DỰ BÁO ẢNH HƯỞNG CỦA BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU ĐẾN NUÔI TÔM NƯỚC LỢ VEN BIỂN: MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA NHIỆT ĐỘ NƯỚC VÀ NHIỆT ĐỘ KHÔNG KHÍ TRONG MÔ HÌNH DỰ BÁO

<span class='text_page_counter'>(1)</span><div class='page_container' data-page=1>

<b>DỰ BÁO ẢNH HƯỞNG CỦA BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU ĐẾN NI TƠM NƯỚC LỢ VEN</b>
<b>BIỂN: MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA NHIỆT ĐỘ NƯỚC VÀ NHIỆT ĐỘ KHƠNG KHÍ </b>

<b>TRONG MƠ HÌNH DỰ BÁO</b>

<b>Cao Lệ Qun1_{, Trịnh Quang Tú}1_{và Phan Phương Thanh}1</b>
<i>Viện Kinh tế và Quy hoạch thủy sản (VIFEP)</i>

<b>Tóm tắt</b>

<i>Trong hơn một thập kỷ qua, ni tơm nước lợ ven biển đã có sự phát triển mạnh mẽ và</i>
<i>đóng góp đáng kể vào sự tăng trưởng của ngành thủy sản. Tuy nhiên, sự gia tăng của BĐKH</i>
<i>trong vài năm gần đây đã có những tác động bất lợi đến nghề nuôi tôm, đe dọa sự tăng trưởng</i>
<i>của ngành. Đánh giá tác động của các yếu tố BĐKH nhằm xây dựng các giải pháp thích ứng</i>
<i>phù hợp cho nuôi tôm nước lợ là rất cần thiết. Tuy nhiên, một trong những trở ngại trong đánh</i>
<i>giá tác động của BĐKH đối với Ni trồng thủy sản (NTTS) nói chung và ni tơm nước lợ nói</i>
<i>riêng hiện nay là thiếu dữ liệu về nhiệt độ môi trường nước – yếu tố quan trọng tác động trực</i>
<i>tiếp đến sản lượng ni. Điều này địi hỏi các nghiên cứu về tác động của BĐKH đến ni tơm</i>
<i>nước lợ cần có các nghiên cứu bổ sung để xác định một “biến gián tiếp” với dữ liệu có sẵn, có</i>
<i>thể thay thế cho biến nhiệt độ nước trong các mơ hình dự báo tác động. Bài viết này nhằm xác</i>
<i>định sự tương quan giữa nhiệt độ nước và nhiệt độ khơng khí thơng qua hệ số tương quan</i>
<i>Pearson r, từ đó biểu thị mối quan hệ giữa nhiệt độ khơng khí và nhiệt độ nước thơng qua mơ</i>
<i>hình cụ thể, làm căn cứ để đưa biến nhiệt độ khơng khí vào mơ hình. Dựa trên 96 quan sát là số</i>
<i>liệu nhiệt độ nước và khơng khí theo các tháng trong năm trong thời gian 8 năm (2007-2014),</i>
<i>mơ hình tương quan giữa 2 biến số này đã được xây dựng tại vùng ven biển của tỉnh Thanh Hóa.</i>
<i>Mơ hình có hệ số tương quan Pearson r cao, dao động trong khoảng 94,1% đến 99,5% cho thấy</i>
<i>mối tương quan thuận chiều và chặt chẽ giữa hai yếu tố nhiệt độ nước và nhiệt độ khơng khí tại</i>
<i>vùng nghiên cứu. Khi nhiệt độ khơng khí tăng lên 10_{C thì nhiệt độ nước cũng tăng trung bình từ}</i>
<i>0,7860_{C đến 0,95}0_C.</i>

<b>Từ khóa: Nhiệt độ khơng khí, nhiệt độ nước, nuôi tôm nước lợ, tác động, tương quan Pearson.</b>

<b>1. ĐẶT VẤN ĐỀ</b>

Nuôi tôm nước lợ ven biển thời gian qua đã có sự phát triển mạnh mẽ và đóng góp đáng kể
vào sự tăng trưởng của ngành thủy sản. Năm 2014, tôm nuôi nước lợ với hai đối tượng nuôi chủ
1 Viện Kinh tế và Quy hoạch thủy sản (VIFEP). Email: , ;

</div>
<span class='text_page_counter'>(2)</span><div class='page_container' data-page=2>

lực là tơm sú và tơm chân trắng đã đóng góp hơn 18,3% tổng sản lượng ni trồng thủy sản
(660.000 tấn) và 50,4% tổng kim ngạch xuất khẩu thủy sản (3,95 tỷ USD) (Tổng Cục Thủy sản,
2014).

Tuy nhiên, trong bối cảnh biến đổi khí hậu (BĐKH) đang và sẽ tiếp tục diễn ra hết sức
phức tạp và tác động đến nhiều ngành, lĩnh vực thì ni tơm nói riêng và ni trồng thủy sản
(NTTS) ven biển nói chung với đặc thù là dựa vào thiên nhiên và khai thác tài nguyên thiên
nhiên được dự báo là một trong những ngành kinh tế chịu ảnh hưởng trực tiếp và nặng nề từ
BĐKH và các hệ quả của BĐKH. BĐKH được xác định là nhân tố chủ yếu tạo ra nhiều khó khăn
và cản trở mục tiêu phát triển bền vững trong nuôi trồng thuỷ sản.

