Nghiên cứu dự tính số ngày nắng nóng cho việt nam trong bối cảnh biến đổi khí hậu luận văn ths biến đổi khí hậu (chương trình đào tạo thí điểm)
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (7.74 MB, 97 trang )
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
KHOA CÁC KHOA HỌC LIÊN NGÀNH
NGUYỄN THỊ HOÀNG YẾN
NGHIÊN CỨU DỰ TÍNH SỐ NGÀY NẮNG NÓNG CHO VIỆT NAM
TRONG BỐI CẢNH BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
LUẬN VĂN THẠC SĨ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
HÀ NỘI – 2018
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
KHOA CÁC KHOA HỌC LIÊN NGÀNH
NGUYỄN THỊ HOÀNG YẾN
NGHIÊN CỨU DỰ TÍNH SỐ NGÀY NẮNG NÓNG CHO VIỆT NAM
TRONG BỐI CẢNH BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
LUẬN VĂN THẠC SĨ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
Chuyên ngành: BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
Mã số: Chƣơng trình đào tạo thí điểm
Người hướng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Văn Hiệp
HÀ NỘI – 2018
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn này là công trình nghiên cứu do cá nhân tôi thực hiện
dƣới sự hƣớng dẫn khoa học của TS. Nguyễn Văn Hiệp, không sao chép các công
trình nghiên cứu của ngƣời khác. Số liệu và kết quả của luận văn chƣa từng đƣợc công
bố ở bất kì một công trình khoa học nào khác.
Các thông tin thứ cấp sử dụng trong luận văn có nguồn gốc rõ ràng, đƣợc trích
dẫn đầy đủ, trung thực và đúng quy cách.
Tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm về tính xác thực và nguyên bản của luận văn.
Tác giả luận văn
Nguyễn Thị Hoàng Yến
i
LỜI CẢM ƠN
Luận văn đƣợc hoàn thành tại Khoa Các khoa học liên ngành, Đại học Quốc gia
Hà Nội dƣới sự hƣớng dẫn khoa học của TS. Nguyễn Văn Hiệp, Viện Vật lý Địa cầu,
Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam. Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân
thành tới TS. Nguyễn Văn Hiệp đã hết lòng động viên, tận tình giúp đỡ và quan tâm
trong suốt quá trình thực hiện luận văn.
Tôi xin gửi lời cảm ơn đến thầy cô giáo, cán bộ Khoa Các khoa học liên ngành,
Đại học Quốc gia Hà Nội đã hết lòng giảng dạy, truyền đạt kiến thức và tạo điều kiện
cho tôi hoàn thành chƣơng trình đào tạo thạc sĩ về Biến đổi khí hậu.
Tôi cũng xin cảm ơn các bạn bè, đồng nghiệp tại Trƣờng Đại học Khoa học Tự
nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội và Viện Vật lý địa cầu, Viện Hàn lâm Khoa học và
Công nghệ Việt Nam đã hỗ trợ nhiệt tình cho tôi trong quá trình thực hiện luận văn.
Cuối cùng tôi xin gửi lời cảm ơn tới bạn bè, đồng nghiệp Ban Khoa học, Công
nghệ và Hợp tác quốc tế và gia đình tôi đã động viên tôi trong quá trình học tập và
nghiên cứu.
Tôi xin chân thành cảm ơn!
ii
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN .............................................................................................................i
LỜI CẢM ƠN................................................................................................................. ii
MỤC LỤC ..................................................................................................................... iii
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT ......................................................................................iv
DANH MỤC BẢNG ......................................................................................................vi
DANH MỤC H NH ..................................................................................................... vii
MỞ ĐẦU ......................................................................................................................... 1
CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ................................................. 5
1.1. Nghiên cứu về nắng nóng trên thế giới và Việt Nam ............................................... 5
1.1.1. Trên thế giới ..........................................................................................................5
1.1.2. Ở Việt Nam ............................................................................................................7
1.2. Vấn đề hiệu chỉnh sai số ......................................................................................... 12
1.3. Mức độ chƣa chắc chắn trong dự tính khí hậu ....................................................... 15
CHƢƠNG 2. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ SỐ LIỆU ................................... 18
2.1. Tiêu chí xác định nắng nóng .................................................................................. 18
2.2. Phƣơng pháp nghiên cứu ........................................................................................ 18
2.2.1. Phƣơng pháp hiệu chỉnh sai số hàm phân bố thực nghiệm (quantile mapping)..18
2.2.2. Phƣơng pháp tổ hợp .............................................................................................19
2.2.3. Phƣơng pháp xác định mức độ chƣa chắc chắn ..................................................20
2.2.4. Phƣơng pháp đánh giá hả năng hiệu chỉnh sai số hệ thống ............................... 20
2.3. Số liệu sử dụng ....................................................................................................... 21
2.3.1. Số liệu quan trắc bề mặt từ mạng lƣới quan trắc Việt Nam ................................21
2.3.2. Số liệu mô phỏng và dự tính của các mô hình hí hậu........................................21
CHƢƠNG 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN ................................................................ 24
3.1. Đánh giá hả năng hiệu chỉnh sai số hệ thống ....................................................... 24
3.2. Kết quả mô phỏng số ngày nắng nóng thời kỳ cơ sở 1986-2005 ........................... 29
3.3. Dự tính biến đổi số ngày nắng nóng trong tƣơng lai .............................................. 32
3.3.1. Biến đổi số ngày nắng nóng thế ỷ 21 so với thời ỳ cơ sở (1986-2005) theo
ịch bản phát thải trung bình RCP4.5 ...........................................................................32
3.3.2. Biến đổi số ngày nắng nóng thế ỷ 21 so với thời ỳ cơ sở (1986-2005) theo
ịch bản phát thải cao RCP8.5 ......................................................................................43
3.3.3. Biến đổi số ngày nắng nóng các giai đoạn của thế ỷ 21 trên cơ sở tổ hợp các
phƣơng án ......................................................................................................................55
3.4. Mức độ chƣa chắc chắn trong dự tính biến đổi số ngày nắng nóng ....................... 62
3.4.1. Mức độ chƣa chắc chắn trong dự tính biến đổi số ngày nắng nóng theo ịch bản
RCP4.5 ...........................................................................................................................62
3.4.2. Mức độ chƣa chắc chắn trong dự tính biến đổi số ngày nắng nóng theo ịch bản
RCP8.5 ...........................................................................................................................64
3.5. Thảo luận về ảnh hƣởng của biến đổi nắng nóng đến sức hỏe cộng đồng ........... 67
KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ ............................................................................... 69
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................. 73
PHỤ LỤC ....................................................................................................................... A
iii
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
A1B
Kịch bản phát thải trung bình
A2
Kịch bản phát thải cao
BĐKH
Biến đổi khí hậu
B1
Vùng khí hậu Tây Bắc
B2
Vùng khí hậu Đông Bắc
B3
Vùng khí hậu Đồng bằng Bắc Bộ
B4
Vùng khí hậu Bắc Trung Bộ
CCAM
Mô hình Khí quyển bảo giác lập phƣơng (Conformal
Cubic Atmospheric Model
CCSM3
Mô hình hệ thống khí hậu cộng đồng phiên bản 3
(Community Climate System Model version 3)
CCSM4
Mô hình hệ thống khí hậu cộng đồng phiên bản 4
CLWRF
Mô hình WRF phiên bản nghiên cứu hí hậu
CMIP5
Dự án đối chứng các mô hình hí hậu lần 5 (Coupled
Model Intercomparison Project Phase 5)
CNRM-CM5
Mô hình hí hậu toàn cầu thuộc Dự án CMIP5
ECHAM
Mô hình của trung tâm Humburg châu Âu (European
