Đánh giá biến đổi chỉ số khí hậu cực đoan khu vực Tây Nguyên - Luận văn

Đánh giá biến đổi các chỉ số khí hậu cực đoan ở Tây Nguyên. Phân tích tác động của biến đổi khí hậu đến khu vực, xu hướng thay đổi nhiệt độ và lượng mưa.

• Tác giả: Lê Phương Thúy
• Người hướng dẫn: Gs. Phan Văn Tân
• Trường học: Trường đại học khoa học tự nhiên
• Chuyên ngành: Khí tượng học
• Đề tài: Đánh giá sự biến đổi của một số chỉ số khí hậu cực đoan trên khu vực Tây Nguyên
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ khoa học
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• 1. TỔNG QUAN VỀ CHỈ SỐ KHÍ HẬU CỰC ĐOAN
• 1.1. Nghiên cứu về chỉ số khí hậu cực đoan trên thế giới
• 1.2. Nghiên cứu chỉ số khí hậu cực đoan tại Việt Nam
• 2. SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP
• 2.1. Khái niệm về yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan
• 2.2. Số liệu sử dụng
• 2.3. Phương pháp phân tích xu thế biến đổi
• 2.4. Phương pháp tính chỉ số cực đoan
• 2.5. Lựa chọn chỉ số cực đoan
• 3. ĐẶC ĐIỂM VÀ SỰ BIẾN ĐỔI CỦA CÁC CHỈ SỐ KHÍ HẬU CỰC ĐOAN
• 3.1. Đặc điểm về các chỉ số cực đoan
• 3.1.1. Đặc điểm về các chỉ số cực đoan liên quan đến nhiệt độ
• 3.1.2. Đặc điểm về các chỉ số cực đoan liên quan đến lượng mưa
• 3.2. Sự biến đổi của các chỉ số cực đoan giai đoạn 1980-2021
• 3.2.1. Sự biến đổi về các chỉ số cực đoan liên quan đến nhiệt độ
• 3.2.2. Sự biến đổi của các chỉ số cực đoan liên quan đến lượng mưa
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Đánh giá Biến đổi khí hậu cực đoan ở Tây Nguyên

Khu vực Tây Nguyên, một trong những vùng kinh tế trọng điểm của Việt Nam, đang phải đối mặt với những biểu hiện ngày càng rõ rệt của biến đổi khí hậu cực đoan. Các nghiên cứu khoa học, đặc biệt là Luận văn Thạc sĩ của Lê Phương Thúy (2022) tại Đại học Quốc gia Hà Nội, đã cung cấp những bằng chứng xác thực về sự thay đổi này. Phân tích dữ liệu từ giai đoạn 1980-2021 cho thấy một xu hướng đáng báo động: nhiệt độ gia tăng và lượng mưa thay đổi một cách bất thường. Những thay đổi này không còn là dự báo xa vời mà đã trở thành thực tại, gây ra các hiện tượng thời tiết cực đoan với tần suất và cường độ ngày càng cao. Các hiện tượng như hạn hán ở Tây Nguyên, lũ lụt bất thường, và nắng nóng kéo dài đang trực tiếp đe dọa đến sinh kế của người dân, đặc biệt là trong lĩnh vực nông nghiệp. Tình trạng này đặt ra yêu cầu cấp thiết phải có những đánh giá chi tiết và toàn diện để làm cơ sở khoa học cho việc xây dựng các chính sách ứng phó và chiến lược phát triển bền vững. Việc hiểu rõ bản chất và quy luật của các chỉ số khí hậu cực đoan là bước đi tiên quyết để nâng cao khả năng chống chịu, giảm thiểu rủi ro thiên tai và bảo vệ hệ sinh thái vốn rất nhạy cảm của khu vực. Những phân tích này không chỉ có giá trị học thuật mà còn mang ý nghĩa thực tiễn to lớn, góp phần đảm bảo an ninh lương thực và ổn định kinh tế - xã hội cho toàn vùng.

1.1. Bối cảnh và tính cấp thiết của vấn đề nghiên cứu

Tây Nguyên là vùng đất có vị trí chiến lược về kinh tế, xã hội và quốc phòng. Tuy nhiên, đây cũng là một trong những khu vực chịu ảnh hưởng nặng nề nhất từ biến đổi khí hậu tại Việt Nam. Báo cáo của IPCC và các kịch bản biến đổi khí hậu của Việt Nam đều chỉ ra sự gia tăng về cường độ và tần suất của các hiện tượng cực đoan. Thực tế cho thấy các đợt hạn hán ở Tây Nguyên ngày càng khốc liệt, xen kẽ với những trận lũ lụt bất thường gây thiệt hại nghiêm trọng. Tình trạng phá rừng Tây Nguyên và phát triển thủy điện Tây Nguyên thiếu quy hoạch cũng làm trầm trọng thêm các vấn đề về suy giảm nguồn nước và xói mòn đất đai. Do đó, việc nghiên cứu, đánh giá một cách hệ thống sự biến đổi của các chỉ số khí hậu cực đoan là vô cùng cấp thiết, nhằm cung cấp luận cứ khoa học cho các nhà quản lý và hoạch định chính sách.