Theo nhiều nghiên cứu, nhiệt độ nước là yếu tố môi trường và BĐKH đầu tiên có ảnh
hưởng lớn tới đối tượng NTTS ven biển. Nhiệt độ nước, đặc biệt là các mức nhiệt độ quá cao hay
quá thấp có thể là tác nhân gây nên stress, làm suy giảm hệ thống miễn dịch của vật nuôi và tăng
nguy cơ dịch bệnh (Hargreaves and Tucker 2003). Nghiên cứu của Bùi Quang Tề (2003) cho
thấy tôm nuôi nước lợ là một trong những đối tượng rất nhạy cảm với biến đổi nhiệt độ. Nhiệt độ
nước quá cao hoặc quá thấp đều không thuận lợi cho đời sống của tôm. Nếu nhiệt độ vượt quá
giới hạn cho phép có thể dẫn đến tơm chết, thậm chí chết hàng loạt. Chính vì vậy, việc dự báo
được ảnh hưởng của sự thay đổi nhiệt độ nước theo các kịch bản BĐKH quốc gia và cấp tỉnh đến
đối tượng nuôi cũng như sản lượng của NTTS ven biển là rất cần thiết trong công tác chỉ đạo sản
xuất cũng như hoạch định các chính sách, quy hoạch và kế hoạch phát triển của ngành.

Trong cơ sở dữ liệu về BĐKH hiện nay của Việt Nam chỉ có sẵn các dữ liệu về lượng mưa,
nhiệt độ khơng khí và mực nước biển dâng. Số liệu về nhiệt độ môi trường nước trên các loại

thủy vực hầu như khơng có. Đây chính là khó khăn trong các nghiên cứu về ảnh hưởng của
BĐKH đến các hệ thống NTTS do đặc thù về đối tượng thủy sản chỉ sinh trưởng và phát triển
trong môi trường nước. Bởi vậy, việc nghiên cứu và xây dựng được mối tương quan giữa nhiệt
độ nước và nhiệt độ khơng khí để phục vụ cho việc xây dựng các mơ hình dự báo tác động của
BĐKH đến NTTS ven biển là cần thiết.

</div>
<span class='text_page_counter'>(3)</span><div class='page_container' data-page=3>

đặc trưng cơ bản của môi trường nước mặt và chịu tác động trực tiếp của các yếu tố khí tượng
thủy văn. Nhiệt độ khơng khí có mối tương quan với nhiệt độ nước (thể hiện qua hệ số tương
quan Pearson là 0,54) (Tăng Thế Cường và các cộng sự, 2013). Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu
nào xem xét cụ thể mối quan hệ giữa nhiệt độ nước và nhiệt độ khơng khí tại mơi trường nước
mặn lợ (môi trường cho nuôi tôm) tại tỉnh Thanh Hóa với chuỗi số liệu đủ dài để đáp ứng các
yêu cầu của nghiên cứu thống kê. Điều này tạo ra một khoảng trống khi nghiên cứu tác động của
BĐKH đến ni tơm nước lợ ven biển tỉnh Thanh Hóa.

Chính vì vậy, bài báo này đã thu thập số liệu về nhiệt độ nước và nhiệt độ khơng khí theo
tháng tại các trạm đo khí tượng và thủy văn của vùng ven biển tỉnh Thanh Hóa trong thời gian 8
năm (2007-2014) với 96 quan sát (số liệu nhiệt độ theo các tháng trong năm) để tìm ra mối tương
quan giữa 2 yếu tố nhiệt độ nước và nhiệt độ không khí làm cơ sở đưa nhiệt độ khơng khí vào
mơ hình dự báo tác động của BĐKH đến ni tơm nước lợ ven biển của tỉnh Thanh Hóa.

<b>2. NI TƠM NƯỚC LỢ VEN BIỂN TỈNH THANH HÓA VÀ TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN </b>
<b>ĐỔI KHÍ HẬU</b>

<i><b>2.1. Ni tơm nước lợ ven biển tỉnhThanh Hóa</b></i>

Thanh Hóa là một trong những tỉnh đi đầu trong nuôi và sinh sản nhân tạo giống tôm nước
lợ ở khu vực phía Bắc và Bắc Trung Bộ (Sở Thủy sản Thanh Hóa, 1995). Hoạt động ni tơm
nước lợ của tỉnh được bắt đầu từ những năm 1971 với hình thức ni quảng canh truyền thống
các đối tượng như tôm sú, tôm he, tôm rảo cua, cá nước lợ, rong câu và nhuyễn thể. Con giống
được lấy từ nhiên thơng qua q trình lấy nước vào đầm ni và sử dụng nguồn thức ăn tự nhiên.

Năng suất nuôi các đối tượng bình qn đạt 0,3-0,4 tấn/ha, trong đó tơm ni đạt 0,11-0,2 tấn/ha
(Sở Thủy sản Thanh Hóa, 1995).

Từ sau năm 1990, với chính sách mới cho phép người dân chuyển đổi từ đất trồng lúa
năng suất thấp, kém hiệu quả sang NTTS, nhiều vùng lúa nhiễm mặn, các vùng trồng cói năng
suất thấp và đất bãi triều hoang hóa ven biển được chuyển sang NTTS dẫn đến sự gia tăng nhanh
vềdiện tích ni. Bên cạnh đó, thành công trong sinh sản nhân tạo giống tôm sú đã góp phần
nâng cao năng suất và sản lượng tơm nuôi của tỉnh với việc nhiều hộ dân chuyển sang hình thức
ni quảng canh cải tiến, kết hợp cả thả tơm sú giống và duy trì lấy giống từ tự nhiên.