Centre Hamburg Model)
GFDL-CM3
Mô hình khí hậu toàn cầu của Phòng thí nghiệm động lực
học chất lỏng Địa Vật lý Hoa Kỳ (Geophysical Fluid
Dynamics Laboratory)
HadGEM2- ES
Mô hình khí hậu toàn cầu của Trung tâm Nghiên cứu Khí
tƣợng Hadley, Vƣơng quốc Anh
IPCC
Ủy ban liên chính phủ về Biến đổi
(Intergovernmental Panel on Climate Change)
MAE
Sai số tuyệt đối trung bình
ME
Sai số trung bình
MM5
Mô hình quy mô vừa của PSU/NCAR phiên bản 5
MM5CL
Mô hình qui mô vừa MM5 phiên bản khí hậu (Climate
Mode of the MM5)
MPI_ESM-LR
Mô hình khí hậu toàn cầu của Viện Khí tƣợng học MaxPlanck (MPI-M)
iv
hí hậu
N1
Vùng khí hậu Nam Trung Bộ
N2
Vùng khí hậu Tây Nguyên
N3
Vùng khí hậu Nam Bộ
NorESM
Mô hình khí hậu toàn cầu của Trung tâm Khí hậu Na Uy
RCP4.5
Kịch bản nồng độ hí nhà ính trung bình thấp
(Representative Concentration Pathways 4.5)
RCP8.5
Kịch bản nồng độ hí nhà
Concentration Pathways 8.5)
REMO
Mô hình khu vực REMO (Regional Model)
RegCM
Mô hình
Model)
RegCM3
Mô hình khí hậu khu vực phiên bản 3 (Regional Climate
Model version 3)
PRECIS
Mô hình hí hậu hu vực của Trung tâm Khí tƣợng
Hadley, Vƣơng quốc Anh (Providing Regional Climates
for Impacts Studies)
SNNN
Số ngày nắng nóng
SRES
Báo cáo đặc biệt về ịch bản phát thải (Special Report on
Emission Scenarios)
SREX
Báo cáo đặc biệt của Ủy ban Liên chính phủ về BĐKH về
QLRRTT và các hiện tƣợng cực đoan nhằm thúc đẩy
thích ứng với BĐKH (MANAGING THE RISKS OF
EXTREME
EVENTS
AND
DISASTERS
TO
ADVANCE CLIMATE CHANGE ADAPTATION)
Tx
Nhiệt độ tối cao ngày
UNDP
Chƣơng trình phát triển Liên Hợp Quốc (United Nationals
Develoment Programme)
WRF
Mô hình Nghiên cứu và Dự báo thời tiết (The Weather
Research and Forecast
hí hậu
v
ính cao (Representative
hu vực RegCM (Regional Climate
DANH MỤC BẢNG
Bảng 3.1. Biến đổi SNNN trung bình và ứng với các phân vị 90th, phân vị 10th các thời
kỳ thế kỷ 21 theo kịch bản RCP4.5 ...............................................................................64
Bảng 3.2. Biến đổi SNNN trung bình và ứng với các phân vị 90th, phân vị 10th các thời
kỳ của thế kỷ 21 theo kịch bản RCP8.5.........................................................................65
Bảng 3.3: Khoảng chỉ số nhiệt mà một ngƣời mạnh hỏe làm việc nặng nhọc hoặc tiếp
xúc lâu với thời tiết nóng bắt đầu bị ảnh hƣởng về sức hỏe ........................................68
vi
DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1. Số ngày nắng nóng năm tại một số trạm tiêu biểu trên các vùng khí hậu giai
đoạn 1961-2007 ............................................................................................................11
Hình 2.1. Sơ đồ phƣơng pháp hiệu chỉnh phân vị (Quantile Mapping) ........................19
Hình 2.2. Minh họa bƣớc 1 (trái) và bƣớc 2 (phải) ......................................................20
Hình 2.3 . Miền tính của các mô hình CCAM, PRECIS, clWRF, RegCM sử dụng trong
nghiên cứu ....................................................................................................................22
Hình 3.1. Sai số ME trƣớc và sau hiệu chỉnh ................................................................24
Hình 3.2. Sai số MAE trƣớc và sau hiệu chỉnh .............................................................24
Hình 3.3. Giản đồ tụ điểm của mô phỏng của các phƣơng án trƣớc khi hiệu chỉnh sai
số hệ thống cho thời kỳ cơ sở 1986-2005 ......................................................................26
Hình 3.4. Giản đồ tụ điểm của mô phỏng của các phƣơng án sau hi hiệu chỉnh sai số
hệ thống cho thời kỳ cơ sở 1986-2005 ..........................................................................27
Hình 3.5. Biến trình nhiệt độ năm của các phƣơng án trƣớc hiệu chỉnh sai số hệ thống
lấy trung bình cho thời kỳ cơ sở 1986-2005. .................................................................28
Hình 3.6. Biến trình nhiệt độ năm của các phƣơng án sau hiệu chỉnh sai số hệ thống
lấy trung bình cho thời kỳ cơ sở 1986-2005 ..................................................................28
Hình 3.7. SNNN trung bình giai đoạn 1986-2005 từ số liệu quan trắc .........................29
Hình 3.8. SNNN trung bình giai đoạn 1986-2005 của phƣơng án CCAM_ACCESS1-0
trƣớc khi hiệu chỉnh (trái) và sau khi hiệu chỉnh (phải) ................................................30
Hình 3.9. SNNN trung bình giai đoạn 1986-2005 của mô hình clWRF_NorESM1-M
trƣớc khi hiệu chỉnh (trái) và sau khi hiệu chỉnh (phải) ................................................31
Hình 3.10. SNNN trung bình năm giai đoạn 1986-2005 của phƣơng án mô hình
PRECIS_CNRM-CM5 trƣớc khi hiệu chỉnh (trái) và sau khi hiệu chỉnh (phải) ..........31
Hình 3.11. SNNN trung bình năm giai đoạn 1986-2005 mô phỏng của phƣơng án
RegCM_ACCESS1-0 trƣớc khi hiệu chỉnh (trái) và sau khi hiệu chỉnh (phải) ............32
Hình 3.12. Biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ 2016-2035 của các phƣơng án mô
hình CCAM so với thời kỳ cơ sở theo ịch bản RCP4.5 ..............................................34
Hình 3.13. Biến đổi SNNN trung bình năm thời ỳ 2016-2035 của phƣơng án clWRF
so với thời ỳ cơ sở theo ịch bản RCP4.5 ...................................................................35
Hình 3.14. Biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ 2016-2035 của các phƣơng án mô
hình PRECIS so với thời kỳ cơ sở theo kịch bản RCP4.5.............................................35
Hình 3.15. Biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ 2046-2065 của các phƣơng án
CCAM_GFDL-CM3 và CCAM_MPI-ESM-LR so với thời kỳ cơ sở theo kịch bản
RCP 4.5 ..........................................................................................................................36
Hình 3.16. Biến đổi SNNN trung bình năm thời ỳ 2046-2065 của phƣơng án mô hình
clWRF so với thời ỳ cơ sở theo ịch bản RCP4.5. ......................................................37
Hình 3.17. Biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ 2046-2065 của các phƣơng án mô
hình RegCM so với thời kỳ cơ sở theo kịch bản RCP4.5 .............................................38
vii
Hình 3.18. Biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ 2046-2065 của các phƣơng án mô
hình PRECIS so với thời kỳ cơ sở theo kịch bản RCP4.5.............................................39
Hình 3.19. Biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ 2080-2099 của các phƣơng án mô
hình CCAM_MPI-ESM-LR và CCAM_GFDL-CM3 so với thời kỳ cơ sở theo kịch
bản RCP4.5 ....................................................................................................................40
Hình 3.20. Biến đổi SNNN trung bình năm thời ỳ 2080-2099 của phƣơng án mô hình
clWRF so với thời ỳ cơ sở theo ịch bản RCP4.5 .......................................................41
Hình 3.21. Biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ 2080-2099 của các phƣơng án
RegCM so với thời kỳ cơ sở theo kịch bản RCP4.5......................................................42
Hình 3.22. Biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ 2080-2099 của các phƣơng án mô
hình PRECIS_CNRM-CM5 và PRECIS_HadGEM2-ES so với thời kỳ cơ sở theo kịch
bản RCP 4.5 ...................................................................................................................43
Hình 3.23. Biến đổi SNNN trung bình năm thời ỳ 2016-2035 của các phƣơng án mô
hình CCAM_CNRM-CM5 và CCAM_GFDL-CM3 so với thời ỳ cơ sở theo ịch bản
RCP8.5 ...........................................................................................................................44
Hình 3.24. Biến đổi SNNN trung bình năm thời ỳ 2016-2035 của mô hình clWRF so
với thời ỳ cơ sở theo ịch bản RCP8.5 .......................................................................45
Hình 3.25. Biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ 2016-2035 của các phƣơng án mô
hình PRECIS_CNRM-CM5 và PRECIS_GFDL-CM3 so với thời kỳ cơ sở theo kịch
bản RCP8.5 ....................................................................................................................45
Hình 3.26. Biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ 2046-2065 của các phƣơng án mô