1.2. Hiện tượng thời tiết cực đoan và các chỉ số đánh giá

Theo định nghĩa của IPCC (2007), hiện tượng thời tiết cực đoan là các sự kiện có tần suất xuất hiện thấp nhưng cường độ lớn, gây tác động tiêu cực đến con người và môi trường. Để lượng hóa những thay đổi này, các nhà khoa học sử dụng bộ Chỉ số Khí hậu Cực đoan (ECI). Nghiên cứu của Lê Phương Thúy (2022) đã lựa chọn và phân tích 18 chỉ số ECI cốt lõi liên quan đến nhiệt độ và lượng mưa. Các chỉ số này bao gồm: nhiệt độ tối cao (TXx), nhiệt độ tối thấp (TNn), số ngày nóng (TX90p), số ngày lạnh (TN10p), số ngày khô liên tục (CDD), và lượng mưa ngày lớn nhất (Rx1day). Việc phân tích các chỉ số này dựa trên chuỗi số liệu quan trắc dài hạn cho phép xác định rõ xu thế biến đổi, từ đó nhận diện các rủi ro tiềm ẩn và đề xuất giải pháp thích ứng phù hợp.

II. Thách thức Hạn hán và lũ lụt bất thường tại Tây Nguyên

Những biểu hiện của biến đổi khí hậu cực đoan ở Tây Nguyên đang tạo ra vô số thách thức nghiêm trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến mọi mặt của đời sống và kinh tế. Nổi bật nhất là tình trạng hạn hán ở Tây Nguyên ngày càng trở nên gay gắt và kéo dài, gây ra tình trạng suy giảm nguồn nước trầm trọng tại các sông, hồ, và mạch nước ngầm. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến nước sinh hoạt mà còn đe dọa trực tiếp đến an ninh lương thực của toàn vùng. Ngược lại, những trận lũ lụt bất thường với cường độ lớn cũng xuất hiện ngày một nhiều hơn, gây ra sạt lở đất và xói mòn đất đai, cuốn trôi lớp đất canh tác màu mỡ. Sự biến động thất thường của thời tiết, khuếch đại bởi các hiện tượng toàn cầu như El Niño và La Niña, đang đẩy hệ sinh thái nông nghiệp của Tây Nguyên vào tình thế bấp bênh. Các cây trồng chủ lực, vốn là trụ cột kinh tế của vùng, đang phải gánh chịu những tác động nặng nề. Việc nhận diện và đánh giá đúng mức độ của những thách thức này là cơ sở quan trọng để cộng đồng và chính quyền địa phương có thể chủ động xây dựng các kịch bản ứng phó, giảm thiểu thiệt hại và hướng tới một nền kinh tế kiên cường hơn trước biến đổi khí hậu.

2.1. Suy giảm nguồn nước và nguy cơ mất an ninh lương thực

Hạn hán kéo dài làm mực nước các hồ chứa thủy lợi và thủy điện Tây Nguyên xuống thấp kỷ lục. Tình trạng suy giảm nguồn nước mặt và nước ngầm khiến hàng chục nghìn héc-ta cây trồng thiếu nước tưới, đặc biệt trong mùa khô. Năng suất các loại cây công nghiệp và cây lương thực sụt giảm nghiêm trọng, đẩy người nông dân vào cảnh khó khăn và đe dọa đến vấn đề an ninh lương thực khu vực. Bên cạnh đó, chất lượng đất cũng bị suy thoái do khô hạn, làm tăng nguy cơ sa mạc hóa và xói mòn đất đai khi có mưa lớn trở lại. Đây là một vòng luẩn quẩn của thiên tai mà Tây Nguyên đang phải đối mặt.

2.2. Tác động tiêu cực đến cây cà phê và cây hồ tiêu

Cà phê và hồ tiêu là hai cây trồng chiến lược của Tây Nguyên. Tuy nhiên, chúng lại rất nhạy cảm với sự thay đổi của thời tiết. Tác động đến cây cà phê thể hiện rõ qua việc nhiệt độ quá cao làm hoa cà phê bị khô, rụng, ảnh hưởng đến tỷ lệ đậu quả. Hạn hán kéo dài làm cây còi cọc, giảm năng suất và chất lượng hạt. Tương tự, ảnh hưởng đến cây hồ tiêu cũng rất nghiêm trọng. Mưa lớn đột ngột sau thời gian khô hạn gây ra ngập úng, tạo điều kiện cho các bệnh như chết nhanh, chết chậm phát triển, có thể xóa sổ cả vườn tiêu. Sự biến động khó lường của thời tiết đang làm tăng chi phí sản xuất và rủi ro cho người nông dân.