</div>
<span class='text_page_counter'>(4)</span><div class='page_container' data-page=4>

Quảng Bình; 4942

Hình 1: Diện tích ni tơm nước lợ năm 2014 của
Thanh Hóa và các tỉnh trong vùng Bắc Trung bộ

(Đơn vị: ha). Nguồn: VIFEP (2015)

Hình 2: Sản lượng tôm nuôi nước lợ năm 2014 của
Thanh Hóa và các tỉnh trong vùng Bắc Trung bộ

(Đơn vị: tấn). Nguồn: VIFEP (2015)

Mặc dù là tỉnh có diện tích nuôi tôm lớn, sản lượng tôm nuôi của tỉnh lại chiếm tỷ trọng
nhỏ, khoảng 10,2% (2.900 tấn) trong tổng sản lượng tôm nuôi nước lợ của vùng Bắc Trung bộ
(VIFEP, 2015) (Hình 2). Nguyên nhân là do tỷ lệ diện tích ni tơm quảng canh cải tiến vẫn
chiếm tỷ trọng chủ yếu, khoảng 97% diện tích tơm ni tồn tỉnh (Sở NN&PTNT tỉnh Thanh
Hóa, 2013).

<i><b>2.2. Tác động của BĐKH đến ni tơm nước lợ tỉnh Thanh Hóa</b></i>

Do đặc thù địa hình và điều kiện tự nhiên, Thanh Hóa nói riêng và vùng duyên hải Bắc
Trung bộ nói chung là vùng thường xuyên phải chịu các tác động bất lợi của thời tiết khí hậu như
hạn hán, bão, lũ lụt, gió lào tây nam khơ nóng,...gây ảnh hưởng đến sản xuất nông nghiệp và
NTTS của tỉnh. Những năm gần đây, những thay đổi bất thường của thời tiết đã biểu hiện khá rõ
và thiên tai thường xuyên xảy ra với mức độ ngày càng khắc nghiệt hơn.

Theo số liệu quan trắc khí tượng tỉnh Thanh Hóa từ năm 1971 đến 2013 cho thấy, nhiệt độ
có xu hướng tăng lên. Trong 10 năm trở lại đây, nhiệt độ phổ biến tăng từ 0,1-0,4ᴼC. Nắng nóng
có xu thế xuất hiện sớm và kết thúc muộn, xảy ra cục bộ, số ngày nắng nóng gay gắt nhiều hơn
và diễn biến phức tạp. Nhiệt độ chênh lệch lớn trong ngày hoặc giữa ngày hôm trước với ngày
hôm sau làm vật nuôi dễ bị yếu, dễ sinh bệnh và chết.

Hơn nữa, mặc dù số lượng các cơn bão không nhiều hơn trước nhưng các đợt sóng mạnh
xảy ra thường xuyên hơn. Độ mặn có xu hướng tăng từ 10-15%o lên 25-30%o làm cho tơm ni

chậm lớn hay có khi chết hàng loạt (Tưởng Phi Lai và Đinh Xuân Lập, 2013).

</div>
<span class='text_page_counter'>(5)</span><div class='page_container' data-page=5>

của đê biển (Liên ngành Lao động TBXH và thủy sản Thanh Hóa, 1991). Thống kê trên website
của Văn phòng thường trực Ban Chỉ đạo Phòng chống lụt bão Trung ương cho thấy cơn bão số 2
và số 4 năm 1996 gây thiệt hại cho 862 ha nuôi tôm tại địa phương. Bão Lekima và mưa lũ sau
bão năm 2007 gây thiệt hại 3.349 ha NTTS. Cơn bão số 6, số 7 và lũ quét cuối tháng 9 năm 2005
làm 4.300 ha ao hồ NTTS bị vỡ, thiệt hại 4.153 ha ni. Bên cạnh đó, áp thấp nhiệt đới xảy ra
vào trung tuần tháng 8/1996 tại Bắc Bộ cũng gây thiệt hại 4.553 ha NTTS trong đó có tơm nuôi
hay đợt lũ đầu tháng 11/2008 làm thiệt hại 157 ha ni tơm của tỉnh Thanh Hóa.

Theo kịch bản về BĐKH và NBD quốc gia (Bộ TN&MT, 2012), Thanh Hóa và vùng
duyên hải Bắc Trung bộ là vùng sẽ thường xuyên phải chịu các tác động bất lợi của BĐKH và
NBD,...gây ảnh hưởng đến sản xuất nông nghiệp và NTTS trong vùng. Thơng qua việc áp dụng
mơ hình hàm sản xuất, Nguyễn Ngọc Thanh và cộng sự (2015) cũng đã lượng giá tác động của
BĐKH đến NTTS khu vực Bắc bộ, trong đó có tỉnh Thanh Hóa. Theo kết quả nghiên cứu này,

đến năm 2050, với giá so sánh năm 2012 và tỷ lệ chiết khấu là 3%/năm thì biến động của nhiệt
độ theo kịch bản BĐKH có thể gây thiệt hại cho sản xuất NTTS (bao gồm tất cả các hình thức
ni và đối tượng ni trồng) tại Thanh Hóa khoảng gần 40 tỷ đồng, sự thay đổi của lượng mưa
gây thiệt hại gần 4 tỷ đồng và 6 tỷ đồng là thiệt hại do bão (Nguyễn Ngọc Thanh và các cộng sự,
2015). Tuy nhiên, do nghiên cứu này có phạm vi lượng giá tác động đối với thủy sản của toàn
khu vực Bắc Bộ với tổng số 10 tỉnh, thành và cho cả lĩnh vực khai thác và NTTS nên chưa thể
đánh giá chi tiết về tác động của BĐKH đến hoạt động NTTS nói chung và lĩnh vực ni tơm
nước lợ nói riêng của tỉnh Thanh Hóa.

