Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến ngập lụt lưu vực sông nhật lệ, tỉnh quảng bình

I HC QUC GIA HÀ NI
KHOA SAU I HC








NGUYN XUÂN HU






ÁNH GIÁ TÁC NG CA BIN I KHÍ HU
N NGP LT LU VC SÔNG NHT L,
TNH QUNG BÌNH





LUN VN THC S BIN I KHÍ HU

Hà Ni – 2015
I HC QUC GIA HÀ NI
KHOA SAU I HC







NGUYN XUÂN HU



ÁNH GIÁ TÁC NG CA BIN I KHÍ HU
N NGP LT LU VC SÔNG NHT L,
TNH QUNG BÌNH





LUN VN THC S BIN I KHÍ HU
Chuyên ngành: BIN I KHÍ HU

Mã s: chng trình đào to thí đim


Ngi hng dn khoa hc: GS.TS. Phan Vn Tân





Hà Ni - 2015
LI CAM OAN

Tôi xin cam đoan lun vn là kt qu nghiên cu ca riêng tôi, không sao chép
ca ai. Ni dung lun vn có tham kho và s dng tài liu, thông tin đng ti trên các
n phm, tp chí và các trang web đu đc trích dn đy đ, các s liu s dng đu
là các s liu điu tra chính thng.
Tác gi lun vn
Nguyn Xuân Hu

LI CM N


Lun vn đc hoàn thành ti Khoa sau đi hc, i hc Quc gia Hà Ni
di s hng dn ca GS.TS. Phan Vn Tân. Tác gi xin bày t lòng bit n sâu sc
ti thy, ngi đã luôn tn tình quan tâm hng dn trong sut quá trình hc tp và
hoàn thành lun vn.
Tác gi xin gi li cm n đn Khoa sau đi hc, i hc Quc gia Hà Ni,
cùng gia đình đã luôn ht lòng chm lo, quan tâm và to điu kin tt nht cho tác gi
trong quá trình hc tp và nghiên cu.
Tác gi xin chân thành cm n Lãnh đo, PGS.TS. Trn Vn Ý và các đng

nghip ti Bo tàng Thiên nhiên Vit Nam, Vin Hàn Lâm Khoa hc và Công ngh
Vit Nam đã to điu kin và giúp đ trong quá trình thc hin lun vn. Xin chân
thành cm n nhng ý kin đóng góp khoa hc quý báu ca PGS. TS. Tomohiko
Tomita, i hc Kumamoto, TS. Nguyn Vn Hip, Vin Khí tng Thy vn và Bin
đi khí hu, PGS.TS. Trn Ngc Anh, i hc Khoa hc T nhiên, H QGHN.
 thc hin lun vn, tác gi đã nhn đc h tr tài chính t chng trình
hc bng thc s ca i hc Nairobi và IDRC v "Innovative Application of ICTs in
Addressing Water-related Impacts of Climate Change
" và nhn đc h tr v mô
hình hóa khí hu khu vc t D án DANIDA, mã s 11-P04-VIE “Climate Change-
Induced Water Disaster and Participatory Information System for Vulnerability
Reduction in North Central Vietnam” do GS.TS. Phan Vn Tân làm ch nhim. Xin
đc trân trng cm n !
Hà ni, tháng 12/2014
Nguyn Xuân Hu



MC LC
Trang
DANH MC HÌNH iii
DANH MC BNG vi
DANH MC CH VIT TT vii
M U 1
CHNG 1. TNG QUAN 5
1.1. Vn đ đánh giá tác đng ca bin đi khí hu 5
1.2. Vn đ đánh giá tác đng ca bin đi khí hu đn l lt 7
1.3. ánh giá tác đng BKH đn l lt  Vit Nam 13
1.4. Gii thiu vùng nghiên cu 14
1.5. Tình hình l lt trên h thng sông Nht L 16

CHNG 2. PHNG PHÁP VÀ NGUN S LIU 20
2.1. t bài toán 20
2.2. Ngun s liu 23
S liu khí tng thy vn 23 2.2.1.
C s d liu GIS 25 2.2.2.
2.3. Cách tip cn và phng pháp lun 27
Cách tip cn trong đánh giá tác đng ca BKH 27 2.3.1.
Phng pháp lun 28 2.3.2.
2.4. Phng pháp nghiên cu 29
Phng pháp xây dng bn đ ngp lt 29 2.4.1.
Phng pháp h quy mô mô hình khí hu 32 2.4.2.
Phng pháp thng kê 33 2.4.3.
Phng pháp tính toán lng ma trên lu vc 36 2.4.4.
Phng pháp tính toán lng tn tht 38 2.4.5.
Phng pháp tính toán dòng chy trc tip 41 2.4.6.
Phng pháp tính toán dòng chy c s 43 2.4.7.
Phng pháp din toán l trong sông 46 2.4.8.
-i-

Phng pháp tính toán đ cao b mt nc 51 2.4.9.
Phng pháp Vin thám và GIS 55 2.4.10.
CHNG 3. KT QU VÀ THO LUN 57
3.1. Hiu chnh và kim đnh mô hình 57
Kt qu hiu chnh 58 3.1.1.
Kt qu kim đnh 59 3.1.2.
3.2. Bin đi v lng ma 62
3.3. Bin đi v dòng chy l 65
3.4. Bin đi v din tích và đ sâu ngp lt 68
3.5. Tho lun 74
KT LUN 76

TÀI LIU THAM KHO 78
PH LC 83
















-ii-

DANH MC HÌNH

Hình 1.1. Các thm ha t nhiên trên th gii, 1980-2010 5
Hình 1.2. Phân b các dng thiên tai chính  Vit Nam 6
Hình 1.3. Bin đi tn sut l lt toàn cu 7
Hình 1.4. Vùng nghiên cu lu vc sông Nht L 14
Hình 2.1. Mô hình đ cao đa hình lu vc sông Nht L 26
Hình 2.2. Khung đánh giá tác đng ca BKH 28
Hình 2.3. Phng pháp lun áp dng cho nghiên cu 29
Hình 2.4. Quy trình xây dng bn đ ngp lt 31