hình CCAM_CNRM-CM5 và CCAM_GFDL-CM3 so với thời kỳ cơ sở theo kịch bản
RCP8.5 ...........................................................................................................................47
Hình 3.27. Biến đổi SNNN trung bình năm thời ỳ 2046-2065 của phƣơng án mô hình
clWRF so với thời ỳ cơ sở theo ịch bản RCP8.5 .......................................................48
Hình 3.28. Biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ 2046-2065 của các phƣơng án mô
hình RegCM so với thời kỳ cơ sở theo kịch bản RCP8.5 .............................................49
Hình 3.29. Biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ 2046-2065 của các phƣơng án mô
hình PRECIS_CNRM-CM5 và PRECIS_GFDL-CM3 so với thời kỳ cơ sở theo kịch
bản RCP8.5 ....................................................................................................................50
Hình 3.30. Biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ 2080-2099 của các phƣơng án mô
hình CCAM_ NorESM1-M và CCAM_GFDL-CM3 so với thời cơ sở theo kịch bản
RCP8.5 ...........................................................................................................................51
Hình 3.31. Biến đổi SNNN trung bình năm thời ỳ 2080-2099 của phƣơng án mô hình
clWRF so với thời ỳ cơ sở theo ịch bản RCP8.5 .......................................................52
Hình 3.32. Biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ 2080-2099 của các phƣơng mô
hình RegCM so với thời kỳ cơ sở theo kịch bản RCP8.5 .............................................53
Hình 3.33. Biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ 2080-2099 của các phƣơng án mô
hình PRECIS_CNRM-CM5 và PRECIS_GFDL-CM3 so với thời kỳ cơ sở theo kịch
bản RCP8.5 ....................................................................................................................54
viii
Hình 3.34. Biến đổi SNNN trung bình năm thời ỳ đầu thế ỷ 21 so với thời ỳ cơ sở
theo ịch bản RCP4.5 từ tổ hợp mô hình trƣớc hiệu chỉnh sai số (trái) và sau hi hiệu
chỉnh sai số (phải) ..........................................................................................................56
Hình 3.35. Biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ giữa thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở
theo kịch bản RCP4.5 từ tổ hợp mô hình trƣớc hiệu chỉnh sai số (trái) và sau hi hiệu
chỉnh sai số (phải) ..........................................................................................................57
Hình 3.36. Biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ cuối thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở
theo kịch bản RCP4.5 từ tổ hợp mô hình trƣớc hiệu chỉnh sai số (trái) và sau hi hiệu
chỉnh sai số (phải) ..........................................................................................................58
Hình 3.37. Biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ đầu thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở
theo kịch bản RCP8.5 từ tổ hợp mô hình trƣớc hiệu chỉnh sai số (trái) và sau hi hiệu
chỉnh sai số (phải) ..........................................................................................................59
Hình 3.38. Biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ giữa thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở
theo kịch bản RCP8.5 từ tổ hợp mô hình trƣớc hiệu chỉnh sai số (trái) và sau hi hiệu
chỉnh sai số (phải) ..........................................................................................................60
Hình 3.39. Biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ cuối thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở
theo kịch bản RCP8.5 từ tổ hợp mô hình trƣớc hiệu chỉnh sai số (trái) và sau hi hiệu
chỉnh sai số (phải) ..........................................................................................................61
Hình 3.40. Xu thế biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ đầu (a), thời kỳ giữa (b) và
thời kỳ cuối (c) theo kịch bản RCP4.5, đƣờng màu đỏ và màu tím là mức thay đổi
tƣơng ứng với phân vị 90th và phân vị 10th, đƣờng màu xanh là mức thay đổi trung
bình ................................................................................................................................64
Hình 3.41. Mức độ chƣa chắc chắn trong dự tính biến đổi SNNN các vùng khí hậu và
của Việt Nam theo kịch bản RCP4.5 dạng boxplot .......................................................64
Hình 3.42. Xu thế biến đổi SNNN trung bình năm thời kỳ đầu (a), thời kỳ giữa (b) và
thời kỳ cuối (c) theo kịch bản RCP8.5, đƣờng màu đỏ và màu tím là mức thay đổi
tƣơng ứng với phân vị 90th và phân vị 10th, đƣờng màu xanh là mức thay đổi trunng
bình ................................................................................................................................66
Hình 3.43. Mức độ chƣa chắc chắn trong dự tính biến đổi SNNN trung bình các vùng
khí hậu và của Việt Nam các thời kỳ tƣơng lai theo ịch bản phát thải RCP4.5, dạng
boxplot ...........................................................................................................................66
ix
MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn luận văn
Nắng nóng là một hiện tƣợng thời tiết đặc trƣng thƣờng xuất hiện vào mùa hè ở
các nƣớc khu vực nhiệt đới, sự xuất hiện của nắng nóng trong một số trƣờng hợp
thƣờng đi èm với hạn hán. Nắng nóng là một trong những hiện tƣợng hí tƣợng thủy
văn nguy hiểm, tác động trực tiếp đến các ngành sản xuất, sức khỏe con ngƣời, gây
nên những điều kiện bất lợi cho hoạt động kinh tế xã hội và sinh hoạt của ngƣời dân.
Khi nhiệt độ tăng cao vƣợt ngƣỡng chịu đựng của con ngƣời và sinh vật, nắng nóng
không những gây thiệt hại lớn về kinh tế, ảnh hƣởng sức khỏe mà còn là nguyên nhân
phổ biến gây ra các trƣờng hợp tử vong liên quan đến thời tiết. Ở Việt Nam, nắng nóng
là một loại thiên tai đƣợc quy định và phân cấp độ rủi ro thiên tai theo Quyết định
44/2014/QĐ-TTg ngày 15 tháng 08 năm 2014 của Thủ tƣớng Chính phủ về Quy định
chi tiết về cấp độ rủi ro thiên tai [16].
Biến đổi khí hậu (BĐKH) là sự biến đổi về trạng thái của hệ thống khí hậu, có thể
đƣợc nhận biết qua sự biến đổi về trung bình và sự biến động của các thuộc tính của nó,
đƣợc duy trì trong một thời gian đủ dài, điển hình là hàng thập kỷ hoặc dài hơn (IPCC,
2007) [31]. Biến đổi khí hậu mà biểu hiện chính là sự nóng lên toàn cầu và mực nƣớc
biển dâng đang là một trong những thách thức lớn của thế kỉ 21, là một vấn đề đang
đƣợc toàn nhân loại quan tâm. Trong những năm qua nhiều nƣớc trên thế giới đã phải
chịu nhiều thiên tai nguy hiểm nhƣ bão, mƣa lớn, nắng nóng, lũ lụt, hạn hán, rét đậm, rét
hại, ... [17] gây nhiều thiệt hại về ngƣời và tài sản. Là một trong những nƣớc chịu tác
động nặng nề nhất của BĐKH, Việt Nam cũng không nằm ngoài những tác động đó.
Trong bối cảnh BĐKH hiện nay, cùng với sự gia tăng của các hiện tƣợng thời tiết
cực đoan thì nắng nóng cũng thƣờng xuyên hơn, mức độ khốc liệt hơn. Theo nhận định
của IPCC (2013) [32], các đợt nắng nóng xảy ra nhiều hơn, thời gian éo dài hơn đặc
biệt là vào cuối thế kỷ. Nắng nóng không chỉ xảy ra ở khu vực nhiệt đới mà các khu
vực ôn đới cũng đã xuất hiện hiện tƣợng này gây ra thiệt hại lớn về ngƣời và tài sản.
Năm 1995, một đợt nắng nóng với cƣờng độ mạnh vào giữa tháng 7 là nguyên
nhân của 830 trƣờng hợp tử vong trên toàn nƣớc Mỹ, ƣớc tính trung bình có khoảng
1.000 ca tử vong mỗi năm có thể liên quan tới nắng nóng ở nƣớc này [44]. Năm 2003,
đợt nắng nóng bất thƣờng, nhiệt độ cao nhất lên đến 40oC là nguyên nhân tử vong của
1
70.000 ngƣời ở Châu Âu [55]. Năm 2010, ở Nga trên 55.000 ngƣời đã thiệt mạng
trong các đợt nắng nóng từ tháng 6 đến tháng 8 [54]. Tại Trung Quốc năm 2013, từ
ngày 31/7 đến 29/8 phần lớn các khu vực miền Trung và miền Đông Trung Quốc nhiệt
độ trung bình ngày trên 40oC, nhiệt độ cao nhất tại tỉnh Triết Giang lên tới 44.,oC;
tháng 5 năm 2015 tại Ấn Độ nắng nóng đã làm trên 2000 ngƣời thiệt mạng, nhiều khu
vực ở Ấn Độ nhiệt độ lên tới 45oC, một số nơi nóng gần 50oC…[55]. Những thống kê
thiệt hại về ngƣời này cho thấy sự khắc nghiệt của hiện tƣợng nắng nóng.