<b>3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU</b>

<i><b>3.1. Địa điểm nghiên cứu</b></i>

</div>
<span class='text_page_counter'>(6)</span><div class='page_container' data-page=6>

Hình 3. Địa điểm nghiên cứu

Đây là các vùng có nhiều tiềm năng phát triển và dự báo trong thời gian tới kinh tế biển
của vùng sẽ phát triển với tốc độ cao hơn. Trong đó, lĩnh vực NTTS nước lợ nói chung và ni
tơm nước lợ nói riêng cũng có bước phát triển nhanh cả về diện tích và sản lượng, góp phần đáng
kể vào chuyển đổi cơ cấu kinh tế nông thôn vùng ven biển của địa phương.

<i><b>3.2. Phương pháp nghiên cứu</b></i>

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân thích tương quan với hệ số tương quan
Pearson để phân tích mối tương quan giữa nhiệt độ nước và nhiệt độ khơng khí theo năm và theo
mùa (tháng 4-tháng 9)2_{từ năm 2007 đến 2013. Hệ số tương quan Pearson (kí hiệu r) sẽ nhận giá}

trị từ +1 đến -1. Với hệ số tương quan r dương thể hiện tương quan thuận và âm thể hiện tương
quan nghịch. Giá trị tuyệt đối của r càng cao (│r│tiến gần đến 1) thì mức độ tương quan giữa 2
biến càng lớn, r = 0 biểu thị hai đại lượng nghiên cứu không tương quan (Tăng Thế Cường và
các cộng sự, 2013).

Số liệu được thu thập theo năm và theo mùa (tháng 4-tháng 9) từ năm 2007 đến 2013 tại
các trạm khí tượng, thủy văn vùng ven biển tỉnh Thanh Hóa. Từ đó xây dựng mơ hình hồi qui
đơn biến với biến độc lập là biến nhiệt độ khơng khí, tác động đến biến phụ thuộc là biến nhiệt
độ nước để xem xét mối quan hệ, sự tác động qua lại giữa hai biến này.

<b>4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN</b>

</div>
<span class='text_page_counter'>(7)</span><div class='page_container' data-page=7>

<i><b>4.1. Xác định tương quan giữa nhiệt độ nước và nhiệt độ khơng khí</b></i>

Kết quả chạy tương quan giữa nhiệt độ nước và nhiệt độ khơng khí tại các trạm khí tượng
và thủy văn của huyện Tĩnh Gia và Sầm Sơn (tỉnh Thanh Hóa) như sau:

Bảng 1: Kết quả phân tích tương quan giữa nhiệt độ khơng khí và nhiệt độ nước
Trạm Ngọc Trà - Tĩnh Gia Trạm Quảng Châu - Sầm Sơn

<i>Cả năm</i> <i>Tháng 4-9</i> <i>Cả năm</i> <i>Tháng 4-9</i>

<b>T0_KK</b> <b>_T0_Nước</b> <b>_T0_KK</b> <b>_T0_Nước</b> <b>_T0_KK</b> <b>_T0_Nước</b> <b>_T0_KK</b> <b>_T0_Nước</b>

<b>T0_KK</b>

Pearson Corr. 1 0,995** 1 0,972*

*

1 0,990** 1 0,941**

Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000

N 96 96 42 42 96 96 42 42

<b>T0_Nước</b>

Pearson Corr. 0,995** 1 0,972** 1 0,990** 1 0,941** 1

Sig. (2-tailed) 0,000 0,0000 0,000 0,000

N 96 96 42 42 96 96 42 42

<i>** Độ tin cậy p < 0,01</i>

Như vậy, hệ số tương quan Pearson r giữa nhiệt độ khơng khí và nhiệt độ nước trong cả 2
trường hợp tại các trạm nghiên cứu có giá trị cao, lần lượt là 0,995 và 0,972 (trạm Tĩnh Gia);
0,99 và 0,941 (trạm Sầm Sơn) (gần bằng 1) nên mối tương quan thuận chiều và chặt chẽ với
nhau. Giá trị sig. = 0,00 < 0,05 cho thấy mối tương quan giữa 2 biến số nhiệt độ khơng khí và
nhiệt độ nước có ý nghĩa thống kê.

Vì nhiệt độ khơng khí và nhiệt độ nước có tương quan chặt chẽ với nhau, xấp xỉ bằng 1 nên
hai biến này có mối quan hệ gần như tuyến tính với nhau, thể hiện như trong hình 4; 5; 6 và 7
như sau:

10 15 20 25 30 35

0
5
10
15
20
25

30
35

f(x) = 0.95 x + 2.61
R² = 0.99

<b>Trường hợp 1TG: Tương quan cả năm</b>

Nhiệt độ khơng khí (ᴼC)

N
hi
ệt
đ
ộ
nư
ớc
(ᴼ
C
)

22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

0
5
10
15
20
25
30

35

f(x) = 0.9 x + 3.99
R² = 0.94

<b>Trường hợp 2TG: Tương quan tháng 4 - 9</b>

Nhiệt độ khơng khí (ᴼC)

</div>
<span class='text_page_counter'>(8)</span><div class='page_container' data-page=8>

Hình 4: Tương quan giữa nhiệt độ khơng
khí và nhiệt độ nước trong năm tại trạm

Tĩnh Gia (2007-2013).

