nhà kính
Từ khi kịch bản SRES được công bố đến nay, những thông tin về
phát triển kinh tế, công nghệ và môi trường đã thay đổi nhiều. Các kịch
bản SRES không còn phù hợp với hoàn cảnh và nhu cầu nghiên cứu
khí hậu hiện thời. Vì vậy, IPCC đã phát triển bộ các kịch bản mới là
RCPs. Các kịch bản RCPs được phát triển theo hướng “song song”
(Hình 1.2). Quá trình bắt đầu với mức cưỡng bức bức xạ được giả định
vào năm 2100. Mức cưỡng bức bức xạ này là sự kết hợp khác nhau của
sự phát triển kinh tế, công nghệ, dân số và chính sách… Luận án sẽ sử
dụng kịch bản phát thải mới nhất của IPCC là RCPs.
8

Hình 1.2. Các cách tiếp cận phát triển kịch bản (Wayne, 2013)
Nhận xét cuối chƣơng
Ở Việt Nam, việc ứng dụng mô hình khí hậu trong nghiên cứu
mưa lớn đã được quan tâm trong những năm gần đây. Những phân
tích, đánh giá toàn diện về sự biến đổi của hiện tượng mưa lớn trong
tương lai theo chưa được thực hiện đầy đủ. Do vậy, đề tài “Nghiên
cứu mô phỏng và dự tính xu thế biến đổi của hiện tượng mưa lớn trên
khu vực Việt Nam bằng mô hình khí hậu khu vực” được đặt ra nhằm
xác định sự biến đổi của hiện tượng mưa lớn trong quá khứ đồng thời
đánh giá và phân tích những biến đổi trong tương lai.
CHƢƠNG II. THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM, SỐ LIỆU VÀ
PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Các thí nghiệm bao gồm: (1) Mô phỏng xu thế biến đổi của mưa
lớn; (2) Đánh giá khả năng mô phỏng xu thế biến đổi của mưa lớn;

(3) Dự tính xu thế biến đổi của mưa lớn.
2.1. Thiết kế thí nghiệm mô phỏng mƣa lớn
2.1.1. Quá trình phát triển của mô hình RegCM
RegCM có các ưu điểm: dễ sử dụng, có thể thay đổi mã nguồn,
được cập nhật khá thường xuyên và nhiều tùy chọn vật lý Ở Việt
nam, RegCM đã được sử dụng trong nhiều nghiên cứu khí hậu. Ra
đời vào năm 1989 đến nay, RegCM đã được phát triển đến phiên bản
thứ 4 (RegCM4) và có một số cải tiến về sơ đồ bề mặt đất, lớp biên
hành tinh, và thông lượng biển-khí quyển… và những cải tiến về
9
thuật toán mô hình tăng khả năng linh hoạt và dễ sử dụng hơn.
2.1.2. Cấu hình cho mô hình RegCM4
- Miền tính: bao gồm khu vực Việt Nam và các vùng lân cận có
tâm tại 16
0
N và 109,5
0
E; kích thước miền là 2.200 x 2.120 km
2
.
- Độ phân giải ngang là 20 x 20km, gồm 110 x 106 ô lưới và 18
mực thẳng đứng. Thời kỳ mô phỏng: 40 năm, từ 1/1961 đến 12/2000.
- Các sơ đồ tham số hoá vật lý được lựa chọn: Sơ đồ tham số hóa
đối lưu Grell-AS, Sơ đồ lớp biên đã được cải tiến của Hotlslag, Sơ đồ
mưa quy mô lớn SUBEX, Sơ đồ thông lượng đại dương Zeng, Sơ đồ
bề mặt đất BATS.
2.1.3. Số liệu đầu vào cho RegCM4
Số liệu đầu vào cho RegCM4 gồm: Số liệu tái phân tích ERA40
độ dài từ 1957-2002, độ phân giải: 2,5
0