Ở Việt Nam, nắng nóng tác động trực tiếp đến điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội
cũng nhƣ sức khỏe con ngƣời. Các đợt nắng nóng thƣờng đi èm hiện tƣợng hạn hán
gây thiệt hại trong nông nghiệp, thủy điện; gia tăng các chi phí năng lƣợng trong các
ngành. Nắng nóng ảnh hƣởng đến sức khỏe ngƣời dân đặc biệt là ngƣời già và trẻ em.
Theo báo cáo của Chƣơng trình phát triển Liên Hợp Quốc (UNDP) năm 1997 –
1998, thiệt hại do nắng nóng và hạn hán ở Việt Nam làm mất trắng khoảng 120.000 ha
nông nghiệp, thiệt hại ƣớc tính 5000 tỷ đồng; năm 2004 – 2005 khu vực miền Bắc,
Tây Nguyên, Nam Trung Bộ mất trắng khoảng 142.300 ha, thiệt hại ƣớc tính 2420 tỷ
đồng; năm 2010 thiệt hại nặng nhất ở miền Trung mất trắng hàng nghìn ha, thiệt hại
ƣớc tính 2500 tỷ đồng [2] .
Với những thiệt hại do hiện tƣợng nắng nóng, trong bối cảnh BĐKH cùng với sự
nóng lên toàn cầu việc dự tính hiện tƣợng nắng nóng trong tƣơng lai nhằm cung cấp
thông tin cho các nhà quản lý có phƣơng án quản lý rủi ro và thích ứng là cần thiết.
Ở Việt Nam có rất nhiều công trình nghiên cứu về biến đổi nhiệt độ và những
hiện tƣợng cực đoan liên quan đến nhiệt độ nhƣ nắng nóng. Các nghiên cứu đã tính
toán lại xu thế thời kỳ quá khứ và dự tính tƣơng lai bằng các mô hình khí hậu toàn cầu
và khu vực. Tuy nhiên số lƣợng mô hình đƣợc sử dụng còn hạn chế. Và hầu hết các
nghiên cứu đều chƣa áp dụng phƣơng pháp hiệu chỉnh theo phân vị các sản phẩm dự
tính nhiệt độ từ các mô hình cho việc xác định số ngày nắng nóng. Trên thực tế, tất cả
các mô hình luôn tồn tại sai số hệ thống liên quan đến động lực, vật lý, điều kiện ban
đầu, điều kiện biên, mô tả địa hình,...vì vậy việc hiệu chỉnh sai số kết quả của mô hình
rất quan trọng. Ngoài ra hầu hết các nghiên cứu đều chƣa tính đến mức độ chƣa chắc
trong dự tính SNNN. Việc xác định mức độ chƣa chắc chắn có tầm quan trọng trong
việc xây dựng kịch bản khí hậu và trong sử dụng thông tin dự tính khí hậu.
2
Từ lý do này, tác giả thực hiện luận văn: “Nghiên cứu dự tính số ngày nắng
nóng cho Việt Nam trong bối cảnh biến đổi khí hậu”. Trong khuôn khổ luận văn, tác
giả dự tính số ngày nắng nóng dựa trên kết quả dự tính nhiệt độ của các mô hình động
lực đã đƣợc hiệu chỉnh sai số hệ thống theo phƣơng pháp hiệu chỉnh phân vị (quantile
mapping) và đƣa ra những nhận định về mức độ chƣa chắc chắn trong kết quả dự tính.
2. Mục tiêu nghiên cứu
- Xác định và áp dụng đƣợc phƣơng pháp hiệu chỉnh phân vị nhiệt độ tối cao cho
mô phỏng và dự tính của các mô hình.
- Dự tính và đƣa ra đƣợc các nhận định về biến đổi số ngày nắng nóng (SNNN),
mức độ chƣa chắc chắn trong dự tính SNNN cho Việt Nam từ kết quả dự tính của các
mô hình theo các kịch bản phát thải trung bình và cao, cho các giai đoạn đầu, giữa và
cuối thế kỷ 21.
3. Đối tƣợng, phƣơng pháp và phạm vi nghiên cứu của luận văn
- Đối tượng nghiên cứu: Hiện tƣợng nắng nóng, tập trung vào nghiên cứu và dự
tính SNNN.
- Phạm vi nghiên cứu: Toàn bộ lãnh thổ Việt Nam, thời kỳ cơ sở 1986-2005 và
các thời kỳ đầu (2016-2035), thời kỳ giữa (2046-2065) và thời kỳ cuối thế kỷ 21
(2080-2099) theo định nghĩa của IPCC.
- Phương pháp nghiên cứu: Luận văn sử dụng phƣơng pháp hiệu chỉnh hiệu
chỉnh sai số hệ thống sản phẩm mô hình, phƣơng pháp tổ hợp, phƣơng pháp xác định
mức độ chƣa chắc chắn và phƣơng pháp phân tích đánh giá.
4. Những đóng góp của luận văn
Về mặt khoa học: Đề xuất phƣơng pháp xác định SNNN trong dự tính khí hậu
Việt Nam thông qua hiệu chỉnh sai số hệ thống bằng phƣơng pháp hiệu chỉnh phân vị,
tổ hợp, xác định mức độ chƣa chắc chắn từ sản phẩm mô hình.
Về mặt thực tiễn: Các nhận định định tính và định lƣợng có tính đến mức độ
chƣa chắc chắn về dự tính SNNN cho khu vực Việt Nam là thông tin tham khảo hữu
ích trong nghiên cứu, ứng dụng thông tin biến đổi khí hậu.
3
5. Cấu trúc luận văn
Ngoài các phần lời cám ơn, danh sách các từ viết tắt, bảng biểu, hình vẽ, đồ thị,
mục lục, mở đầu, tài liệu tham khảo và phụ lục, nội dung chính của luận văn bao gồm:
Chương 1. Tổng quan vấn đề nghiên cứu
Trong chƣơng này sẽ trình bày tình hình nghiên cứu về hiện tƣợng nắng nóng
trên thế giới và ở Việt Nam, vấn đề hiệu chỉnh sai số hệ thống của mô hình và mức độ
chƣa chắc chắn trong kết quả dự tính.
Chương 2: Nguồn số liệu và phương pháp nghiên cứu
Trong chƣơng này sẽ trình bày sơ lƣợc về các mô hình đƣợc sử dụng, nguồn số
liệu đƣợc sử dụng để phục vụ nghiên cứu và phƣơng pháp hiệu chỉnh sai số hệ thống
sản phẩm các mô hình, phƣơng pháp xác định mức độ chƣa chắc chắn kết quả của mô
hình, phƣơng pháp đánh giá
Chương 3: Kết quả và thảo luận
Chƣơng này trình bày toàn bộ kết quả xác định SNNN thời kỳ cơ sở kèm theo
đánh giá chất lƣợng phƣơng pháp hiệu chỉnh sai số; kết quả dự tính biến đổi SNNN
thời kỳ tƣơng lai của các phƣơng án mô hình và trên cơ sơ tổ hợp của các phƣơng án
mô hình và những nhận định về mức độ chƣa chắc chắn trong kết quả dự tính.
Kết luận và khuyến nghị trình bày tóm tắt các kết quả chủ yếu của luận văn,
những điểm mới đã đạt đƣợc; nêu những tồn tại và kiến nghị việc sử dụng kết quả luận
văn cũng nhƣ các vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu.
4
CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.1. Nghiên cứu về nắng nóng trên thế giới và Việt Nam
Trong những năm gần đây, đã có rất nhiều tác giả trong và ngoài nƣớc nghiên
cứu về các hiện tƣợng nắng nóng dựa vào nhiệt độ cực trị hoặc các chỉ số khí hậu trên
mỗi vùng.
1.1.1. Trên thế giới
Theo báo cáo lần thứ tƣ của IPCC (2007) [31], nhiệt độ trung bình toàn cầu tăng
lên 0,74±0,18oC trong vòng 100 năm qua (từ 1906-2005) với tốc độ tăng nhiệt độ
trong 50 năm cuối là +0,13±0,03oC/thập kỷ, gần bằng 2 lần tốc độ tăng trung bình
trong thời kỳ 1906-2005. Cùng với sự tăng lên của nhiệt độ, theo IPCC (2007) hiện
tƣợng thời tiết, khí hậu cực đoan liên quan đến nhiệt độ nhƣ số đợt nắng nóng cũng có
xu hƣớng tăng lên từ những năm 1950 [31].