Hình 5:Tương quan giữa nhiệt độ khơng khí và
nhiệt độ nước trong thời điểm tháng 4-tháng 9

tại trạm Tĩnh Gia (2007-2013).

12.0 14.0 16.0 18.0 20.0 22.0 24.0 26.0 28.0 30.0 32.0

0
5
10
15
20
25
30
35

f(x) = 0.89 x + 3.56
R² = 0.98

<b>Trường hợp 1SS: Tương quan cả năm</b>

Nhiệt độ khơng khí (ᴼC)

N
h
iệ
t đ
ộ
n
ư
ớ
c
(ᴼ
C
)

20.00 22.0 24.0 26.0 28.0 30.0 32.0
5
10
15
20
25
30
35

f(x) = 0.79 x + 6.69

R² = 0.89

<b>Trường hợp 2SS: Tương quan tháng 4 - 9</b>

Nhiệt độ không khí (ᴼC)

N
h
iệ
t
độ
n
ư
ớ
c
(ᴼ
C
)

Hình 6: Tương quan giữa nhiệt độ khơng
khí và nhiệt độ nước trong năm tại trạm

Sầm Sơn (2007-2013).

Hình 7: Tương quan giữa nhiệt độ khơng khí và
nhiệt độ nước trong thời điểm tháng 4-tháng 9

tại trạm Sầm Sơn (2007-2013).

Hàm hồi qui tuyến tính với biến phụ thuộc là nhiệt độ nước và biến độc lập là nhiệt độ

khơng khí được xây dựng như sau:

Trường hợp 1 (Tĩnh Gia):<i>To_{nuoc = 2,61 + 0,95.T}o_khongkhi</i> <i><b>_(2a)</b></i>

Trường hợp 1 (Sầm Sơn):<i>To_{nuoc = 3,56 + 0,893.T}o_khongkhi</i> <i><b>_(2b)</b></i>

Trường hợp 2 (Tĩnh Gia):<i>To_{nuoc = 3,995 + 0,903.T}o<b>_khongkhi(2c)</b></i>

Trường hợp 2 (Sầm Sơn):<i>To_{nuoc = 6,69 + 0,786.T}o_khongkhi</i> <i><b>_(2d)</b></i>

Phương trình số (2a), (2b), (2c) và (2d) ở trên cho thấy, khi nhiệt độ khơng khí tăng lên 10_C

thì nhiệt độ nước ở trạmNgọc Trà, Tĩnh Gia tăng trung bình 0,893 - 0,950_{C, nhiệt độ nước ở trạm}

Quảng Châu-Sầm Sơn tăng trung bình 0,786-0,9030_C.

Hệ số xác định của 4 mơ hình R2_{= 99%, 94,5%, 97,9% và 88,5% cho thấy sự thay đổi của}

nhiệt độ khơng khí ảnh hưởng lần lượt tới 99%, 94,5%, 97,9% và 88,5% sự thay đổi của nhiệt độ
nước trong cả năm và trong mùa hè thu của vụ nuôi tôm (từ tháng 4 – tháng 9) trong mơ hình.

</div>
<span class='text_page_counter'>(9)</span><div class='page_container' data-page=9>

“gián tiếp” của nhiệt độ nước để dự báo về các ảnh hưởng của BĐKH đến nuôi tôm nước lợ tại
Thanh Hóa.

<i><b>4.2. Ứng dụng kết quả đạt được vào mơ hình dự báo tác động của BĐKH đến nuôi tôm nước </b></i>
<i><b>lợ tỉnh Thanh Hóa</b></i>

Theo Dosi (2001), ngồi các yếu tố đầu vào quan trọng của quá trình sản xuất như đất đai
(R), lao động (L), cơng cụ máy móc và nguyên nhiên vật liệu hay nguồn vốn (K), thì các yếu tố
mơi trường cũng có thể được định giá như các yếu tố đầu vào của quá trình sản xuất. Mối tương

quan giữa các yếu tố môi trường và đầu ra của q trình sản xuất có thể được xây dựng thơng
qua các mơ hình kinh tế như hàm sản xuất. Theo Barbier (1998), phương pháp tiếp cận hàm sản
xuất phù hợp để áp dụng cho các nước đang phát triển do sự phụ thuộc trực tiếp hoặc gián tiếp
của nhiều hệ thống sản xuất đối với tài nguyên thiên nhiên và dịch vụ hệ sinh thái. Trong đó,
ni tơm nước lợ là hoạt động NTTS có mức độ phụ thuộc lớn vào tài nguyên đất, mặt nước và
các điều kiện khí hậu, thời tiết. Theo nhiều tác giả, nhiệt độ là yếu tố mơi trường đầu tiên có ảnh
hưởng lớn tới tôm nuôi. Theo Hargreaves và Tucker (2003), nhiệt độ, đặc biệt là các mức nhiệt
độ quá cao hay quá thấp có thể là tác nhân gây nên stress, làm suy giảm hệ thống miễn dịch của
vật nuôi và tăng nguy cơ dịch bệnh. Bùi Quang Tề (2003) cũng cho rằng, tôm là một trong
những đối tượng rất nhạy cảm với biến đổi nhiệt độ. Nhiệt độ nước quá cao hoặc quá thấp đều
không thuận lợi cho đời sống của tôm. Nếu nhiệt độ vượt quá giới hạn cho phép có thể dẫn đến
tơm chết, thậm chí chết hàng loạt. Đối với tôm sú nuôi thương phẩm, nhiệt độ thích hợp nhất là
28 – 320_{C. Khi nhiệt độ nước trong ao là 35}0<i>_{C tỷ lệ sống của tôm sú (Penaeus monodon) là}</i>