x 2,5
0
với 17-23 mực thẳng
đứng. Số liệu lớp phủ bề mặt toàn cầu độ GLCC độ phân giải 5’x5’.
Bộ số liệu độ cao bề mặt GTOPO. Số liệu nhiệt độ bề mặt GISST.
2.2. Số liệu và phƣơng pháp đánh giá
2.2.1. Số liệu APHRODITE
Số liệu APHRODITE là số liệu mưa ngày cho khu vực châu Á ở
dạng lưới độ phân giải 0,25
0
x 0,25
0
kinh vĩ. Số liệu có độ dài số liệu
là 57 năm từ 1951 đến 2007. Số lượng trạm quan trắc để tạo nên số
liệu APHRODITE trên toàn cầu là khoảng 5.000 đến 12.000 trạm.
2.2.2. Các chỉ số mưa lớn
Đối với Việt nam, mưa lớn được xác định với ngưỡng 50mm.
Trong luận án, ngoài một số chỉ số đã được sử dụng thống nhất quốc
tế trong danh sách các chỉ số của ETCCDI thì hai chỉ số R10 và R20
sẽ được thay thế bằng chỉ số R50. Các chỉ số sử dụng trong luận án
gồm: Rx1d-Mưa ngày cực đại (mm); Rx5d-Mưa 5 ngày cực đại
(mm); R95p-Lượng mưa trung bình các ngày mưa nhiều (mm);
10
R99p-Lượng mưa trung bình các ngày mưa cực nhiều (mm); R50-Số
ngày mưa lớn (ngày); NHS-Số đợt mưa lớn (đợt).
2.2.3. Phương pháp phân tích và đánh giá khả năng mô phỏng
của RegCM4
Kết quả mô phỏng được nội suy về độ phân giải 0,25
0
đồng nhất

với số liệu APHRODITE bằng phương pháp nội suy song tuyến tính:


2.1
Lượng mưa sau khi nội suy được chuyển đổi theo công thức:

2.2
Trong đó: là lượng mưa mới; R là lượng mưa cũ.

Xu thế biến đổi của mưa lớn được xác định theo công thức:

Hoặc

2.3
Trong đó, RC và AC là xu thế biến đổi tương đối và tuyệt đối của
chỉ số idx; và là trung bình của chỉ số idx trong giai đoạn
chuẩn và giai đoạn so sánh.
Ý nghĩa thống kê của xu thế được đánh giá bằng kiểm nghiệm
Student’ t được miêu tả trong tài liệu của GS. Phan Văn Tân (2003).
Hệ số đánh giá khả năng mô phỏng mưa lớn:
- Hệ số tương quan không gian:

2.7
Trong đó: idx là các chỉ số mưa lớn đã được trung bình theo thời
gian, dấu gạch trên: trung bình không gian, o: quan trắc, m: mô hình,
i là chỉ số về ô lưới, N là số ô lưới trong khu vực đang xét.
11
- Sai số trung bình ME được xác đinh theo công thức:

2.8

- Sai số tuyệt đối trung bình MAE được xác định:

2.9
- Sai số căn bình phương trung bình RMSE được xác định:

2.10
Trong các công thức của ME (2.8), MAE (2.9) và RMSE (2.10):
M
i
là giá trị của mô hình, O
i
: là giá trị quan trắc, N: dung lượng mẫu.
- Độ lệch tương đối giữa RMSE và MAE để phân tích sự biến
động của sai số và được xác định:

2.11
Hệ số đánh giá khả năng mô phỏng xu thế biến đổi mưa lớn:
- Hệ số tương quan thời gian:

2.12
Trong đó: idx là các chỉ số mưa lớn đã được trung bình theo
không gian, dấu gạch trên: trung bình theo thời gian, o: quan trắc, m:
mô hình, i là chỉ số về lát cắt thời gian, N là số lát cắt thời gian.
- Tỷ lệ ô lưới có cùng xu thế:

2.13
12
Trong đó, P là tỷ lệ ô lưới có cùng xu thế, N là số ô lưới trong
một khu vực, và lần lượt là xu thế biến đổi của quan trắc và
mô phỏng ở ô lưới thứ i trong khu vực quan tâm.

2.3. Thí nghiệm dự tính xu thế biến đổi của mƣa lớn
2.3.1. Các kịch bản phát thải SRES và RCPs
Bộ kịch bản phát thải SRES: gồm 4 họ kịch bản A1, A2, B1 và B2
thể hiện các mức độ phát triển về kinh tế, dân số, công nghệ… A1
với kinh tế phát triển rất nhanh, dân số tăng đến giữa thế kỷ 21 và
giảm đi, công nghệ mới hiệu quả hơn. A2 với kinh tế phát triển
không đồng nhất, chậm hơn các họ kịch bản khác, dân số gia tăng
liên tục. B1 với kinh tế phát triển theo hướng dịch vụ, ít sử dụng tài
nguyên, tăng dân số giống A1. B2 mô tả thế giới dựa vào các giải
pháp địa phương, dân số tăng giống A2 với với tốc độ thấp hơn có
nhiều thay đổi về công nghệ hơn A1 và B1.
Bộ kịch bản RCPs: RCP8.5 cưỡng bức bức xạ tăng trong thế kỷ 21
lên đến 8.5 Wm
-2
tương đương với CO
2
đạt 1370 ppm vào năm 2100.
RCP6.0 cưỡng bức bức xạ tăng đều trong thế kỷ 21 và đạt khoảng 6
Wm
-2
tương đương 850 ppm CO
2
vào năm 2100 và ổn định. RCP4.5
cưỡng bức bức xạ trong thế kỷ 21 tăng đều đặn đạt 4.5 Wm
-2
tương
đương 650 ppm CO
2
vào năm 2100 và ổn định. RCP2.6 tăng bức xạ và
đạt đỉnh ở mức 3.1 Wm