Theo báo cáo mới nhất của IPCC (2013), với kịch bản phát thải trung bình, nhiệt
độ trái đất rất có khả năng tăng lên 1oC giai đoạn đầu thế kỉ 21 (2016-2035); tăng đến
1,5oC giai đoạn giữa thế kỉ 21 (2046-2065) và có khả năng tăng hơn 2oC vào cuối thế
kỷ (2081-2100). Theo đó, báo cáo cũng nhận định rằng các đợt nắng nóng xảy ra nhiều
hơn, thời gian éo dài hơn, đặc biệt là vào cuối thế kỷ 21 [32].
Bonsal và nnk (2001) sử dụng số liệu nhiệt độ cực đại, cực tiểu và nhiệt độ trung
bình ngày của 210 trạm trên toàn Canada để phân tích xu thế nhiệt độ cực trị hàng
ngày trong thế kỉ XX cho 2 giai đoạn 1900-1998 (cho miền Nam Canada) và giai đoạn
1958-1998 (cho toàn Canada). Cực trị thấp và cực trị cực cao về nhiệt độ đƣợc xác
định theo phân vị 5th va 95th của nhiệt độ cực tiểu và cực đại ngày. Nghiên cứu đã chỉ
ra rằng, từ năm 1990 nhiệt độ trung bình hàng năm trên miền Nam Canada tăng trung
bình 0,98oC với sự ấm lên lớn nhất trong mùa đông và đầu mùa xuân. Nhiệt độ cực
tiểu tăng mạnh hơn nhiệt độ cực đại, theo đó làm giảm biên độ nhiệt ngày. Phía Nam
Canada, những ngày có nhiệt độ cực đoan thấp giảm đi trong mùa đông, mùa xuân,
tăng số ngày có nhiệt độ cực trị cao trong mùa đông và mùa xuân. Sự thay đổi nhiệt độ
cực cực trị cao trong mùa hè không rõ rệt. Thời kì 1950-1998 có sự khác biệt lớn giữa
các vùng nhất là mùa đông và mùa xuân. Tăng giá trị nhiệt độ cực trị đối với nhiệt độ
cực tiểu và cực đại ngày ở phía Tây Canada và giảm đi ở phía Đông, biến đổi mạnh
mẽ xảy ra trong mùa xuân với sự tăng giá trị nhiệt độ ở phân vị 5th lên 5oC/49 năm
5
quan trắc ở phía Tây và giảm tƣơng ứng ở phía Đông. Mùa hè có sự khác biệt không
gian ít hơn với nhiệt độ cực tiểu tăng hầu hết trên toàn Canada và cũng nhƣ toàn giai
đoạn 1990-1998, sự biến đổi cực trị về nhiệt độ cực đại ngày không rõ rệt [19].
Sử dụng bộ số liệu nhiệt độ cực đại ngày từ 300 trạm trên lãnh thổ Trung Quốc
giai đoạn 1958-2008, Wei và Chen đã nghiên cứu xu thế biến đổi của nhiệt độ cực trị
cao trên phạm vi toàn Trung Quốc trong mùa hè (từ tháng 6 đến tháng 8). Tác giả sử
dụng ngƣỡng của ngày có nhiệt độ cực trị cao là lớn hơn 35oC. Kết quả cho thấy có xu
thế giảm đáng ể ở khu vực giữa Trung Quốc và xu thế tăng lên ở miền Bắc và miền
Nam Trung Quốc. Sự giảm số ngày có nhiệt độ cực trị cao ở miền Trung Trung Quốc
xảy ra chủ yếu trong giai đoạn trƣớc những năm 1980 và sự gia tăng đáng ể số ngày
có nhiệt độ cực trị cao tại hầu hết các trạm sau những năm 1980. Tác giả còn cho rằng
có khả năng tăng vọt số ngày có nhiệt độ cực trị cao tại hầu hết các trạm trên toàn
Trung Quốc từ giữa những năm 1990, đặc biệt là ở miền Nam, miền Đông, miền Bắc
và Tây Bắc Trung Quốc [51].
Để dự tính biến đổi của các hiện tƣợng cực trị thời tiết vùng đông Hoa Kỳ cho
cuối thế kỉ 21 (2057-2099), Gao và nnk [26] đã sử dụng mô hình khí hậu phân giải cao
WRF với kịch bản RCP8.5. Kết quả cho thấy, đến cuối những năm 2050s, các đợt
nắng nóng trở nên nghiêm trọng hơn ở hầu hết các vùng phía Đông Hoa Kỳ, riêng
vùng Đông bắc Mỹ nắng nóng tăng mạnh về cƣờng độ, tăng hoảng 3,5oC. Một
nghiên cứu khác của Maule và nnk [38] sử dụng kết hợp các mô hình toàn cầu và khu
vực khác nhau NorESM-WRF (BCCR) và EC-EARTH-HIRHAM5 (DMI), mô hình
toàn cầu đƣợc tăng độ phân giải đến 8 km dự tính nắng nóng ở Bắc Châu Âu với 2
kịch bản RCP4.5 và RCP8.5. Kết quả tính toán cho giai đoạn 2021-2050 và 2071-2100
so với giai đoạn 1981-2010 cho thấy tỉ lệ nắng nóng tăng ở khu vực này và thời gian
mỗi đợt nắng nóng sẽ éo dài hơn trong tƣơng lai. Tƣơng tự nhƣ vậy, Sun [46] bằng
phƣơng pháp downscaling từ các mô hình toàn cầu (CMIP5) dự tính biến đổi số ngày
nắng nóng vùng Los Angele cho giữa thế kỷ 21 (2041-2060) và cuối thế kỷ 21 (20812100). Với kịch bản RCP8.5, kết quả cho thấy đến cuối thế kỷ 21, vùng sâu lục địa
tăng lên tới 60-90 ngày nắng nóng mỗi năm, hu vực miền núi đêm lạnh khó xảy ra.
Trong nghiên cứu về mối quan hệ giữa các đợt nắng nóng và tỉ lệ tử vong do
bệnh nhồi máu cơ tim ở Đức, Stefan Zacharias và nnk [45] sử dụng 19 mô hình khu
6
vực, độ phân giải 0,25° × 0,25° với kịch bản trung bình A1B đánh giá biến đổi nắng
nóng cho ba thời kì: hiện tại (1971–2000), tƣơng lai gần (2021–2050) và tƣơng lai xa
(2069–2098). Trong nghiên cứu này, đợt nắng nóng là khoảng thời gian có ít nhất 3
ngày liên tiếp với nhiệt độ không khí trung bình lớn hơn phân vị thứ 95 của thời kỳ
1971-2000. Kết quả tổ hợp trung bình từ các mô hình cho thấy, trong tƣơng lai các đợt
nắng nóng ở Đức sẽ tăng cả về tần suất, độ dài và cƣờng độ. Đến cuối thế kỉ 21, số đợt
nắng nóng có thể gấp 3 lần hiện nay; tính trung bình hàng năm số đợt nắng nóng tăng
1.6 lần thời kỳ 2021-2050 và tăng 3.2 lần thời kỳ 2069-2098, độ dài trung bình mỗi
đợt nắng nóng tăng 25% và nhiệt độ trung bình mỗi đợt nắng nóng tăng 1oC. Kết quả
này phù hợp với nhiều nghiên cứu hác cũng cho dự tính số đợt nắng nóng tăng lên,
cƣờng độ mạnh hơn và độ dài mỗi đợt tăng lên ở nhiều khu vực khác nhau trên thế
giới nhƣ Bắc Mỹ, Châu Âu và Úc.
Trong một nghiên cứu khác của Lau và Nath sử dụng 2 mô hình hoàn lƣu chung
với độ phân giải ngang 50 và 200km, kết quả cho thấy có sự gia tăng đáng ể thời gian
và tần số đợt nắng nóng và số ngày nắng nóng trong năm trong suốt thế kỉ 21 ở Bắc
Mỹ [41].