100%, nhưng ở nhiệt độ 37,50_{C tơm chỉ cịn sống 60%, nhiệt độ 40}0_{C tỷ lệ tôm sống là 40%. Với}

<i>tôm lớt (Panaeus merguiensis) ở 34</i>0_{C tỷ lệ sống 100%; ở 36}0_{C chỉ cịn 50% tơm hoạt động bình}

thường, 5% tơm chết; ở 380_{C 50% tơm chết, ở 40}0_{C 75% tôm chết (Bùi Quang Tề, 2003). Như}

vậy, có thể thấy mức nhiệt độ 350_{C chính là ngưỡng chịu đựng của tơm ni.}

</div>
<span class='text_page_counter'>(10)</span><div class='page_container' data-page=10>

Chính vì vậy, các yếu tố về lượng mưa và số lượng cơn bão trong năm cũng được xem xét khi
đánh giá tác động của biến đổi khí hậu tới ni tơm nước lợ.

Ứng dụng kết quả vừa đạt được trong việc xác định mối tương quan chặt chẽ giữa nhiệt độ
nước và nhiệt độ khơng khí, ta sử dụng biến nhiệt độ khơng khí như là một biến “chỉ thị” thay
cho biến nhiệt độ nước trong mơ hình.

Từ mơ hình hàm sản xuất trong nghiên cứu được xây dựng thêm các yếu tố của biến đổi khí

hậu tác động đến sản lượng ni tơm nước lợ là nhiệt độ khơng khí, lượng mưa, số ngày nắng
nóng lớn hơn 350_{C, ta được mơ hình đánh giá tác động như sau:}

<i>Ln(Producet) = β0 + β1T + β2Ln(Acreaget) + β3Ln(Capitalt) + β4Ln(Labourt) + β5Tempt+</i>
<i>β6Raint + β7Stormt + β8MaxTempt + β9Dummy+ εt</i> <i><b>(1)</b></i>

Trong đó:

Producet là sản lượng tơm ni năm t (tấn) Raint là lượng mưa trung bình năm t (mm)

T là xu hướng thời gian Stormt là số lượng cơn bão năm t

Acreaget là diện tích ni tơm năm t (ha) MaxTempt là số ngày có nhiệt độ >35°C trong

năm t

Capitalt là vốn đầu tư năm t (triệu đồng) Dummy là yếu tố chính sách (đánh dấu thời

điểm nền kinh tế thị trường và cơ cấu kinh tế
nhiều thành phần phát huy tác dụng).

Labourt là số lượng người lao động nuôi tôm

năm t (người)

Tempt là nhiệt độ trung bình năm t (°C) Βi,j là các hệ số thực nghiệm

Áp dụng mơ hình hồi qui đa biến với chuỗi dữ liệu được thu thập theo chuỗi thời gian từ
năm 1972 đến năm 2013 của sản lượng, diện tích ni tơm, vốn đầu tư, lao động và các yếu tố
nhiệt độ trung bình năm, số ngày nắng nóng trên 35°C trong năm, lượng mưa trung bình, số

lượng cơn bão có ảnh hưởng đến tỉnh Thanh Hóa để chạy mơ hình lượng hóa tác động của
BĐKH đến sản lượng tôm nuôi nước lợ của địa phương (với các bước kiểm định cơ bản) được
kết quả như sau:

</div>
<span class='text_page_counter'>(11)</span><div class='page_container' data-page=11>

<i>0,0252Stormt-1 - 0,0289Stormt-2 – 0,0012MaxTempt – 0,0036DMaxTempt-1 – 0,0057MaxTempt-2 –</i>
<i>0,0041MaxTempt-3 + 0,1332D1 (2)</i>

Kết quả từ mơ hình số (2) cho thấy, sản lượng tôm nuôi không chỉ phụ thuộc vào các giá trị
hiện tại của các biến đầu vào mà còn phụ thuộc vào giá trị trễ của chúng và của chính biến sản
lượng. Một số yếu tố mơi trường gây ra bởi biến đổi khí hậu có tác động tiêu cực tới sản lượng,
đó là sự gia tăng về số cơn bão và số ngày nắng nóng trên 35°C trong năm có thể làm suy giảm
sản lượng tơm nuôi từ hai đến ba năm sau.

<i><b>4.3. Thảo luận</b></i>

Kết quả chạy tương quan Pearson r cho thấy, nhiệt độ nước có mối tương quan cao với
nhiệt độ khơng khí tại vùng ven biển của tỉnh Thanh Hóa trong thời gian cả năm cũng như trong
các tháng mùa hè thu của vụ nuôi tôm (tháng 4-tháng 9). Khi nhiệt độ khơng khí tăng lên 10_{C thì}

nhiệt độ nước tăng trung bình 0,79 - 0,950_{C. Do vậy, có thể dùng biến nhiệt độ khơng khí như là}

một biến “gián tiếp” của nhiệt độ nước để dự báo về các ảnh hưởng của BĐKH đến ni tơm
nước lợ tại Thanh Hóa trong mơ hình hồi qui đa biến số (1) ở trên. Việc sử dụng biến nhiệt độ
khơng khí như là biến “chỉ thị” của biến nhiệt độ nước trong mô hình có thể giúp thỏa mãn cả 2
u cầu về dự báo tác động dài hạn và ngắn hạn: (1) sự thay đổi nhiệt độ khơng khí theo các mốc
thời gian dài hạn từ năm 2020, 2030… tới 2100 đã được dự báo trong kịch bản BĐKH quốc gia
và cấp tỉnh, nên có thể sử dụng trong các mơ hình dự báo của các ngành, trong đó có ngành thủy
sản; (2) các bản tin dự báo thời tiết hàng ngày, hàng tuần trên các phương tiện thông tin đại
chúng đều là dự báo về nhiệt độ khơng khí, khơng phải nhiệt độ nước, như vậy, người nuôi tôm
cũng như cán bộ chỉ đạo sản xuất ni tơm có thể dễ dàng sử dụng kết quả của mơ hình để dự

báo được sự thay đổi của nhiệt độ nước trong ao ni của mình trong thời điểm ngắn hạn để
thích ứng phù hợp.