-2
vào giữa thế kỷ 21 sau đó giảm về mức 2.6
Wm
-2
tương đương với 490 ppm CO
2
vào năm 2100.
2.3.2. Thiết kế thí nghiệm dự tính mưa lớn
Hai kịch bản được lựa chọn là RCP8.5 thể hiện mức độ phát thải
cao và RCP4.5 thể hiện mức độ phát thải trung bình.
Bảng 2.1. Thiết kế thí nghiệm dự tính mưa lớn
Thời kỳ chuẩn
1981-2000
Thời kỳ
Thời kỳ giữa thế kỷ 21
2045-2065
13
dự tính
Thời kỳ cuối thế kỷ 21
2080-2099
Kịch bản
phát thải
Phát thải cao
RCP8.5
Phát thải trung bình
RCP4.5
Số liệu
toàn cầu
SST từ ACCESS
CCAM + ACCESS

SST từ NorESM
CCAM + NorESM
Hai kịch bản này được đưa vào mô hình khí hậu toàn cầu CCAM
để tạo ra đầu vào cho mô hình khí hậu khu vực RegCM4.
CHƢƠNG III. KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ
3.1. Khả năng mô phỏng mƣa lớn của mô hình RegCM4
So sánh tương bản đồ phân bố không gian của các chỉ số mưa lớn
cho thấy mô hình mô phỏng thấp hơn quan trắc trên nhiều vùng thuộc
khu vực Việt Nam. Phân bố không gian tương đối phù hợp với quan
trắc. Kết quả mô phỏng còn một số nét khác biệt với quan trắc.
3.1.1. Khả năng mô phỏng mưa lớn trên các vùng khí hậu
Các ký kiệu phân vùng khí hậu như sau: Tây bắc bộ - B1, Đông
bắc bộ - B2, Đồng bằng bắc bộ - B3, Bắc trung bộ - B4, Nam trung
bộ - N1, Tây nguyên - N2, Nam bộ - N3 và Việt Nam - VN. Bảng 3.1
biểu diễn Cs trên các phân vùng khí hậu. Cs vùng B1 và N1 cao hơn
các vùng khác. Cs vùng B2, B3 và N2 có giá trị âm cho thấy mô
phỏng phân bố không gian mưa lớn chưa thực sự tốt.
Bảng 3.1. Hệ số tương quan không gian trên các vùng khí hậu
Vùng
Rx1d
Rx5d
R95p
R99p
R50
NHS
B1
0,709
0,843
0,593
0,532

0,715
0,731
B2
-0,367
-0,431
-0,236
-0,23
-0,115
-0,011
B3
-0,389
-0,488
-0,242
-0,406
-0,407
-0,394
B4
0,474
0,531
0,597
0,433
0,586
0,593
N1
0,563
0,577
0,668
0,623
0,548
0,587

N2
-0,278
0,047
0,014
-0,406
-0,004
0,033
N3
0,509
0,446
0,44
0,342
0,497
0,521
Cs của Rx1d, Rx5d, R50 và NHS vùng B1 cao nhất so với các
vùng khí hậu khác. Phân bố không gian của mưa lớn vùng B1, B4,
14
N1 và N3 tương đối tốt. Bảng 3.2 cho thấy mô hình có xu thế mô
phỏng thấp hơn quan trắc. ME có giá trị âm trên nhiều vùng. ME
vùng N3 nhỏ nhất. Xét cả Cs và ME cho mô phỏng tốt với vùng B1
và N1. Vùng B4 có Cs cao và ME cao. ME thấp trên vùng N3. Vùng
B2 và B3 có Cs thấp và ME cao.
Bảng 3.2. Sai số trung bình (ME) trên các vùng khí hậu
Vùng
Rx1d
Rx5d
R95p
R99p
R50
NHS

B1
-17,113
-0,63
-12,441
-16,309
-1,25
-1,475
B2
-21,129
-20,896
-17,484
-22,547
-1,954
-1,792
B3
-47,801
-59,896
-30,299
-51,774
-3,26
-2,803
B4
-72,816
-119,2
-42,845
-83,76
-4,562
-3,205
N1
-24,851