Theo báo cáo SREX của IPCC, ghi nhận đƣợc sự giảm số ngày và số đêm lạnh
và sự gia tăng số ngày và số đêm ấm tại các lục địa trên quy mô toàn cầu. Hầu hết các
khu vực có đủ dữ liệu cũng ghi nhận đƣợc độ dài các đợt nắng nóng đã tăng lên từ
giữa thế kỷ 20. Những tác động của con ngƣời đã đƣa đến xu thế tăng lên của các cực
trị nhiệt độ tối cao và tối thấp. Các mô hình cũng cho thấy xu thế này trong các cực trị
nhiệt độ vào cuối thế kỷ 21. Xu hƣớng tăng lên về tần suất cũng nhƣ biên độ và giảm
số ngày và đêm lạnh xảy ra trong suốt thế kỷ 21 trên quy mô toàn cầu; độ dài, tần suất,
cƣờng độ các đợt nắng nóng tăng lên ở hầu hết các lục địa. Theo các kịch bản phát thải
A2 và A1B của SRES, ,vào giữa thế kỷ 21, nhiệt độ ngày cao nhất hàng năm tăng từ 13oC và tăng từ 2-5oC vào cuối thế kỷ so với nhiệt độ ngày cao nhất hàng năm của
chuỗi số liệu 20 năm cuối thế kỷ 20. Giá trị tăng này tùy thuộc vào vùng và kịch bản
phát thải [33].
1.1.2. Ở Việt Nam
Cũng nhƣ trên thế giới, cho đến nay ở Việt nam cũng đã có nhiều nghiên cứu về
xu thế nắng nóng trong quá hứ và dự tính nắng nóng thời ỳ tƣơng lai.
7
Phân tích sự biến đổi nhiệt độ cực trị ở Việt Nam giai đoạn 1961-2007 trên tập số
liệu nhiệt độ cực đại và cực tiểu ngày của 58 trạm quan trắc hí tƣợng trên 7 vùng khí
hậu, Hồ Thị Minh Hà và Phan Văn Tân [4] cho thấy, nhiệt độ cực tiểu tháng của Việt
Nam tăng lên trung bình gần 0,9oC/thập kỷ, nhanh hơn nhiều so với tốc độ ấm lên của
nhiệt độ trung bình toàn cầu; nhiệt độ cực đại tháng lại giảm nhẹ khoảng 0,1oC/thập
kỷ. Mức độ và xu thế biến đổi của nhiệt độ cực tiểu và nhiệt độ cực đại hông đồng
nhất trên toàn Việt Nam. Nhiệt độ cực đại có xu hƣớng giảm nhẹ ở những khu vực có
nhiệt độ cực đại cao và tăng ở những khu vực có nhiệt độ cực đại thấp hơn; nhiệt độ
cực tiểu tăng trên những khu vực có giá trị cực tiểu thấp và tăng nhẹ hoặc giảm trên
những khu vực có giá trị cực tiểu cao hơn và tăng trung bình từ 1-2oC trên cả nƣớc.
Tốc độ tăng của nhiệt độ cực tiểu nhanh hơn nhiều so với nhiệt độ cực đại.
Nguyễn Viết Lành [7] đã phân tích các trung tâm hí áp ảnh hƣởng đến Việt
Nam để giải thích sự tăng lên của nhiệt độ trung bình trên một số trạm đặc trƣng trong
thời kỳ 1961-2000, kết quả cho thấy nhiệt độ trung bình trong thời kỳ này đã tăng lên
từ 0,4-0,6oC, nhƣng xu thế tăng rõ rệt nhất xảy ra trong thập kỷ cuối và trong mùa
đông, đặc biệt là trong tháng 1, mà nguyên nhân là do sự mạnh lên của cao áp Thái
Bình Dƣơng trong thời kỳ này.
Phân tích số ngày nắng nóng trong từng thời kỳ trên lãnh thổ Việt Nam, Nguyễn
Đức Ngữ [10] cho rằng SNNN trong thập kỷ 1991 - 2000 nhiều hơn so với các thập kỷ
trƣớc, đặc biệt ở Trung Bộ và Nam Bộ.
Nghiên cứu sự biến động theo không gian, thời gian, mức độ và xu thế biến đổi
của nắng nóng trong giai đoạn 1961-2007, Chu Thị Hƣờng và nnk [6] sử dụng số liệu
nhiệt độ cực đại ngày của 57 trạm quan trắc trên 7 vùng khí hậu Việt Nam dựa trên các
đặc trƣng thống ê nhƣ chuỗi SNNN; độ lệch chuẩn của SNNN; xu thế biến đổi tuyến
tính theo thời gian của số ngày xuất hiện nắng nóng. Kết quả cho thấy nắng nóng xảy
ra nhiều nhất ở vùng Bắc Trung Bộ (B4) và giảm dần về phía bắc và phía nam của
lãnh thổ. Nắng nóng thƣờng xuất hiện từ tháng 3 đến tháng 9 ở các vùng khí hậu Tây
Bắc (B1) đến Nam Trung Bộ (N1), từ tháng 2 đến tháng 6 ở Tây Nguyên (N2) và Nam
Bộ (N3). Cƣờng độ mạnh nhất của nắng nóng xảy trong các tháng mùa hè, tháng 6 và
7 với các vùng từ B2 đến N1 và trong tháng 4 và tháng 5 với các vùng B1, N2, N3.
Nắng nóng có xu thế tăng ở hầu hết các trạm trong thời kỳ 1961-2007 và tăng nhanh
8
hơn trong thời kỳ 1991-2007 ở các trạm thuộc vùng B2, B3 và B4 nhƣng lại giảm
xuống ở một số trạm thuộc vùng B1, N2 và N3. Biến động nắng nóng xảy ra mạnh hơn
ở những trạm và những tháng có số ngày nắng nóng lớn.
Trong nghiên cứu về dự tính khí hậu cho khu vực miền Trung Việt Nam bằng
phƣơng pháp hạ quy mô động lực, tác giả Ngô Đức Thành và nnk [14] đã dùng mô
hình khí hậu khu vực RegCM3 với điều kiện biên từ mô hình toàn cầu CCSM3
(Community Climate System Model) chạy với 2 kịch bản A1B và A2. Kết quả cho
thấy thời kì 2020-2050, cả 2 kịch bản đều cho mức tăng nhiệt độ khoảng 1oC, tăng
mạnh hơn hi đi từ khu vực ven biển vào khu vực nằm sâu trong đất liền. Cả hai kịch
bản đều cho nhiệt độ tăng lên nhiều vào mùa hè. Nhiệt độ cũng tăng lên trong mùa
đông với mức tăng thấp hơn so với trung bình năm. Nhiệt độ mùa hè tăng nhanh hơn
nhiệt độ mùa đông và theo đó, biên độ năm của nhiệt độ trong năm tăng. SNNN tăng
lên ở tất cả các trạm và tăng nhiều hơn ở khu vực phía Bắc.
Phan Văn Tân và Ngô Đức Thành [13] cũng đã đƣa ra những nhận định về xu thế
biến đổi của các yếu tố và hiện tƣợng khí hậu cực đoan, trong đó: nhiệt độ cực đại và
nhiệt độ cực tiểu có xu thế tăng trên toàn lãnh thổ; nhiệt độ cực tiểu tăng nhanh hơn
nhiệt độ cực đại. Phù hợp với sự gia tăng của nhiệt độ cực đại và cực tiểu, SNNN có
xu thế tăng lên ở các vùng khí hậu. Dự tính khí hậu tƣơng lai theo kịch bản A1B dựa
trên trung bình tổ hợp từ 3 mô hình khí hậu khu vực là RegCM, CCAM và REMO cho
thấy nhiệt độ không khí trung bình trên khu vực Việt Nam tăng lên đáng ể, có thể lên
tới 0,3°C/thập kỷ trong giai đoạn 2000-2050, ngoại trừ một phần nhỏ ở khu vực Bắc
Trung Bộ. Nghiên cứu này cũng đƣa ra nhận xét về tính chƣa chắc chắn của kết quả
từng mô hình. Theo các tác giả những kết quả dự tính khí hậu nhận đƣợc từ nghiên
cứu này mặc dù đã là tổ hợp sản phẩm từ ba mô hình nhƣng vẫn còn quá ít để xác định
độ tin cậy của chúng.
Theo kịch bản Biến đổi khí hậu, nƣớc biển dâng cho Việt Nam năm 2012 của Bộ
Tài nguyên và Môi trƣờng năm 2012 [1], vào cuối thế kỷ 21 SNNN (nhiệt độ cao nhất
trên 35oC) tăng từ 15 đến 30 ngày trên phần lớn diện tích cả nƣớc. Đa phần diện tích
Bắc Bộ và một phần nhỏ diện tích Tây Nguyên có mức tăng từ 5 đến 15 ngày.