Hình 2.5. Xu th tp trung khí nhà kính theo các kch bn RCP 33
Hình 2.6. Li đa giác Thiesen lu vc Nht L 37
Hình 2.7. Quy trình thy vn đc áp dng trong HEC-HMS 38
Hình 2.8. ng cong dòng chy CN lu vc sông Nht L 40
Hình 2.9. ng quá trình đn v tng hp SCS: 42
Hình 2.10. ng quá trình dòng chy trong trn ma rào và các phng pháp xác
đnh dòng chy c s. 44
Hình 2.11. Phng pháp đng thng xác đnh dòng chy c s t đng lu lng
trong sông ti trm Kin Giang (01-08 tháng 11 nm 1999) 45
Hình 2.12. Các thành phn trong phng trình cân bng nng lng gia hai mt ct
52
Hình 2.13. H thng d liu hình hc phân tích thy lc 54
Hình 2.14. D liu dòng chy cho phân tích dòng chy n đnh mt chiu trong
HEC-RAS 55
Hình 3.1. Gin đ t đim gia Q tính toán và quan trc trm Kin Giang, nm
1976 58
-iii-

Hình 3.2. ng quá trình lu lng quan trc và tính toán ti trm Kin Giang,
nm 1999 (h s NSE đt 0.77) 58
Hình 3.3. Gin đ t đim gia Q quan trc và tính toán ti trm Kin Giang, nm
1999 (h s tng quan R=0.92) 59
Hình 3.4. ng quá trình lu lng quan trc và tính toán ti trm Kin Giang,
nm 1999 (ch s NSE đt 0.83) 59
Hình 3.5. Mô phng li tình trng ngp lt trn l nm 1999 (trên nn nh v tinh
Landsat chp ngày 11/11/1999) 60
Hình 3.6. Kt qu so sánh din ngp các xã trong vùng l nm 1999 61
Hình 3.7. Din ngp theo tính toán (a) và v tinh Landat (b) ngày 11/11/1999 61
Hình 3.8. S bin đi ca Rx1day và Rx3day so vi thi k chun (tính trung bình
lu vc) 62

Hình 3.9. S bin đi (% chênh lch) theo không gian ca Rx3day so vi thi k
chun (tính trung bình trên mi giai đon) 63
Hình 3.10. ng phân b tn sut lng ma 3 ngày cc đi (tính trung bình trên
lu vc) 64
Hình 3.11. S bin đi (% chênh lch) theo không gian ca Rx3day tn sut 1% so
vi thi k chun (tính trung bình trên mi giai đon) 65
Hình 3.12. Mc đ gia tng theo tn sut 10%, 2% và 1%: (a) lng ma 3 ngày
cc đi; (b) lu lng dòng chy đnh l ti ca ra ca lu vc 66
Hình 3.13. S bin đi (% chênh lch) theo không gian ca lu lng dòng chy
đnh l ti mi ph lu vi tn sut 1% so vi thi k chun 67
Hình 3.14. Lu lng dòng chy đnh l ti ca ra ca lu vc theo tn sut 68
Hình 3.15. S bin đi din tích ngp < 5m (đ th phía di) và >6m (đ th phía
trên) so vi thi k chun 70
Hình 3.16. Din và đ sâu ngp lt gia và cui th k 21 di các kch bn RCP4.5
và RCP8.5 vi tn sut 10% 71
-iv-

Hình 3.17. Din và đ sâu ngp lt gia và cui th k 21 di các kch bn RCP4.5
và RCP8.5 vi tn sut 2% 72
Hình 3.18. Din và đ sâu ngp lt gia và cui th k 21 di các kch bn RCP4.5
và RCP8.5 vi tn sut 1% 73
Hình 1. ng quan h Q-H nm 1976 83
Hình 2. Xu th gim mnh tng lng ma nm trong các ngày m t
PRCPTOT, h s gc (đng phng trình hi quy tuyn tính) a=-4.474
84
Hình 3. Xu th tng nh lng ma ln nht 1 ngày R1day, h s góc a=0.672
85
Hình 4. Xu th tng mnh tng lng ma trong nhng ngày cc k m t R99,
h s góc a=3.115 85
Hình 5. Xu th bin đi mc nc ln nht nm trm Kin Giang 86

Hình 6. Xu th bin đi mc nc ln nht nm trm L Thy 86
Hình 7. Xu th bin đi mc nc ln nht nm trm ng Hi 87
Hình 8. Lu lng dòng chy ti ca ra (ca Nht L) ng vi các tn sut 1%,
2% và 10% ca lu vc ng vi thi k chun (trc x là thi gian tng
gi trong 3 ngày xy ra trn l gi đnh trong thi k chun) 87
Hình 9. Lu lng dòng chy ti ca Nht L ng vi các tn sut 1%, 2% và
10% ca lu vc ng vi giai đon gia th k 21 (trc x là thi gian
tng gi trong 3 ngày xy ra trn l gi đnh trong giai đon gia th k
21) 88
Hình 10. Lu lng dòng chy ti ca Nht L ng vi các tn sut 1%, 2% và
10% ca lu vc ng vi giai đon cui th k 21 (trc x là thi gian
tng gi trong 3 ngày xy ra trn l gi đnh trong giai đon cui th k
21) 88



-v-

DANH MC BNG

Bng 1.1. Thng kê thit hi gây ra bi l lt mt s trn lt lch s ti Qung Bình
16
Bng 2.1. Kch bn nc bin dâng ca IPCC 25
Bng 2.2. Các thành phn ca quy trình xây dng bn đ ngp lt 32
Bng 2.3. Tng kt v h phng trình Saint Venant 47
Bng 2.4. Thông s cho phng pháp Muskingum-Cunge lu vc sông Nht L . 51
Bng 3.1. Tng hp kt qu tính toán và mc bin đi ca lng ma, lu lng và
din ngp di các kch bn BKH 69
Bng 3.2. Thng kê đ sâu ngp tính toán và mc đ bin đi din ngp 69
Bng 1. Thng kê din ngp trong trn l tháng 11 nm 1999 83