-24,271
-19,979
-34,671
-0,776
-0,772
N2
-14,562
-29,291
-13,202
-14,768
-1,191
-1,062
N3
2,892
3,938
-3,011
5,105
0,013
-0,061
Giá trị độ lệch tương đối (D) giữa RMSE và MAE vùng B4 nhỏ
nhất so với các vùng khác. D trên vùng N3 là lớn nhất.
Đặc điểm mô phỏng theo vùng: mô phỏng tốt trên các vùng B1,
N1 và N3. Vùng B2, B3 và N2 chưa phù hợp về phân bố không gian.
Vùng B3 chưa tốt về độ lớn. Vùng B4 phù hợp về phân bố không
gian nhưng chưa tốt về độ lớn. Mức độ dao động của sai số lớn nhất
trên vùng N3.
3.1.2. Khả năng mô phỏng mưa lớn theo mùa
So sánh bản đồ các chỉ số mưa lớn theo các mùa giữa mô phỏng
và quan trắc cho thấy. Phân bố không gian và độ lớn thay đổi đáng kể
theo mùa. Kết quả mô phỏng trong mùa đông cao hơn quan trắc và

thấp hơn quan trắc đối với các mùa khác trong năm. Trong mùa
đông, Phân bố không gian mô phỏng khá phù hợp với quan trắc.
Bảng 3.3. Hệ số tương quan không gian theo các mùa trong năm
Mùa
Rx1d
Rx5d
R95p
R99p
R50
NHS
Đông
0,645
0,718
0,441
0,568
0,697
0,697
15
Xuân
0,474
0,428
0,258
0,139
0,244
0,278
Hạ
0,49
0,409
0,539
0,459

0,604
0,641
Thu
0,533
0,61
0,55
0,428
0,571
0,603
Những thay đổi về phân bố không gian và độ lớn theo các mùa
trong năm cũng được mô hình mô phỏng tương đối hợp lý. Tuy nhiên,
kết quả mô phỏng còn tồn tại một vài điểm chưa hợp lý như ở một số
khu vực thuộc vùng N3 trong mùa đông, vùng B2 và ven biển vùng B4
trong mùa xuân, mùa hè và mùa thu. Cs trên Bảng 3.3 đều có giá trị
dương thể hiện mô hình nắm bắt được phân bố không gian. Cs cao
nhất thường vào mùa đông. Cs của Rx5d cao nhất trong mùa đông. Cs
của R95p, R99p, R50 và NHS trong mùa xuân tương đối thấp.
Bảng 3.4. Sai số trung bình (ME) theo các mùa trong năm
Mùa
Rx1d
Rx5d
R95p
R99p
R50
NHS
Đông
6,099
26,263
-0,562
1,802

0,171
0,116
Xuân
-12,501
-13,47
-14,335
-18,949
-0,198
-0,19
Hạ
-16,369
-15,10
-13,11
-22,161
-0,568
-0,53
Thu
-31,177
-57,32
-27,482
-36,654
-1,112
-0,84
ME trong các mùa hầu hết có giá trị âm, ngoại trừ mùa đông. ME
trong mùa đông cũng thấp nhất so với các mùa khác. ME trong mùa
xuân và mùa hè khá tương đương. Vào mùa thu, ME lớn hơn các
mùa khác trong năm.
Độ lệch tương đối D nhỏ đối với các chỉ số Rx1d, R95p và R99p
vào mùa xuân và đối với các chỉ số Rx5d, R50 và NHS vào mùa Hè.
Mức độ giao động của sai số trong mùa xuân và mùa hè thấp hơn