</div>
<span class='text_page_counter'>(12)</span><div class='page_container' data-page=12>

thu được từ các trạm thủy văn tại Thanh Hóa là số liệu trung bình tháng (chưa có điều kiện thu
thập được số liệu trung bình ngày và giờ) nên chưa thể xác định được mối tương quan với độ trễ
theo thời gian. Do vậy, nghiên cứu này chỉ nên được xem như là nghiên cứu mở đầu nhằm mở ra
hướng nghiên cứu mới khi xem xét tương quan giữa nhiệt độ nước và nhiệt độ khơng khí tại các
vùng ni trồng thủy sản ven biển của Việt Nam. Để xem xét kĩ hơn tác động của nhiệt độ khơng
khí đến nhiệt độ nước tại các vùng nuôi thủy sản, cần thu thập được số liệu quan trắc về khí
tượng và thủy văn theo giờ và theo ngày trong một khoảng thời gian nhất định với từng đối
tượng nuôi trồng cụ thể tại các thủy vực có độ sâu tương đồng để có những dự báo thích hợp và
chính xác hơn. Đây chính là kiến nghị cho hướng nghiên cứu tiếp theo trong việc đánh giá mối
liên hệ tương quan giữa nhiệt độ khơng khí và nhiệt độ nước tại các vùng nuôi trồng thủy sản
ven biển tại Việt Nam.

<b>5. KẾT LUẬN</b>

Do nhiệt độ nước không được đề cập trong kịch bản BĐKH và NBD quốc gia cũng như
của các tỉnh, nghiên cứu này đã xây dựng và tìm được mối tương quan cao giữa nhiệt độ nước và
nhiệt độ khơng khí tại vùng ven biển của tỉnh Thanh Hóa trong thời gian cả năm cũng như các
tháng mùa hè thu của mùa vụ nuôi tôm (tháng 4-tháng 9) với hệ số tương quan Pearson r = 0,995
và 0,972 (tại trạm Tĩnh Gia); 0,99 và 0,941 (tại trạm Sầm Sơn) để sử dụng biến nhiệt độ khơng
khí như là một “biến gián tiếp” của nhiệt độ nước trong mơ hình. Khi nhiệt độ khơng khí tăng lên
10_{C thì nhiệt độ nước cũng tăng trung bình trong khoảng thời gian từ tháng 4 đến tháng 9 là}

0,7860_{C đến 0,903}0_{C và tăng trung bình cả năm là 0,893}0_{C đến 0,95}0_{C. Việc sử dụng biến nhiệt}

độ khơng khí thay thế cho biến nhiệt độ nước trong mơ hình hồi qui dự báo tác động của BĐKH
đến nuôi tôm nước lợ tại tỉnh Thanh Hóa là có cơ sở khoa học đáng tin cậy.

<b>6. TÀI LIỆU THAM KHẢO</b>
<b>Tài liệu tiếng Việt</b>

<i>1. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2012), Kịch bản biến đổi khí hậu, nước biển dâng cho</i>
<i>Việt Nam, NXB Tài nguyên – Môi trường và Bản đồ Việt Nam, Hà Nội.</i>

<i>2. Cục Thống kê tỉnh Thanh Hóa (2013), Niên giám thống kê 2012, Nhà Xuất bản Thống kê,</i>
Hà Nội.

</div>
<span class='text_page_counter'>(13)</span><div class='page_container' data-page=13>

4. Tăng Thế Cường, Lê Hoàng Anh, Vương Như Luận và Nguyễn Hồng Hạnh (2013), “Ứng
dụng phương pháp tương quan đánh giá tác động của BĐKH đến chất lượng mơi trường nước
<i>mặt lục địa”. Tạp chí Mơi trường, (8), tr. 61-64.</i>

<i>5. Đài Khí tượng Thủy văn tỉnh Thanh Hóa (no date), Số liệu quan trắc khí tượng các năm</i>
<i>của Đài Khí tượng Thủy văn tỉnh Thanh Hóa, TP. Thanh Hố.</i>

<i>6. Liên ngành Lao động, Thương binh, Xã hội và thủy sản Thanh Hóa (1991), Khai thác</i>
<i>tiềm năng vùng triều giải quyết việc làm cho người lao động tỉnh Thanh Hóa thời kỳ 1991-2000,</i>
Liên ngành Lao động, Thương binh, Xã hội và thủy sản Thanh Hóa, TP. Thanh Hoá.

7. Nguyễn Ngọc Thanh, Nguyễn Viết Thành, Nguyễn Thị Vĩnh Hà và Nguyễn Quốc Việt
<i>(2015), Tác động của BĐKH đối với thủy sản miền Bắc, Trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc</i>
gia Hà Nội, Hà Nội.

<i>8. Sở NN&PTNT Thanh Hóa (2012), Báo cáo tình hình thực hiện kế hoạch năm 2012; mục</i>
<i>tiêu, nhiệm vụ và giải pháp chủ yếu phát triển thủy sản tỉnh Thanh Hoá năm 2013, Sở</i>
NN&PTNT Thanh Hoá, TP. Thanh Hoá.