-vi-


DANH MC CH VIT TT

BKH
Bin đi khí hu
CN
Curve Number: ch s đng cong dòng chy
CS
Cng s, ch nhng ngi cùng tham gia vào mt công trình nghiên
cu
CSDL
C s d liu
DEM
Digital Elevation Model: mô hình s đa hình
E21
Cui th k 21
GCM
Global Climate Model: mô hình khí hu toàn cu
GIS
Geography Information System: H thông tin đa lý
HEC
Hydrology Enginner Central: Trung tâm thy vn công trình quân
đi M
IPCC
Intergovernmental Panel on Climate Change:
y ban Liên chính ph v Bin đi khí hu
KNK
Khí nhà kính
KTTV
Khí tng - Thy vn
M21
Gia th k 21
MAE

Mean Absolute Error: sai s tuyt đi trung bình
NN&PTNN
Nông nghip và Phát trin nông thôn
NSE
Nash Sutcliffe Efficiency: ch s phù hp mô hình
OAGCM
Ocean-Atmosphere Global Climate Model:
Mô hình khí hu toàn cu khí quyn đi dng
RCM
Regional Climate Model: mô hình khí hu khu vc
RCP
Representative Concentration Pathways: Kch bn mi v nng đ
tp trung khí nhà kính ca IPCC
RMSE
Root Mean Square Error: Sai s cn bình phng trung bình
Rx1day
Ma cc đi 1 ngày
Rx3day
Ma cc đi 3 ngày
SCS
Soil Conservation Server: c quan bo v th nhng Hoa k
SRES
Special Report Emissions Scenarios: Báo các đc bit ca IPCC v
kch bn phát thi khí nhà kính
SST
Sea Surface Temperature: Nhit đ b mt nc bin
TIN
Triangle Inregurlar Network: Li tam giác bt quy tc
TN&MT
Tài nguyên và Môi trng

UNDP
United Nations Development Programme: Chng trình Phát trin
liên Hip quc


-vii-



M U
Hàng nm, l lt là nguyên nhân gây thit hi to ln trên toàn th gii. Trong
nhng thp nhiên cui ca th k 20 l lt làm cht khong 100.000 ngi và nh
hng đn 1,4 t ngi [39]. Các s liu thng kê ch ra rng l lt có tác đng to ln
đn con ngi trên phm vi toàn cu và đang gia tng nhanh chóng trong vài thp k
gn đây [39, 42]. Ngoài gây tn tht v sinh mng và sc khe con ngi, l lt còn
dn đn các thit hi v kinh t, sn lng nông nghip, h sinh thái, lch s và giá tr
vn hóa. Handmer J. và cs (2012) [33] ch ra rng thit hi do l lt tính trên toàn th
gii đang có xu hng tng t nhng nm 1970. Kundzewicz và cs (2013) [41] ch ra
thit hi do l lt trung bình nm ca nhng nm 1980 là 7 t USD đã tng lên 24 t
USD vào nm 2013.
L trong sông là hin tng phc tp, chu nh hng bi điu kin b mt đt,
kinh t - xã hi và h thng khí hu [42]. S thay đi ca bt c điu kin nào trong
các điu kin đó đu có th gây ra các tác đng đn c tn sut và đ ln ca l lt.
Trong các điu kin đó, khí hu đc xem là nhân t có vai trò nh hng ln nht đn
l lt trên rt nhiu h thng sông. Nhng thay đi ca h thng khí hu và khí quyn
liên quan trc tip đn l lt thng do s bin đng ca các đc trng giáng thy nh
thi gian, cng đ, đ ln, tính mùa. Các dao đng khí hu khác nh El Nino và La
Nina, hay nhng thay đi ca tn sut bão nhit đi cng là nhng nguyên nhân quan
trng nh hng đn l lt.
S phát trin v kinh t - xã hi kt hp vi nhng thay đi trong tng lai ca

h thng khí hu cng làm gia tng tính ri ro ngp lt trên toàn cu [39]. S phát
trin kinh t - xã hi thng th hin mc đ phát trin kinh t, mc đ s dng nng
lng và mc đ gia tng dân s. S thay đi trong h thng khí hu th hin qua s
gia tng nng đ khí nhà kính (KNK) nh là hu qu ca quá trình phát trin kinh t-
xã hi đó. Nhng bin đi trong h thng khí hu có liên quan đn l lt thng là t
hp ca: s gia tng nhit đ, nc bin dâng và lng ma. Ngp lt tr nên nghiêm
trng hn khi lng ma gia tng kt hp nc bin dâng  các đng bng ven bin.
Thêm vào đó, mc đ thit hi  đây cng nghiêm trng hn do quá trình phát trin
kinh t thng kèm theo s tp trung đông hn dân c và ca ci vt cht trong vùng
ngp lt.
-1-
Vic đánh giá nhng tác đng ca BKH đn ngp lt nhm nm bt các xu
th và mc đ bin đi t đó tng kh nng cnh báo, d báo là thách thc mi cn
đc gii quyt. Khi bài toán này đc gii quyt s góp phn nâng cao nng lc ng
phó, gim thiu tác đng bt li ca chúng cng nh cung cp c s khoa hc cho các
nhà hoch đnh nhà quyt sách trong công tác xây dng chin lc phát trin kinh t
ca đt nc, đm bo đi sng cho ngi dân, đc bit ngi dân sng trc tip trong
vùng l.
Vit Nam vi đng b bin dài (hn 3.200 km), nm trong khu vc châu Á
gió mùa, hàng nm phi đi mt vi s hot đng ca bão, xoáy thun nhit đi trên
khu vc Tây bc Thái Bình Bng và Bin ông, chu tác đng ca nhiu loi hình
th thi tit phc tp [18]. Do đó, không ly gì làm l khi Vit Nam đc xem là mt
trong các nc phi hng chu thiên tai nhiu nht th gii. Trong các dng thiên tai
mà Vit Nam phi hng chu thì l lt nguyên nhân bi ma ln cc đoan chính là
dng thiên tai thng xuyên nht đã gây thit hi nng n v ngi và tài sn, đc bit
là khu vc min Trung ni hng nm phi chu nh hng nng n ca l lt nht so
vi c nc.
Bài toán đánh giá tác đng ca BKH đn ngp lt đòi hi phi xem xét s
bin đi v đ ln, tn sut các đc trng ngp lt nh: lng ma, lu lng dòng
chy; đ sâu, din ngp và thi gian ngp lt. T đó, mi có th đánh giá mc đ tác