mùa đông và thu.
Khả năng mô phỏng mưa lớn theo mùa có đặc điểm: Mô hình mô
tương đối tốt trong mùa đông. Mô hình mô phỏng thấp hơn quan trắc
trong các mùa xuân, mùa hè và mùa thu. Mức độ giao động của sai số
trong mùa xuân và hè thấp hơn mùa đông và thu. Mô hình mô phỏng
16
chưa tốt trong mùa xuân.
3.2. Khả năng mô phỏng xu thế biến đổi của các sự kiện mưa lớn
Qua so sánh bản đồ xu thế biến đổi của các chỉ số mưa lớn giữa
quan trắc và mô phỏng có thể thấy: Mô hình mô phỏng tương đối phù
hợp trên vùng N1. Mô phỏng mức độ biến đổi cao hơn và diện phân
bố rộng hơn quan trắc ở các vùng N1, N2 và N3. Các khu vực có xu
thế tăng đan xen với các khu vực có xu thế giảm. Trên vùng B1, B2
và B3 xu thế biến đổi ngược so với quan trắc. Số lượng ô lưới có ý
nghĩa thống kê thường nhiều hơn quan trắc.
3.2.1. Khả năng mô phỏng xu thế biến đổi mưa lớn trên các vùng
khí hậu
So sánh kết quả mô phỏng với quan trắc cho thấy những vùng
quan trắc có xu thế tăng thì mô phỏng thường có mức độ tăng lớn
hơn đáng kể. Vùng N1 có mức độ lớn nhất so với các vùng khác thể
hiện trên cả quan trắc và mô phỏng. Ý nghĩa thống kê của xu thế từ
kết quả mô phỏng lớn hơn quan trắc.
Bảng 3.5. Hệ số tương quan thời gian trên các vùng khí hậu
Vùng
Rx1d
Rx5d
R95p
R99p
R50
NHS

Rmean
B1
0,251
0,132
0,072
0,176
0,174
0,182
0,251
B2
-0,09
-0,09
0,031
-0,129
-0,09
-0,03
-0,097
B3
-0,22
-0,27
-0,182
-0,14
-0,28
-0,30
-0,225
B4
0,118
0,029
0,052
0,241

-0,00
0,007
0,118
N1
0,537
0,492
0,27
0,294
0,64
0,627
0,537
N2
0,163
0,112
0,105
0,218
0,224
0,251
0,163
N3
0,139
0,183
-0,098
0,041
0,311
0,33
0,139
Ct trên Bảng 3.5 cho thấy tương quan theo thời gian tương đối
thấp. Ct cao nhất trên vùng N1. Ct vùng B2 và B2 có giá trị âm. Ct
vùng B1, B4, N2 và N3 có giá trị dương nhưng độ lớn tương đối

thấp. Trong thực tế diễn biến của mưa lớn phức tạp hơn nhiều mưa
17
trung bình và là thách thức lớn đối với mô hình hóa.
Tỷ lệ ô lưới (P) mà số liệu quan trắc và kết quả mô phỏng có cùng
xu thế được sử dụng để đánh giá sự phù hợp về xu thế của các ô lưới
trong một khu vực. Bảng 3.6 cho thấy P trên vùng N3 là lớn nhất so
với các vùng khác. Các vùng N4, N2 và N3 cũng có P khá cao. Vùng
B1, B2 và B3 có P thấp.
Bảng 3.6. Tỷ lệ ô lưới có cùng xu thế trên các vùng khí hậu (%)
Vùng
Rx1d
Rx5d
R95p
R99p
R50
NHS
B1
16,327
22,449
44,898
36,735
16,327
16,327
B2
19,588
25,773
35,052
39,175
21,649
40,206

B3
31,707
17,073
36,585
31,707
14,634
39,024
B4
60,256
52,564
61,538
61,538
38,462
32,051
N1
90,667
78,667
81,333
73,333
81,333
68,001
N2
82,022
74,157
60,674
57,303
65,169
75,281
N3
65,591

72,043
55,914
41,935
70,968
54,839
Khả năng mô phỏng xu thế biến đổi mưa lớn có một số đặc điểm:
Mô hình mô phỏng các vùng N1, N2 và N3 tốt hơn các vùng khác và
tốt nhất là vùng N1. Mô phỏng trên vùng B1, B2 và B2 còn chưa phù
hợp. Mức độ tăng của các chỉ số mưa lớn thường cao hơn quan trắc.
3.2.2. Khả năng mô phỏng xu thế biến đổi mưa lớn theo mùa
So sánh bản đồ và bảng xu thế biến đổi các chỉ số theo mùa cho
thấy phân bố không gian xu thế biến đổi của các chỉ số mưa lớn khá
phức tạp và sự thay đổi theo mùa không rõ nét. Vào mùa đông mô hình
biểu diễn tương đối tốt xu thế biến đổi của các chỉ số mưa lớn. Trong
mùa xuân, mô hình mô phỏng quá về mức độ biến đổi của mưa lớn.
Vào mùa hè, mô hình mô phỏng xu thế ngược so với quan trắc. Sang
mùa thu, mô hình thể hiện khá tốt xu thế biến đổi của mưa lớn.
Bảng 3.7. Hệ số tương quan thời gian theo các mùa trong năm.
Mùa
Rx1d
Rx5d
R95p
R99p
R50
NHS
Đông
0,608
0,665
0,317
0,243