<i>9. Sở NN&PTNT Thanh Hố (2013), Báo cáo tình hình thực hiện kế hoạch năm 2013; mục</i>
<i>tiêu, nhiệm vụ và giải pháp chủ yếu phát triển thủy sản tỉnh Thanh Hoá năm 2014, Sở</i>

NN&PTNT Thanh Hoá, TP. Thanh Hố.

<i>10. Sở Tài ngun và Mơi trường (TN&MT) tỉnh Thanh Hóa (2011), Kế hoạch hành động</i>
<i>ứng phó với Biến đổi khí hậu tỉnh Thanh Hóa giai đoạn 2011-2015, tầm nhìn 2020, Sở TN&MT</i>
Thanh Hố, TP. Thanh Hố.

<i>11. Sở Thủy sản Thanh Hóa (1995), Quy hoạch Ni trồng hải sản tỉnh Thanh Hóa thời kỳ</i>
<i>1996 – 2010, Sở Thủy sản Thanh Hoá, TP. Thanh Hoá.</i>

12. Tổng Cục Thủy sản (2014), Báo cáo tổng kết ngành thuỷ sản năm 2014 và kế hoạch thực
hiện nhiệm vụ năm 2015, Tổng Cục Thuỷ sản, Hà Nội.

<i>13. VIFEP (Viện Kinh tế và Quy hoạch thủy sản) (2011), Quy hoạch phát triển nuôi trồng</i>
<i>thuỷ sản toàn quốc đến năm 2020, VIFEP, Hà Nội.</i>

<i>14. VIFEP (2012), Đánh giá tình trạng dễ bị tổn thương với biến đổi khí hậu làm cơ sở xây</i>
<i>dựng các chính sách và hoạt động hỗ trợ hiệu quả cho các vùng chịu tác động, VIFEP, Hà Nội.</i>

<i>15. VIFEP (2015), Quy hoạch phát triển nuôi trồng thuỷ sản các tỉnh miền Trung đến năm</i>
<i>2020 và định hướng đến năm 2030, VIFEP, Hà Nội.</i>

<b>Tài liệu tiếng Anh</b>

</div>
<span class='text_page_counter'>(14)</span><div class='page_container' data-page=14>

<i>Valuing the Environmental as Input, World Congress of Environmental and Resource</i>
Economists, Venice.

<i>2. Dosi C. (2001), Environmental values, Valuation methods and Natural Disaster Damage</i>
<i>Assessment, Environmental and Human Settlements Division, United Nation.</i>

<i>3. Eric B.P and G.S. Heinz (1992), Relationship between water temperatures and air</i>

<i>temperatures for central U.S streams, University of Minnesota, USA.</i>

4. Hargreaves J. A. and C. S. Tucker (2003), “Defining loading limits of static ponds for
<i>catfish aquaculture”, Aquaculture Engineering 28(1-2), pp.47-63.</i>

<i>5. Mc Carthy J.J, O.F. Canziani and N.A. Leary (2011), Climate change 2011: Impact,</i>
<i>adaption, and vulnerability, Cambridge University Press, pp.195-233.</i>

</div>
<span class='text_page_counter'>(15)</span><div class='page_container' data-page=15>

<b>ASSESSMENT OF CLIMATE CHANGE IMPACTS ON BRACKISH WATER SHRIMP</b>
<b>FARMING IN COASTAL AREAS: CORRELATIONS BETWEEN WATER AND AIR</b>

<b>TEMPERATURES IN IMPACT MODELLING</b>

<b>Cao Lệ Quyên3_{, Trịnh Quang Tú}3_{and Phan Phương Thanh}3</b>
<i>Vietnam Institute of Fisheries Economics and Planning (VIFEP)</i>

<b>Abstract</b>

<i>In the last decade, brackish water shrimp farming in coastal areas has developed rapidly</i>
<i>and significantly contributed to remarkable growth of aquaculture sector in Vietnam. However,</i>
<i>this sector has been impacted increasingly from climate change, which is considered as one of</i>
<i>the barriers for sustainable development of the sector. Climate change impact assessment for</i>
<i>shrimp farming to develop feasible adaptive solutions are necessary. However, one of the</i>
<i>constraints in that impact assessments is lacks of water temperature forecast in existing national</i>
<i>and provincial climate change scenarios. Cultured shrimps are more effected by water</i>
<i>temperature fluctuation than air temperatures. As the existing national and provincial climate</i>
<i>change scenarios mentioned only air temperature forecast, but not water temperature, it is</i>
<i>necessary to conduct supplementary analysis to develop correlation relationship between water</i>
<i>and air temperatures. By doing that, the variable of air temperature can be replaced water</i>
<i>temperature as a “indirect variable” in impact modelling. Basing on 96 observations of monthly</i>

<i>water and air temperatures within eight years (2007-2014), Pearson correlation modelling has</i>
<i>been developed for coastal areas of Thanh Hoa province. Pearson r is high, fluctuates between</i>
<i>94,1 - 99,5%, showing the positive correlation between water and air temperatures in research</i>
<i>site. When air temperature increases by 10_{C, the water temperature will also increase by 0,786}</i>
<i>-0,950_{C accordingly.}</i>

<b>Keywords: Air temperature, water temperature, brackish water shrimp farming, impact Pearson</b>
correlation.

3Vietnam Institute of Fisheries Economics and Planning (VIFEP). Email: ; ;

</div>

<!--links-->