đng ca ngp lt đn kinh t -xã hi nh s ngi, din tích đt , đt sn xut….b
nh hng. Có khá nhiu công trình thc hin đánh giá tác đng đn l lt  các quy
mô khác nhau. Tuy nhiên, hu ht các nghiên cu thng ch tp trung cho mt vài
đc trng ngp lt.  Vit Nam cng có mt s các công trình [8, 12-16, 22] thc hin
đánh giá cho các lu vc sông. Tuy nhiên, các công trình này [12-16] ch yu dng li
 đánh giá tác đng đn lu lng dòng chy vi quy mô thi gian ln (dòng chy
nm hay mùa), không nhiu công trình thc hin xem xét mt cách đy đ đn các đc
trng ngp lt. Ch có s ít các công trình [
8, 22] thc hin đánh giá tác đng đn đ
sâu và din tích ngp lt. Trong đó, công trình “ánh giá tác đng ca BKH đn
ngun nc”ca Trn Thanh Xuân, Trn Thc và Hoàng Minh Tuyn [22], thuc d
án DANINA do Vin Khoa hc Khí tng-Thy vn và Bin đi khí hu (Vin Khoa
hc Khí tng Thy vn và Môi trng trc đây) thc hin đã đánh giá mt cách đy
-2-

đ nht đn các đc trng ca ngp lt. Tuy nhiên, công trình này cng ch thc hin
đánh giá cho mt s h thng sông chính ca Vit Nam.
Các lu vc sông nh và trung bình ca Vit Nam, đc bit các lu vc sông
min Trung ni l lt có tn sut cng nh tính bt thng cao, trong khi nng lc
phòng l thp (các h cha ct đc l ln, h thng đê thì ít và yu kém ch có tác
dng vi l 10%) li cha đc quan tâm nghiên cu. iu này có th do các nguyên
nhân nh: Các lu vc sông này thng thiu hay không có trm quan trc, gây nên
tình trng thiu cn c cng nh khó khn trong bc áp dng cng và th nghim
phng pháp; Bài toán đánh giá tác đng ca BKH thng phi xem xét nhng bin
đi cho giai đon tng lai.  đánh giá đc cho giai đon tng lai thng phi s
dng ngun s liu trc tip t các mô hình d tính khí hu toàn cu hoc gián tip
thông qua các k thut h quy mô. Tuy nhiên, ngun s liu này còn rt thô so vi yêu
cu đ phân gii ca bài toán thy vn trên các lu vc nh và trung bình; Ngoài ra, s
thiu ngun lc v tài chính phc v cho nghiên cu cng là mt nguyên nhân gii
thích cho tình trng này khi mà các tnh min Trung kinh t còn khó khn.

Do đó, trong lun vn này chúng tôi la chn đ tài "ánh giá tác đng ca
BKH đn ngp lt lu vc sông Nht L tnh Qung Bình" nhm góp phn làm sáng
t mt vài khía cnh v tác đng ca BKH đn ngp lt lu vc sông Nht L. Mc
tiêu ch yu ca lun vn gm: 1) Tính toán, mô phng đc mc đ ngp lt lu vc
sông bng b mô hình thy vn thy lc. 2) ng dng đc kt qu d tính khí hu t
mô hình RegCM (Regional Climate Model) làm s liu đu vào cho các mô hình thy
vn-thy lc đ tính toán, mô phng đ xây dng b bn đ ngp lt lu vc sông
Nht L theo các kch bn BKH. 3) ánh giá đc tác đng ca BKH đn tn sut,
lu lng dòng chy l, đ sâu và din ngp, t đó đa ra các khuyn ngh.
 đt đc các mc tiêu đó, nhng ni dung công vic đc thc hin gm: 1)
Tng quan tình hình nghiên cu trong và ngoài nc liên quan đn vn đ quan tâm;
2) Xây dng b c s d liu gm các đc trng lòng sông và b mt lu vc, mô hình
đa hình, các ngun s liu quan trc khí tng thy vn cn thit, và b s liu d tính
khí hu cho các giai đon trong tng lai; 3) Mô phng, hiu chnh và kim nghim
mô hình cho các trn l lch s các nm 1976, 1999; 4) ánh giá s bin đi các đc
trng l lt da trên vic so sánh kt qu tính toán các đc trng cho giai đon quá kh
1980-1999 (ly làm thi k chun) và giai đon tng lai 2046-2065 và 2080-2099,
-3-
vi hai kch bn BKH mi nht ca IPCC đc đa vào xem xét là RCP4.5 và
RCP8.5.
Ngoài phn m đu, tài liu tham kho và ph lc, lun vn đc b cc thành
ba chng, gm:
Chng 1. Tng quan. Trình bày tng quan tình hình nghiên cu liên quan đn
các vn đ nghiên cu trong và ngoài nc. Gii thiu, phân tích các đc đim h
thng sông, phân tích tình hình l lt và nng lc các công trình phòng l trên lu vc
nghiên cu.
Chng 2. Phng pháp và ngun s liu. Trình bày và phân tích mt cách tun
t và logic v đt bài toán, ngun s liu, cách tip cn, phng pháp lun và mt lot
các phng pháp đc s dng trong nghiên cu đ đánh giá tác đng ca BKH đn
ngp lt lu vc sông Nht L.

Chng 3. Kt qu và tho lun. Trình bày các kt qu chính mà nghiên cu đt
đc gm: Kim nghim và hiu chnh mô hình cho các trn l lch s; tác đng ca
BKH đn lng ma, lu lng, đ sâu và din tích ngp lt.
Cui cùng là kt lun cùng mt s tho lun.