0,654
0,606
18
Xuân
0,363
0,511
0,084
0,163
0,276
0,303
Hè
0,127
0,156
-0,125
-0,053
-0,031
0,014
Thu
0,469
0,41
0,382
0,206
0,516
0,486
Ct theo các mùa trong năm biểu diễn trên Bảng 3.7 cho thấy Ct
tương đối cao trong mùa đông và mùa thu. Trong mùa xuân và mùa
hè Ct khá thấp. P theo các mùa trong năm biểu diễn trên Bảng 3.8 cho
thấy P của Rx1d, Rx5d và R95p khá tương đồng nhau giữa các mùa.
P của R99 lớn nhất trong mùa hè. Trong mùa thu, P tương đối cao
với hầu hết các chỉ số.

Bảng 3.8. Tỷ lệ ô lưới có cùng xu thế theo các mùa trong năm (%)
Mùa
Rx1d
Rx5d
R95p
R99p
R50
NHS
Đông
48,084
51,724
45,977
33,716
16,284
15,134
Xuân
54,023
55,939
48,851
51,724
28,927
27,969
Hè
45,785
46,552
48,659
53,831
35,249
36,782
Thu

57,854
60,536
51,149
46,743
48,084
45,211
Khả năng mô phỏng xu thế biến đổi mưa lớn theo mùa có đặc
điểm: Trong mùa đông, mô hình mô phỏng khá phù hợp xu thế biến
đổi mưa lớn với mức độ cao hơn quan trắc. Xu thế biến đổi các ô lưới
trong mùa đông chưa hoàn toàn phù hợp với quan trắc. Trong mùa
xuân và mùa hè, xu thế biến đổi trung bình các chỉ số mưa lớn chưa
tốt. Trong mùa thu, mô hình mô phỏng tốt nhất trong bốn mùa.
Mặc dù khả năng mô phỏng mưa lớn và xu thế mưa lớn của
RegCM4 còn chưa được hoàn hảo sự thay đổi trong tương lai vẫn cần
được tiếp tục nghiên cứu.
3.3. Dự tính xu thế biến đổi của các sự kiện mƣa lớn
Biểu đồ và bảng xu thế biến đổi mưa lớn theo RCP4.5 và
RCP8.5 trong giai đoạn 2045-2065 (m21) và 2080-2099 (e21) cho
thấy cho thấy mưa lớn trong tương lai có xu thế tăng cả về cường
độ và tần suất.
19
Bảng 3.9. Xu thế biến đổi của các chỉ số mưa lớn trong giai đoạn
giữa thế kỷ 21 (2045-2065) và cuối thể kỷ 21 (2080-2099).
Thời
gian
Kịch
bản
Rx1d
Rx5d
R95p

R99p
R50
NHS
Giữa
TK 21
RCP4.5
24,7*
43,7*
9,7*
15,3*
1,6*
1,1*
RCP8.5
21,0*
33,8*
8,1*
12,4*
1,2*
0,7*
Cuối
TK 21
RCP4.5
24,0*
40,3*
9,5*
16,0*
1,4*
0,9*
RCP8.5
35,6*

54,9*
12,9*
18,9*
2,1*
1,4*
Theo RCP4.5, mức độ biến đổi thời kỳ m21 khá tương đương với
e21. Theo RCP8.5, mức độ biến đổi của mưa lớn trong thời kỳ e21
cao hơn so m21.
3.3.1. Xu thế biến đổi của các sự kiện mưa lớn giữa thế kỷ 21
Bản đồ xu thế biến đổi mưa lớn giữa thế kỷ 21 cho thấy mô hình
dự tính khá đồng nhất về phân bố không gian giữa các chỉ số mưa
lớn. RCP4.5 biến đổi mạnh hơn RCP8.5. Xu thế biến đổi của mưa
lớn là tăng so với thời kỳ chuẩn. Khu vực tăng mạnh nhất ven biển
vùng B2, B3 và B4. Vùng B1, và B2 có xu thế giảm nhẹ ở một số
khu vực. Vùng N1, N2 và N2 tăng yếu hơn các khu vực khác.
a. Xu thế biến đổi của các sự kiện mưa lớn trên các vùng khí hậu
Xu thế biến đổi trên các vùng khí hậu theo RCP4.5 biểu diễn trên
Bảng 3.10 và theo RCP8.5 biểu diễn trên Bảng 3.11.
Bảng 3.10. Xu thế biến đổi của các chỉ số mưa lớn trong thời kỳ
giữa thế kỷ 21 với kịch bản RCP4.5 trên các phân vùng khí hậu
Vùng
Rx1d
Rx5d
R95p
R99p
R50
NHS
B1
11,161*
22,495*