Theo báo cáo đặc biệt của Việt Nam về quản lý rủi ro thiên tai và các hiện tƣợng
cực đoan nhằm thúc đẩy thích ứng với biến đổi khí hậu [2], SNNN tăng ở hầu hết các
9
khu vực, đặc biệt là ở Đông Bắc, Đồng bằng Bắc Bộ và Tây Nguyên. Số ngày và số
đợt nắng nóng dự tính tăng trên hầu hết trên các khu vực, nhất là khu vực miền
Trung.Theo kịch bản cao RCP 8.5, SNNN dự tính đến giữa thế kỷ 21 tăng phổ biến từ
20-30 ngày so với thời kỳ 1980-1999 ở khu vực Nam Bộ; và đến cuối thế kỷ 21, tăng
khoảng từ 60-70 ngày trên khu vực Đông Bắc, Đồng bằng Bắc Bộ, Trung Trung Bộ,
Nam Trung Bộ và Nam Bộ, các khu vực khác có mức tăng thấp hơn. Đến cuối thế kỷ
21, số đợt nắng nóng (3 ngày liên tiếp xuất hiện nắng nóng) đƣợc dự tính gia tăng ở
hầu hết khu vực của Việt Nam, đặc biệt khu vực Nam Bộ và Nam Tây Nguyên với
mức tăng có thể lên tới 6 đến 10 đợt; các khu vực còn lại có mức tăng từ 2 đến 6 đợt.
Theo tác giả Katzfey và Nguyen [35], số ngày trong năm có nhiệt độ cực đại lớn
hơn 35oC đƣợc dự tính sẽ tăng trong suốt thế kỷ 21 cho kịch bản RCP8.5 và tăng mạnh
ở nửa sau thế kỉ ở miền Nam Việt Nam. Các tác giả cũng đƣa ra ết quả dự tính số
ngày nóng (ngày có nhiệt độ cực đại lớn hơn nhiệt độ tại phân vị 90) tăng đáng ể
trong thế kỷ 21 và tăng mạnh hơn ở nửa sau thế kỷ trong khu vực đồng bằng Bắc Bộ,
tăng mạnh ở khu vực Nam Trung Bộ từ giữa thế kỷ 21 và tăng trong suốt thế kỷ 21 ở
khu vực Nam Bộ. Cũng liên quan đến việc cung cấp cơ sở khoa học cho cập nhật kịch
bản biến đổi khí hậu và nƣớc biển dâng, Nguyễn Văn Hiệp đã dự tính SNNN trên
phạm vi cả nƣớc theo hai kịch bản RCP4.5 và RCP8.5. Kết quả tổ hợp trung bình từ
các mô hình clWRF, PRECIS và mô hình CCAM cho thấy SNNN có xu thế tăng trên
phạm vi cả nƣớc theo cả hai kịch bản. Đến cuối thế kỷ 21, SNNN khu vực Việt Nam
tăng lên 30-50 ngày so với thời kỳ cơ sở (1986-2005) theo kịch bản RCP4.5 và 60-80
ngày theo kịch bản RCP8.5, tăng nhanh nhất ở Nam Bộ và Bắc Trung Bộ, tăng thấp
nhất ở Tây Nguyên và một phần Nam Trung Bộ [5].
Thử nghiệm dự tính SNNN trên khu vực Việt Nam bằng mô hình clWRF, Phạm
Quang Nam và nnk [9] dự tính SNNN của mô hình theo phân vị quan trắc của ngƣỡng
nắng nóng. Kết quả cho thấy, vào giữa thế kỷ 21, theo kịch bản trung bình RCP4.5,
SNNN trung bình năm tăng phổ biến 20-40 ngày so với thời kỳ cơ sở 1986-2005 trên
hầu hết phạm vi cả nƣớc. Theo kịch bản cao RCP8.5, SNNN tăng phổ biến 30-60 ngày
trên phạm vi cả nƣớc, phổ biến 30-40 ngày đối với các vùng khí hậu phía Bắc và 5070 ngày đối với các vùng khí hậu phía Nam. Theo cả hai kịch bản, vào giữa thế kỷ 21,
SNNN ở các vùng khí hậu phía Nam tăng nhanh hơn so với các vùng khí hậu phía
Bắc.
10
Trong khuôn khổ đề tài cấp Nhà nƣớc, Phan Văn Tân [12] đã phân tích xu thế
nắng nóng trong quá khứ và dự tính nắng nóng cho nửa đầu thế kỉ 21 (2000-2050).
Phân tích xu thế biến đổi của nắng nóng trên tập số liệu từ 1961-2007, tác giả đã
chỉ ra hiện tƣợng nắng nóng có xu thế tăng nhiều trên các vùng khí hậu phía Bắc và
tăng dần từ Bắc vào Nam; các vùng khí hậu phía Năm có sự tăng giảm không nhất
quán nhƣng vẫn nhận thấy xu thế tăng trên đa số các trạm và tăng dần từ Nam ra Bắc.
Miền Trung là tâm của nắng nóng, nhất là vùng B4, số ngày nắng nóng cao nhất lên
tới 90 ngày và ít nhất 20 ngày và hầu hết các trạm trong vùng có số ngày nắng nóng
khoảng 40-60 ngày [12].
Hình 1.1. Số ngày nắng nóng năm tại một số trạm tiêu biểu trên các vùng
khí hậu giai đoạn 1961-2007 [12]
Phan Văn Tân [12] sử dụng ba mô hình khu vực RegCM, REMO và MM5CL để
dự tính các yếu tố và hiện tƣợng khí hậu cực đoan trong nửa đầu thế kỷ 21 (20002050), với số liệu đầu vào là sản phẩm của mô hình toàn cầu CCSM3.0 và
ECHAM5/MPI-OM cho hai kịch bản phát thải A1B và A2. Đối với hiện tƣợng nắng
nóng, từ kết quả tính toán riêng của từng mô hình, tác giả đã ết luận các mô hình
không nắm bắt tốt hiện tƣợng nắng nóng nhƣng vẫn nhận thấy xu thế tăng của các chỉ
số liên quan đến hiện tƣợng này (chuẩn sai của: SNNN diện rộng, SNNN cục bộ,
SNNN gay gắt và các chỉ số đối với số đợt nắng nóng) trên tất cả các vùng khí hậu.
Ngô Đức Thành [15] dự tính BĐKH bằng các mô hình khu vực RegCM, REMO,
CCAM và MM5 đến năm 2100 cho 2 ịch bản phát thải A1B và A2. Đánh giá ết quả
dự tính theo các mô hình cho nhóm yếu tố hiện tƣợng cực đoan liên quan đến nhiệt độ
thời kỳ giữa thế kỷ đến năm 2050 cho từng mô hình so với thời kỳ chuẩn 1980-1999
11
cho thấy kết quả thay đổi của các yếu tố và hiện tƣợng là hác nhau đáng ể giữa các
mô hình và giữa các vùng. Hầu hết các mô hình đều cho kết quả nhiệt độ cực đại ngày
tăng trên toàn lãnh thổ, ngoại trừ MM5. Đối với nhiệt độ cực đại và cực tiểu năm, các
mô hình đều cho kết quả tăng, nhiệt độ cực đại năm tăng mạnh hơn nhiệt độ cực tiểu.
Cùng với sự gia tăng của nhiệt độ, SNNN cũng tăng lên trong tƣơng lai với mức tăng
khác nhau giữa các mô hình. Mô hình RegCM và MM5 do đặc tính mô phỏng nhiệt độ
thiên thấp nên dự tính SNNN chỉ tăng nhẹ ở một số địa điểm thuộc Bắc Bộ, các khu
vực khác gần nhƣ hông thay đổi; CCAM cho mức tăng đến 40 ngày/năm cho cả 2
kịch bản; REMO cũng cho mức tăng trung bình dƣới 10 ngày/năm có nơi đến 20
ngày/năm nhƣ hu vực Tây Nguyên. Qua đánh giá từng mô hình cho thấy sự thay đổi
cho các yếu tố liên quan đến nhiệt độ không khác nhau nhiều giữa các kịch bản nhƣng
phụ thuộc nhiều vào mô hình sử dụng và khu vực địa lý. Trong nghiên cứu này tác giả
tiếp tục chỉ ra mức độ biến đổi của một số yếu tố và hiện tƣợng trên cơ sở tổ hợp kết
quả của các mô hình bằng nhiều phƣơng pháp tổ hợp khác nhau [15].