-4-

CHNG 1. TNG QUAN
Trong chng này s trình bày khái quát mt s vn đ liên quan đn bài toán
đánh giá tác đng ca BKH, các cách tip cn trong đánh giá tác đng ca BKH.
Và đc bit, tp trung cho bài toán đánh giá tác đng đn ngp lt các lu vc sông.
Tip theo, các công trình nghiên cu trong và ngoài nc đã thc hin da trên cách
tip cn thng kê và mô hình hóa s đc tng quan.
1.1. Vn đ đánh giá tác đng ca bin đi khí hu
Theo IPCC (2013) [38] nhit đ trung bình toàn cu đã tng lên 0.85 [0.65-
1.06]
o
C trong giai đon (1880 – 2012). Tc đ gia tng mc nc bin t gia th k
19 đã ln hn tc đ gia tng trung bình trong sut hai thiên niên k trc. Tính trong
giai đon (1901- 2010), mc nc bin trung bình toàn cu đã dâng lên 0.19 [0.17-

0.21] m. S m lên toàn cu đã gây nên nhng thay đi nhiu hn trong h thng khí
hu, biu hin rõ nht qua s gia tng nhit đ, bin đng lng ma và nc bin
dâng. BKH cng đc cho là nguyên nhân gây nên s gia tng ca tn sut, cng
đ, tính bin đng và tính cc đoan ca các hin tng thi tit nguy him nh bão,
lc, l lt, hn hán…Theo thng kê t nm 1980 đn 2010 cho thy rng các thm ha
liên quan đn khí tng thy vn đang có xu th tng lên rõ rt (Hình 1.1).
BKH đang có nhng tác đng mnh m đn h thng t nhiên, kinh t - xã
hi và môi trng nhiu vùng trên Trái đt. Th gii đang phi đi mt vi nhiu hn

Hình 1.1.
Các thm ha t nhiên trên th gii, 1980-2010 (
Ngun
: www.MunichRE.com)
S lng
S kin
đa cht
S kin
khí tng
S kin
thy vn
S kin
khí hu
-5-
thiên tai do BKH gây ra nh: s xut hin càng nhiu ca các trn xoáy lc nhit đi
ti vùng Tây Thái Bình Dng; s gia tng ca tn sut l lt, hn hán; dch bnh
bùng phát nhiu ni trên th gii; tính đa dng sinh hc b suy gim; an ninh lng
thc và an ninh ngun nc b đe da [37]. Khu vc ông Nam Á, đc bit là Vit
Nam, s là khu vc có nguy c chu tác đng nhiu nht t BKH [37]. Do đó, không
ly gì làm l khi Vit Nam luôn đc xp là nc phi hng chu thiên tai vào loi
nhiu nht th gii. Do v trí đa lý và đc trng đa hình mà các dng thiên tai gn nh

có  khp Vit Nam (Hình 1.2), thêm vào đó đây cng là ni có kh nng thích ng
thp dn đn tng tính d b tn thng trc BKH.
Do đó, cn thit phi thc hin
đánh giá tác đng ca BKH khí hu
đn h thng t nhiên, kinh t - xã hi
cho các đi tng, lnh vc và vùng
min khác nhau. Theo IPCC (1994)
[35], các lý do khác nhau cn phi
thc hin đánh giá tác đng ca
BKH gm: Th nht, cn phi c
lng (evaluate) đc khí hu nh
hng th nào đn hot đng ca con
ngi và h thng t nhiên tính đn
tính không chc chn xung quanh các
nh hng đó. Các nh hng có th
là v mt vt lý, sinh hc, kinh t, xã
hi hay kt hp gia các mt đó. Th
hai, nó h tr cho vic đánh giá tính
nhy cm, tính tn thng…Th ba,
nó có th xác đnh hay c lng nhng phng án la chn cho thích ng vi các
nh hng ca BKH. Th t, nó có th giúp lng giá nhng tác đng và gii pháp
thích ng gim nh. T đó, so sánh chi phí đ có th giúp thc thi mt cách cân bng
các chính sách ng phó. Th nm, nó có th xác đinh các gii hn tác đng hay
phng án thích ng. Th sáu, nó có th h tr cho vic ch ra các l hng v mt
khoa hc trong nghiên cu khí hu. Cui cùng, đánh giá tác đng có th cnh báo nhn

Hình 1.2.
Phân b các dng thiên tai chính  Vit
Nam (
ngun: Natural Disaster Mitigation

Partnership
)
-6-

thc xã hi cho các vn đ ca mi quan tâm (ví d nh, giáo dc v s cn thit ca
vic ci thin s dng hiu qu ngun tài nguyên thiên nhiên) và hình thành c s cho
quyt đnh chính sách.
ã có nhiu công trình thc hin đánh giá tác đng ca BKH. Các công trình
nghiên cu đã đánh giá đc mt cách khá đy đ v tác đng ca BKH đn các lnh
vc (nh: ngun nc, h sinh thái, lng thc và rng, h thng ven bin, công
nghip, và sc khe con ngi) và các vùng min (gm: Châu Phi, Châu Á, Câu Úc và
New Zealand, Châu Âu, Châu M La tinh, Nam M, các vùng cc và các đo nh).
Các kt qu có th tìm thy trong các bn báo cáo thuc nhóm II ca IPCC. Tuy nhiên,
các đánh giá này là  quy mô không gian ln nên các kt qu đánh giá thng b lu m
tính đa phng. Do đó, đi vi mi lnh vc, mi khu vc c th cn có các đánh giá
chi tit đ có th phn ánh chính xác hn các nh hng ca BKH cng nh đa ra
nhng chin lc thích ng phù hp hn.
BKH tác đng mnh m và gây nh hng hu ht các ngành, các lnh vc và
các vùng min. Trong đó, tài nguyên nc là lnh vc chu tác đng nghiêm trng nht
ca BKH [22]. Mt trong các biu hin rõ nht ca nh hng BKH đn tài nguyên
nc là s bt thng ca các hin tng l lt và hn hán. Trong phn di đây s
tp trung tng quan các công trình nghiên cu liên quan đn bài toán tác đng ca
BKH đn l lt.
1.2. Vn đ đánh giá tác đng ca bin đi khí hu đn l lt
BKH đc cho là nh hng đn
ngp lt thông qua mt lot c ch gm:
nhng bin đi v lng ma, nhit đ,
mc nc bin và các thay đi lòng sông
[48]. Trong đó, nh hng ch yu ca
BKH đn l lt thng đn t vic gia

tng lng ma cc đoan. Kundzewicz và
cs (2010) [42] d tính cho tng lai da
trên các mô hình khí hu ch ra rng ri ro
ngp lt gia tng trên nhiu vùng min trên phm vi toàn cu. Tính trên các vùng rng
ln thì l vi tn sut 100 nm trong chu k xut hin đc d tính là tr nên thng
xuyên hn trong tng lai. Mc dù thc t tính không chc chn ca vic da trên mô