5,816*
6,813*
0,952*
0,785*
B2
16,766*
37,796*
9,427*
13,361*
1,974*
1,270*
B3
39,456*
105,355*
22,070*
33,507*
3,490*
2,039*
B4
38,768*
91,895*
19,309*
30,005*
3,930*
2,476*
N1
24,294*
44,214*
9,451*
16,547*

2,093*
1,454*
N2
24,222*
23,732*
5,793*
8,230*
0,459*
0,400*
N3
21,751*
19,074*
3,303*
6,054*
0,184*
0,146*
20
Các bảng xu thế biến đổi cho thấy sự khác nhau về mức độ biến
đổi của các chỉ số mưa lớn trên từng vùng khí hậu. Giá trị của xu thế
biến đổi các chỉ số mưa lớn cho thấy xu thế tăng thể hiện rất rõ rệt.
Hầu hết các chỉ số đều có ý nghĩa thống kê của xu thế. Với RCP4.5,
mưa lớn trên vùng B3 và B4 biến đổi mạnh hơn so với các vùng
khác. Mức độ biến đổi trên vùng B1, B2, N2 và N3 tương đối đồng
đều với nhau. Biến đổi mưa lớn theo RCP8.5 trên các vùng B1, B2,
B3 và B4 yếu hơn RCP4.5 và ngược đối với các vùng N1, N2 và N3.
Bảng 3.11. Xu thế biến đổi của các chỉ số mưa lớn trong thời kỳ
giữa thế kỷ 21 với kịch bản RCP8.5 trên các phân vùng khí hậu
Vùng
Rx1d
Rx5d

R95p
R99p
R50
NHS
B1
4,011
2,045
1,584*
1,91
0,137
0,176
B2
10,332*
16,858
5,631*
7,608*
0,994
0,636
B3
26,757*
80,452*
16,164*
19,203*
2,402*
1,127*
B4
30,232*
69,710*
15,061*
23,535*

2,961*
1,731*
N1
23,964*
43,037*
10,255*
19,057*
2,269*
1,505*
N2
24,665*
23,652*
6,288*
9,441*
0,552*
0,491*
N3
42,763*
27,642*
5,979*
12,398*
0,377*
0,326*
Hệ số D giữa RCP8.5 và RCP4.5 trên vùng B1 và N3 lớn hơn
nhiều so với khu vực khác. Trên vùng N1 và N2 có sự tương đồng
giữa RCP4.5 và RCP8.5.
b. Xu thế biến đổi của các sự kiện mưa lớn theo các mùa trong năm
Theo RCP4.5, xu thế của mưa lớn trong các mùa là tăng. Mức độ
biến đổi trong mùa hè và thu cao hơn mùa đông và xuân. Mức độ
biến đổi cao nhất của mưa lớn là trong mùa hè. Theo RCP8.5, xu thế

của mưa lớn là tăng với cả bốn mùa trong năm. Mưa lớn biến đổi
mạnh trong mùa hè và mùa thu. Mức độ biến đổi trong mùa đông và
xuân thấp hơn nhiều mùa hè và thu.
Bảng 3.12. Xu thế biến đổi của các chỉ số mưa lớn theo các mùa
trong năm trong thời kỳ giữa thế kỷ 21 với kịch bản RCP4.5
Mùa
Rx1d
Rx5d
R95p
R99p
R50
NHS
Đông
2,869
1,057
2,612*
6,574*
0,035
0,022
21
Xuân
3,336
1,877
0,993
2,381
-0,028
0,001
Hè
34,293*
47,204*

14,451*
18,790*
1,235*
0,763*
Thu
29,380*
28,704*
11,793*
20,187*
0,425*
0,301*
So sánh hệ số D giữa RCP8.5 với RCP4.5 cho thấy mức độ biến đổi
trong mùa hè và mùa thu theo RCP8.5 thấp hơn RCP4.5 và ngược lại
đối với mùa đông và xuân, mức độ biến đổi theo RCP8.5 cao hơn
RCP4.5. Mức độ chênh lệch về xu thế biến đổi mưa lớn giữa RCP8.5
và RCP4.5 trong mùa xuân là lớn nhất so với các mùa khác trong năm.
Bảng 3.13. Xu thế biến đổi của các chỉ số mưa lớn theo các mùa
trong năm trong thời kỳ giữa thế kỷ 21 với kịch bản RCP8.5
Mùa
Rx1d
Rx5d
R95p
R99p
R50
NHS
Đông
5,48
2,836
3,189*
6,269