1.2. Vấn đề hiệu chỉnh sai số
Mô hình khí hậu khu vực cũng nhƣ toàn cầu luôn tồn tại sai số do bản thân mô
hình cũng nhƣ mô tả các quá trình vật lý, tính chƣa chắc chắn do nhiều nguồn gốc
khác nhau. Vì vậy, các nhà nghiên cứu cho rằng nếu kết quả các mô hình hông đƣợc
hiệu chỉnh thì việc ứng dụng kết quả đặc biệt trong các đánh giá tác động sẽ không sát
với thực tế.
Sai số hệ thống đã đƣợc phát hiện từ rất sớm [25], [28], [39]. Jacob và nn [34]
đã nghiên cứu các lỗi hệ thống trong RCMs liên quan đến khả năng mô phỏng khí hậu
và sự biến động liên hàng năm đối với nhiệt độ và lƣợng mƣa và đã tìm thấy rằng tồn
tại một sai số hệ thống do các mô hình đối với nhiệt độ. Với những sai số dẫn đến kết
quả mô hình có thể đánh giá thiên cao hoặc thiên thấp các biến dự báo. Vì vậy, việc
hiệu chỉnh sai số hệ thống các mô hình là quan trọng và cần thiết.
Có nhiều phƣơng pháp thực nghiệm thống kê hiệu chỉnh sai số hệ thống đã và
đang đƣợc phát triển. Phƣơng pháp hiệu chỉnh sai số đơn giản nhất là phƣơng pháp
delta, trong đó loại bỏ sai số hệ thống trung bình trong một thời kì nhất định hoặc có hệ
số delta cho toàn bộ thời kì xem xét hoặc cho từng giai đoạn khác nhau (ví dụ: hệ số
delta cho từng tháng, từng mùa), đây cũng là nhƣợc điểm của phƣơng pháp này [37].
12
Với Y0: giá trị quan trắc hiện tại; X0: giá trị mô phỏng thời kì hiện tại; X1: mô
phỏng tƣơng lai
Phƣơng pháp hồi quy tuyến tính đa biến đã từng đƣợc sử dụng để tạo ra những
chuyển hóa tuyến tính giữa một hay nhiều nhân tố dự báo và yếu tố dự báo [29], [30]
[36]. Những điều chỉnh này thay đổi trị số trung bình và phƣơng sai của các chuỗi
quan trắc và dự báo. Để khắc phục đặc điểm tính biến thiên bị suy giảm, Zorita và von
Storch [53] đã giới thiệu một thành phần nhiễu trong đó thêm vào một sự biến thiên
ngẫu nhiên và cho ra một kết quả tốt hơn.
Tỉ lệ phƣơng sai hiệu chỉnh giá trị trung bình và phƣơng sai của chuỗi thời gian
của nhiệt độ. Đó là cách tiếp cận từng bƣớc và đầu tiên là sử dụng một tỉ lệ tuyến tính.
Trong bƣớc thứ hai, chuỗi thời gian gốc đã hiệu chỉnh và dự báo đƣợc xếp trên đƣờng
trung bình 0 hàng tháng. Bƣớc thứ 3 tính tỉ lệ giữa độ lệch chuẩn với tỉ số của độ lệch
chuẩn quan trắc và dự báo gốc (control run). Bƣớc cuối cùng tính chuỗi thời gian đƣợc
hiệu chỉnh dựa trên độ lệch chuẩn sử dụng trung bình đã đƣợc hiệu chỉnh của bƣớc đầu
tiên [22].
Phƣơng pháp tƣơng tự là một phƣơng pháp lấy mẫu tiên tiến sử dụng số liệu
trong quá khứ mà ở đó trạng thái khí quyển đƣợc tìm thấy tƣơng tự với số liệu của
hình thế synop của một ngày bất kỳ để dự báo. Ở đây hông cần giả thiết về sự phân
bố thống kê của cấu trúc thời gian, không gian và sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến.
Nếu các hình thế synop đƣợc chọn ngẫu nhiên từ lịch sử thì phƣơng pháp đó đƣợc gọi
là phƣơng pháp tƣơng tự gần nhất [23], [53].
Phƣơng pháp tiếp cận tiên tiến hơn đƣợc gọi là hàm phân bố (quantile mapping QM), QM lần đầu tiên đƣợc đề cập bởi Brier và Panofsky [21] nhƣ một hàm chuyển
đổi kinh nghiệm. Déqué [24]; Boé và nnk [18] lần đầu sử dụng nó cho việc hiệu chỉnh
sai số và hạ qui mô. Những phƣơng pháp dựa trên phân vị ngày càng phổ biến trong
thời gian gần đây và đã đƣợc ứng dụng để hạ qui mô và hiệu chỉnh nhiệt độ và mƣa từ
những mô hình khí hậu khu vực [42], [48], [49]. Phƣơng pháp này dựa trên giả thiết
hàm phân bố của yếu tố khí quyển từ mô phỏng của các GCMs và RCMs là tƣơng tự
với số liệu quan trắc. Nhƣ vậy, nếu sản phẩm dự tính là tốt thì phân bố của mô phỏng
và của quan trắc phù hợp với nhau. Nghĩa là hàm phân bố của mô phỏng sau khi hiệu
13
chỉnh phù hợp với phân bố quan trắc.
Themeßl và nnk so sánh hầu hết những phƣơng pháp hiệu chỉnh sai số và hạ qui
mô đƣợc đề cập ở trên ứng dụng cho tổng lƣợng mƣa ngày của một mô hình khí hậu
khu vực cho khu vực Alp châu Âu. Họ chỉ ra rằng phƣơng pháp QM cho chất lƣợng
tốt nhất đối với mƣa ngày [48].
Teutschbein và Seibert [47] so sánh những phƣơng pháp hiệu chỉnh sai số (BC)
tƣơng tự nhƣ Themeßl và nn [48] nhƣng tập trung vào những ứng dụng thủy văn, ở đây
là những mô phỏng dòng chảy. Họ thấy rằng có sự khác biệt về mức độ thành công của
mỗi phƣơng pháp. Và cũng nhƣ Themeßl [48], họ đồng ý QM là phƣơng pháp hiệu
chỉnh sai số tốt nhất trong số những phƣơng pháp đƣợc kiểm tra.
Räisänen and Räty [43] đã so sánh 5 phƣơng pháp hiệu chỉnh sai số cho việc ứng
dụng trong nhiệt độ của khí hậu tƣơng lai, bao gồm: (1) Chỉ hiệu chỉnh cho độ lệch
trung bình, (2) hiệu chỉnh cho độ lệch trung bình và độ lệch chuẩn, (3) hiệu chỉnh cho
giá trị trung bình, độ lệch chuẩn và độ lệch, và (4) là hiệu chỉnh bằng QM và làm trơn
(trung bình trƣợt) cho những phần đuôi của phân bố để tránh các nhiễu, (5) hiệu chỉnh
bằng QM. Tác giả chỉ ra kết quả rất ấn tƣợng của 2 cách tiếp cận QM dựa trên phân bố.
Bordoy và Burlando [20] chứng minh kết luận về sự cải thiện đáng ể đầu ra của
các mô hình khí hậu khu vực sử dụng phƣơng pháp QM cho hu vực có địa hình phức
tạp ở dãy Alps ở Thụy Sĩ giống nhƣ Themeßl và nn [48], [49] đề cập cho khu vực
Alps ở Áo.
Themeßl, M. J. và nn đã sử dụng phƣơng pháp QM hiệu chỉnh nhiệt độ trung
bình, nhiệt độ tối cao và nhiệt độ tối thấp ngày cho đầu ra của mô hình COSMO. Tác
giả sử dụng số liệu mô hình và quan trắc thời kỳ 1961-2000. Kết quả cho thấy sau khi
hiệu chỉnh, sai số trung bình của nhiệt độ trung bình ngày giảm từ -1K còn 0.0K, sai số
nhỏ nhất giảm từ -8,8 còn -0,3K, sai số lớn nhất giảm từ 5,0K còn 0,1K đối với các
tháng mùa đông. Đối với các tháng mùa hè, sai số giảm tƣơng ứng từ 0,8 xuống 0,0K
đối với sai số trung bình, sai số nhỏ nhất giảm từ -8.3K xuống -0.1K và sai số lớn nhất
giảm từ 8,2K xuống 0,1K [49].
Wilcke Renate Anna Irma [52] sử dụng phân bố thực nghiệm dựa trên phƣơng
pháp Themeßl và nnk [49] để hiệu chỉnh nhiệt độ, lƣợng mƣa. Kết quả cho thấy, QM
hiệu chỉnh tốt nhiệt độ trung bình hàng năm từ mô phỏng của mô hình ICTP-RegCM3.
14