Hình 1.3.
Bin đi tn sut l lt toàn cu [37]
-7-
hình d tính là cn cân nhc và khó đ đnh lng hóa. IPCC (2014) [37] cng ch ra
trong bn báo cáo th nm rng tai bin l lt gia tng trên hn na phn th gii, tuy
nhiên s gia tng là không đng nht mà bin đng ln gia các quy mô lu vc khác
nhau.

i vi Vit Nam, theo kch bn BKH ca B TN&MT nm 2012 [3], vi
kch bn phát thi trung bình, tính đn cui th k 21, lng ma nm tng trên hu
ht khp lãnh th, mc tng ph bin t 2 đn 7%. Xu th chung là lng ma mùa
khô gim và lng ma mùa ma tng [3]. Do lng ma s tp trung hn vào các
tháng mùa ma, dn đn s gia tng tn sut, đ ln và thi gian ngp lt. Ngoài ra,
mc đ ngp lt còn tr nên nghiêm trng hn,  vùng đng bng ven bin khi có s
kt hp ngp lt do lng ma đ trên lu vc vi mc nc bin dâng (đc d tính
s tng khong 57-73cm [3], theo kch bn phát thi trung bình).
Tuy nhiên, mi quan h gia s gia tng lng ma và mc đ ngp lt ph
thuc vào nhiu nhân t và không tuyn tính. Ví d, lng ma d tính là tng 7% 
trên không có ngha s dn đn làm gia tng 7% lu lng đnh l, nó cng không có
ngha s dn ti tng 7% đ sâu và din tích ngp lt. Trong rt nhiu trng hp, s
gia tng dòng chy và mc đ ngp lt s cn đc đánh giá cn thn da trên nhng
hiu bit v mi quan h gia s m lên toàn cu và quá trình lng ma – dòng chy
– ngp lt.

Nhng nm gn đây, đã có nhiu nhà khoa hc nghiên cu tác đng ca BKH
đn tài nguyên nc nói chung và l lt nói riêng. Các công trình nghiên cu tp trung
gii quyt mt phn hay c chui mi quan h trên da trên hai cách tip cn chính là:
cách tip cn thng kê vi vic s dng các công c thng kê thc hin phân tích s
bin đi trong thi gian dài ca s liu thy vn và khí tng quan trc đ đánh giá tác
đng bin đi khí hu; và cách tip cn mô hình hóa da trên các mô hình khí hu,
thy vn và thy lc.
Hng tip cn thng kê: Jean-Luc Probst và Yves Tardy (1987, 1989) [53,
54] đã xem xét nhng dao đng chu k dài ca dòng chy lc đa toàn cu t 50 con
sông ln phân b khp ni trên th gii. Vi chui s liu các yu t nhit đ, lng
ma, dòng chy, bc hi và đ m ca 50 lu vc sông giai đon (1900-1980), bng
cách s dng các các phng pháp thng kê các tác gi đã xây dng đc phng
-8-

trình quan h gia các yu t này cho mi khu vc. Da trên hàm ph thuc ca dòng
chy theo thi gian các tác gi đã phân tích s bin đi ca dòng chy cho mi khu
vc. i vi quy mô toàn cu, các tác gi ch ra rng dòng chy toàn cu đã dao đng
và có xu hng tng vi mc đ tng trung bình khong 3% trong giai đon (1910-
1975), các tác gi cng nhn thy khí hu dng nh nóng hn và m hn t đu th
k này. Tuy nhiên, do s dng các phng pháp thng kê da trên b s liu có đ
phân gii thi gian thô (s liu hng nm) cho giai đon quá kh nên các kt qu ch
có th phn ánh s bin đi hay mi quan h trong quá kh mà cha th đa ra đc
s bin đi trong tng lai. Các nghiên cu này cng cha th đánh giá đc nhng
bin đi đi vi dòng chy l.
Sau công trình ca Jean-Luc Probst và Yves Tardy (1987, 1989) [53, 54] có
không nhiu công trình tip tc hng tip cn này. Nm 2000, Michael D. Dettinger
và Henry F. Diaz [47] s dng s liu dòng chy tháng t 1324 trm quan trc trên
toàn th gii đ xem xét s bin đi ca dòng chy quy mô toàn cu. Nghiên cu này
đã đa ra đc s bin đng theo mùa ca dòng chy trong sông nhng cha xem xét
đc s bin đng trong tng lai cng nh cha xem xét đc các đc trng khác

ca dòng chy.
Nm 2004, David Labat và cs [44] cùng s tham gia ca chính Jean-
Luc Probst đã tip tc đa ra các bng chng cho s gia tng dòng chy liên quan đn
s m lên ca khí hu. Vi vic m rng s lng các lu vc sông nghiên cu lên
221 con sông và s dng b s liu tháng, s dng phng pháp thng kê “wavelet”
các tác gi đã xây dng đc hàm quan h gia lng ma toàn cu và nhit đ toàn
cu. i vi dòng chy, công trình này ch ra mi quan h hi quy vi nhit đ rng
dòng chy toàn cu tng lên 4% khi nhit đ toàn cu tng lên 1
o
C. Tuy nhiên, công
trình cng cha đa ra đc các đánh giá cho giai đon tng lai và cha đa ra đc
các đánh giá cho dòng chy l. Ngoài ra, đ gii quyt bài toán này, các tác gi đã phi
gii quyt nhiu vn đ ny sinh khi s dng chui d liu quan trc toàn cu nh s
không đng b trong đ dài chui d liu, hay s thiu thn s liu. Các kt qu công
b ca công trình này sau đó đã gây nên mt cuc tranh lun trái chiu. c bit là các
phn hi ca David R. Legates và cs (2005) [45] khi cho rng kt lun đa ra trong
nghiên cu ca David Labat và cs (2004) [44] là không đc minh chng bi ngun
s liu đa ra.
-9-
Theo M.J. Booij (2005) [26] bài toán đánh giá BKH đn l lt vi không th
hoàn toàn thc hin da trên phng pháp thng kê, bi vì l lt là hin tng cc
đoan và các phân b ca các giá tr cc đoan có th thay đi trong tng lai. Do đó,
cn phi s dng mt cách tip cn khác da trên bn cht vt lý vi vic kt hp đc
các thông tin khí hu và thy vn cho c giai đon quá kh và tng lai. ó là cách
tip cn mô hình hóa.
Trong phn tip sau đây s tng quan v các công trình nghiên cu liên quan
đn bài toán đánh giá l lt da trên cách tip cn mô hình hóa vi vic kt hp các
mô hình khí hu đ d tính khí hu trong tng lai vi mô hình thy vn đ xem xét
nhng thay đi đn các đc trng ca l lt.
Hng tip cn mô hình hóa: ây là hng đc nhiu tác gi s dng, hu