0,060*
0,032*
Xuân
6,838
5,518
1,217
1,082
0,046
0,031
Hè
27,158*
33,020*
10,352*
12,619*
0,789*
0,512*
Thu
23,751*
22,177*
8,470*
15,246*
0,349*
0,209*
Xu thế biến đổi của mưa lớn có sự khác biệt theo các vùng khí
hậu và theo mùa trong năm. Giữa các kịch bản cũng có sự khác nhau
đáng kể về mức độ biến đổi của mưa lớn.
3.3.2. Xu thế biến đổi của các sự kiện mưa lớn cuối thế kỷ 21
Bản đồ xu thế biến đổi mưa lớn cuối thế kỷ 21 cho thấy mưa lớn
tăng rõ rệt. Với RCP8.5, mưa lớn biến đổi mạnh trên khu vực N1, N2
và N3. Trên một số khu vực phía bắc vùng B2, có xu thế giảm nhẹ.

a. Xu thế biến đổi của các sự kiện mưa lớn trên các vùng khí hậu
Kết quả dự tính xu thế biến đổi của mưa lớn trên các vùng khí hậu
đều có xu thế tăng. Mức độ tăng lớn nhất là trên vùng B4. Mức độ
biến đổi của mưa lớn trên vùng B1 và B2 yếu hơn các vùng khác.
Bảng 3.14. Xu thế biến đổi của các chỉ số mưa lớn trong thời kỳ
cuối thế kỷ 21 với kịch bản RCP4.5 trên các phân vùng khí hậu.
Vùng
Rx1d
Rx5d
R95p
R99p
R50
NHS
B1
10,457*
16,764
4,435*
7,061*
0,554
0,472
22
B2
14,237*
24,888*
7,295*
11,860*
1,224*
0,845*
B3
32,245*

83,718*
17,923*
30,063*
2,566*
1,463*
B4
35,926*
87,515*
18,402*
28,074*
3,596*
2,223*
N1
27,622*
49,731*
11,761*
18,902*
2,270*
1,585*
N2
26,106*
26,774*
6,859*
9,450*
0,604*
0,512*
N3
30,404*
24,316*
4,932*

7,341*
0,275*
0,227*
Hệ số D giữa RCP8.5 và RCP4.5 cho thấy trên các vùng B2 và B3
mức độ biến đổi theo RCP8.5 thấp hơn RCP4.5 và ngược lại đối với
vùng B4, N1, N2 và N3, mức độ biến đổi mưa lớn theo RCP8.5 lớn hơn
RCP4.5. Hệ số D giữa RCP8.5 và RCP4.5 rất lớn trên vùng N1, N2 và
N3. Trên vùng B2 và B3, hệ số D giữa RCP8.5 và RCP4.5 khá thấp.
Bảng 3.15. Xu thế biến đổi của các chỉ số mưa lớn trong thời kỳ
cuối thế kỷ 21 với kịch bản RCP8.5 trên các phân vùng khí hậu.
Vùng
Rx1d
Rx5d
R95p
R99p
R50
NHS
B1
11,017*
18,546
5,488*
6,893*
0,802*
0,684*
B2
13,817*
21,415
7,506*
10,477*
1,175*

0,812*
B3
31,072*
86,550*
17,888*
23,909*
2,459*
1,412*
B4
47,455*
109,477*
23,585*
39,060*
5,002*
3,138*
N1
49,868*
82,609*
18,886*
31,012*
4,472*
3,061*
N2
55,544*
52,383*
13,190*
19,251*
1,475*
1,265*
N3

71,963*
42,837*
9,424*
18,229*
0,690*
0,600*
b. Xu thế biến đổi của các sự kiện mưa lớn theo các mùa trong năm
Kết quả dự tính cho thấy mưa lớn có xu thế tăng trong mùa đông,
hè và thu. Với RCP4.5, mưa lớn trong mùa xuân có xu thế giảm.
RCP4.5 và RCP8.5 đều cho thấy mưa lớn biến đổi mạnh trong mùa
thu và hè.
Bảng 3.16. Xu thế biến đổi của các chỉ số mưa lớn theo các mùa
trong năm trong thời kỳ cuối thế kỷ 21 với kịch bản RCP4.5
Mùa
Rx1d
Rx5d
R95p
R99p
R50
NHS
Đông
1,373
-0,047
2,000*
3,125
0,049
0,027
Xuân
-3,521
-4,214

-0,486
-1,145
-0,099
-0,045
Hè
30,902*
38,656*
12,516*
17,469*
0,853*
0,570*