ht các kt qu nghiên cu đu đc tng quan và có th tìm trong các báo cáo ca
IPCC. Hng tip cn này cho phép d tính đc nhng thay đi các giá tr cc đoan,
qua đó gii quyt đc nhng hn ch trong cách tip cn thng kê. Cùng vi vic cho
phép th hin mi quan h tng tác gia khí hu và thy vn, dn ti các kt qu tính
toán thy vn tin cy hn. Hu ht các nghiên cu theo hng tip cn này da trên
vic s dng kt qu đu ra t các mô hình toàn cu (GCM hay OAGCM) sau đó kt
hp vi các mô hình thy vn-thy lc. ây là hng đang ngày đc hoàn thin vi
vic nâng cao đ phân gii cho các GCM hay h quy mô bng RCM đ phù hp vi
các mô hình thy vn quy mô nh.
ã có khá nhiu các công trình ca các tác gi trên th gii đánh giá bin đi
đn tai bin l lt  các quy mô khác nhau. Tuy nhiên, hu ht các nghiên cu này
thng dng li  vic đánh giá tác đng da trên nhng thay đi ca dòng chy,
không có nhiu công trình xem xét s thay đi chi tit đn đ sâu và din ngp lt.
 xem xét s bin đi dòng chy di tác đng ca BKH các tác gi thng
s dng d liu đu vào là s liu d tính khí hu (nhit đ, giáng thy, bc hi, nc
bin dân…) t các mô hình khí hu cho mô hình hình thy vn. Các giá tr lu lng
cho các giai đon và kch bn khác nhau s đc so sánh phân tích đ nhn ra nhng
bin đi. Các nghiên đin hình trong trng hp này có th k ra nh: Slobodan
P.Simonovic và Lanhai Li (2004) [52] thc hin đánh giá tác đng ca BKH đn h
thng t hp phòng l lu vc sông Red (Manitoba, Canada). Các tác gi đã s dng
-10-

s liu d tính giáng thy và nhit đ t mô hình khí hu toàn cu HadCM3 và phát
trin mô hình DYHAM thc hin đánh giá tác đng ca BKH đn các đc trng
dòng chy l gm: dòng chy nm; thi gian xut hin l; thi gian và đ ln đnh l.
Ngoài ra, nghiên cu còn thc hin đánh giá đn đ tin cy, tính d b tn tng và
tính chng chu ca h thng phòng l lu vc sông Red; M.J. Booij (2005) [26] s
dng mô hình toàn cu HadCM3 kt hp vi mô hình thy vn HBV  ba đ phân gii
không gian khác nhau đ đánh giá tác đng ca BKH đn tn sut và lu lng l lt
lu vc sông Meuse; Hans Estrup Andersen và cs (2006) [23] s dng mô hình khí

hu khu vc HIRRAM4 kt hp vi t hp hai mô NAM và Mike 11-TRANS đ đánh
giá tác đng ca BKH đn lu lng và thy dng  vùng h lu sông Danish;
Hyun-Han Kwon và cs (2011) [43] s dng k thut h quy mô bng LMNHMM
(Non-homogeneous Hidden Markov chain Mode) t mô hình toàn cu kt hp vi mô
hình tng quan ma dòng chy SAC-SMA (Sacramento Soil Moisture Accounting)
đ thc hin đánh giá tác đng ca BKH đn tn sut l thit k cho lu vc đp
Soyang (Hàn Quc); Christian Dobler, Gerd Bürger và Johann Stötter (2012) [32] thc
hin đánh giá tác đng ca BKH đn tai bin l cho lu vc sông Alpine Lech (Áo).
Các tác gi s dng s liu khí hu t mô hình toàn cu vi phng pháp h quy mô
thng kê. Các s liu này sau đó đc đa vào mô hình thy vn HQsim đ d tính
dòng chy l cho giai đon tng lai. Nghiên cu đa ra đc nhng bin đi ca
dòng chy l theo mùa và nm di các knh bn bin đi khí hu trong tng lai;
Lehner, Bernhard và cs (2006) [
46] s dng mô hình toàn cu HadCM3 và
ECHAM4/OPYC3 kt hp vi mô hình thy vn toàn cu WaterGAP đã thc hin
đánh giá tác đng ca BKH đn l lt (tn sut và dòng chy) và hn hán trên quy
mô toàn Châu Âu.
Vi cách tip cn mô hình hóa, các công trình nghiên cu đã thu đc nhng
thành tu quan trng. Tuy nhiên, cách tip cn này cng phi đi mt vi nhng nh
hng ca tính không chc chn.  đánh gim tính không chc chn đn t vic s
dng mt mô hình d tính khí hu hay vic s dng mt kch bn, mt s tác gi thc
hin đánh giá vi vic s dng nhiu mô hình khí hu và nhiu kch bn. Các nghiên
cu tiêu biu trong trng hp này có th k ra nh: Samiran Das và Slobodan P.
Simonovic (2012) [31] đã s dng d tính khí hu t sáu mô hình AOGCM và s
dng ba kch bn A1B, B1 và A2, kt hp vi mô hình thy vn HEC-HMS thc hin
-11-
đánh giá cho sông Thames (Canada); Shaochun Huang và cs (2013) s dng ba RCM
khác nhau gm REMO, CCLM và Wettreg kt hp vi mô hình thy vn sinh thái
SWIM đ nghiên cu cho nm lu vc sông ln nht  c.
Vic xem xét đc nhng bin đi đn đ sâu và din ngp là rt quan trng.

Bi vì có d tính đc nhng bin đi v din ngp thì mi có th đa ra đc các
chin lc s dng đt phù hp, và có d tính đc nhng bin đi v đ sâu ngp thì
mi có th đa ra các tính toán chiu cao công trình. Tuy nhiên, không nhiu công
trình đánh giá đc trng din và đ sâu ngp ca l lt.  xem xét đc s bin đi
các đc trng này thng phi s dng thêm mô hình thy lc. Mô hình thy lc s
cho phép tính toán đc đ cao mc nc t giá tr lu lng tính đc t mô hình
thy vn. Mt công c phân tích không gian nh GIS kt hp vi các d liu đa hình
s cho phép đa ra đc các thông tin v đ sâu và din tích ngp.
Các nghiên cu đin hình trong trng hp này có th k ra nh: Nicola Ranger
(2011) [49] s dng ma d tính t mô hình PRECIS h quy mô t mô hình toàn cu
HadCM3 kt hp vi SWMN (Storm Water Management Model) đ đánh giá tác đng
ca BKH đn ri ro ngp lt  Mumbai. Vi bn đ din và đ sâu ngp lt th hin
theo tn sut l cc đoan, nghiên cu đã c lng đc tn tht kinh t, cng nh
nhng dân s b nh hng bi BKH di kch bn phát thi A2; Hsiao-Wen Wang,
Pin-Han Kuo và Jenq-Tzong Shiau (2013) [
34] thc hin đánh giá tác đng ca BKH
đn tính d b tn thng do l lt cho mc đích qun lý vùng đt thp  Tây Nam
ài Loan. Các tác gi s dng s liu ma thit k ng vi trng hp không có
BKH và có BKH theo kch bn A1B. S dng mô hình ngp lt đa hình hai chiu
(PHD) đc phát trin bi Chen và cng s (2007) đ mô phng ngp lt theo kch
bn BKH và các kch bn bin đi s dng đt. Nghiên cu đã đánh giá đc mc
đ bin đi ca đ sâu và din tích ngp lt cng nh tính d b tn thng vi các
tình hung chu tác đng ca BKH và không vi BKH; Sangam Shrestha (2014)
[51] s dng d tính khí hu t PRECIS kt hp vi mô hình thy vn và mô hình
thy lc (HEC-RAS) đ đánh giá tác đng ca BKH di kch bn A2 đn tai bin
l lt lu vc sông Yang  Thái Lan. Kt qu ca nghiên cu này ch ra rng din tích
đt sn xut b nh hng nng n nht; Nigel.W Arnell và Simon.N Gosling (2013)
[24] s dng d tính khí hu t 21 mô hình khí hu khác nhau kt hp vi mô hình
thy vn toàn cu đ xem xét nhng thay đi ca các đc trng l lt trên phm vi toàn
-12-

cu. Nghiên cu này đã ch ra đc các tác đng ca BKH đn đ ln và tn sut
dòng chy l, s ngi b nh hng bi ngp lt, din tích đt sn xut b nh hng
và tn tht do l lt; Arnell Nigel.W và Ben L.loyd-Hughes (2014) [25] s dng d
tính khí hu t 19 mô hình khí hu kt hp vi mô hình thy vn toàn cu đã đánh giá
nhng nh hng ca BKH da trên các kch bn RCP đn c s ngi nh hng
bi l lt.
1.3. ánh giá tác đng BKH đn l lt  Vit Nam
Hin nay, vn đ đánh giá s bin đi khí hu ti các mt phát trin ca kinh t
- xã hi đang đc quan tâm  Vit Nam. ã có nhiu công trình nghiên cu tác đng
ca BKH đn l lt nhm đa ra các gii pháp gim nh và ng phó vi BKH cho
các lu vc sông. Tuy nhiên, các công trình ch yu
thc hin đánh giá tác đng ca
BKH đn tài nguyên nc, dòng chy trung bình và cc tr dòng chy. Các nghiên
cu đin hình có th k ra nh: Mukta Sapkota và cs (2011) [50] s dng s liu khí
hu t đu ra ca mô hình GCM vi đ phân gii cao (20km) kt hp vi mô hình
thy vn phân b Hydro-BEAM (Hydrological River Basin Environment Assessment
Model) đ nghiên cu tác đng ca BKH  sông Hng. Các công trình ca Nguyn
Thanh Sn (2011) [16] và cs, Nguyn Ý Nh và cs (2011) [12, 14, 15] đã s dng sn
phm t các mô hình khí hu và các mô hình thy vn thc hin đánh giá tác đng ca
BKH đn tài nguyên nc, dòng chy trung bình và cc tr dòng chy các lu vc
sông. ây là các công trình rt có ý ngha khoa hc, các kt qu là s s khoa hc cho
các nghiên cu v đánh giá tác đng ca BKH đn tài nguyên nc cng nh l lt 
Vit Nam.
Mt s các công trình [2, 4, 5, 6, 11] đã mnh dn thc hin nghiên cu cho lu
vc sông min Trung nh: sông Hoàng Long, sông Mã, sông C, sông Gianh, sông
Nht L, sông Bn Hi, sông Thch Hãn. Các công trình này đã kt hp mô hình thy
vn-thy lc và h thông tin đa lý (GIS) đ xây dng bn đ cnh báo, d báo ngp
lt cho các lu vc sông. Tuy nhiên, các nghiên cu này cha kt hp vi mô hình khí
hu và cng cha đánh giá đc tác đng ca BKH đn ngp lt.

Mt s ít công trình [8, 22] đã thc hin đánh giá đc đn đ sâu và din ngp
lt cho các lu vc sông Vit Nam. Trong đó, công trình ca Trn Thanh Xuân và cs
(2011) [22] đã thc hin đánh giá tác đng ca BKH đn mt lot các lu vc sông
ln ca Vit Nam. ây là mt nghiên cu khá đy đ, ngoài vic tp trung vào dòng
-13-