2.3. Hiện tượng El Niño và La Niña khuếch đại các rủi ro

Các hiện tượng thời tiết cực đoan ở Tây Nguyên thường trở nên trầm trọng hơn trong những năm có hoạt động mạnh của El Niño và La Niña. El Niño thường gây ra các đợt nắng nóng gay gắt và hạn hán kéo dài, trong khi La Niña lại có xu hướng gây ra mưa lớn, bão và lũ lụt. Dữ liệu phân tích cho thấy những năm El Niño mạnh (như 1998, 2016) trùng với các đợt hạn hán lịch sử tại khu vực. Sự tương tác giữa biến đổi khí hậu toàn cầu và các hiện tượng tự nhiên này tạo ra những kịch bản thời tiết phức tạp và khó dự báo, đặt ra thách thức lớn cho công tác phòng chống thiên tai và quản lý rủi ro.

III. Phương pháp khoa học đánh giá biến đổi khí hậu cực đoan

Để có cái nhìn chính xác và khách quan về biến đổi khí hậu cực đoan ở Tây Nguyên, các nhà khoa học đã áp dụng những phương pháp phân tích tiên tiến dựa trên tiêu chuẩn quốc tế. Cốt lõi của phương pháp này là việc sử dụng bộ 27 chỉ số khí hậu cực đoan (ECI) do Nhóm chuyên gia của WMO và IPCC xây dựng. Các chỉ số này được thiết kế để lượng hóa những thay đổi trong các khía cạnh khắc nghiệt nhất của khí hậu, từ nhiệt độ đến lượng mưa. Nghiên cứu cụ thể tại Tây Nguyên đã sử dụng bộ dữ liệu quan trắc hàng ngày về nhiệt độ cực đại, nhiệt độ cực tiểu và lượng mưa từ 16 trạm khí tượng thủy văn trong khu vực. Chuỗi dữ liệu kéo dài 42 năm, từ 1980 đến 2021, đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy thống kê cho các phân tích xu thế. Phần mềm chuyên dụng ClimPACT2, được phát triển dựa trên ngôn ngữ lập trình R, đã được sử dụng để tính toán tự động các chỉ số và phân tích xu thế biến đổi tuyến tính. Phương pháp này không chỉ giúp xác định liệu nhiệt độ có đang gia tăng hay lượng mưa thay đổi hay không, mà còn chỉ rõ mức độ thay đổi theo từng thập kỷ, cung cấp bằng chứng khoa học vững chắc cho việc xây dựng kịch bản biến đổi khí hậu và đề xuất các giải pháp thích ứng hiệu quả.

3.1. Phân tích 18 chỉ số khí hậu cực đoan ECI trọng tâm

Từ bộ 27 chỉ số của IPCC, nghiên cứu đã tập trung vào 18 chỉ số phù hợp nhất với điều kiện khí hậu Việt Nam và Tây Nguyên. Đối với nhiệt độ, các chỉ số quan trọng được phân tích bao gồm: số đêm lạnh (TN10p), số ngày nóng (TX90p), chỉ số đợt nóng liên tục (WSDI) và chỉ số đợt lạnh liên tục (CSDI). Đối với lượng mưa, các chỉ số được chú trọng là: lượng mưa 5 ngày lớn nhất (Rx5day), số ngày khô liên tục (CDD) và tổng lượng mưa từ các trận mưa rất lớn (R95p). Mỗi chỉ số này phản ánh một khía cạnh cụ thể của các hiện tượng thời tiết cực đoan, từ đó vẽ nên một bức tranh toàn cảnh về sự thay đổi khí hậu trong khu vực.

3.2. Nguồn dữ liệu và giai đoạn phân tích 1980 2021

Nghiên cứu sử dụng số liệu quan trắc hàng ngày từ 16 trạm khí tượng phân bố đều khắp các tỉnh Tây Nguyên, bao gồm Kon Tum, Gia Lai, Đắk Lắk, Đắk Nông và Lâm Đồng. Dữ liệu được thu thập và kiểm tra chất lượng bởi Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Tây Nguyên. Việc lựa chọn giai đoạn phân tích dài (1980-2021) là cực kỳ quan trọng, vì nó cho phép phát hiện các xu thế biến đổi dài hạn, phân biệt chúng với các biến động tự nhiên ngắn hạn của khí hậu. Độ dài chuỗi số liệu này đảm bảo các kết quả phân tích xu thế có ý nghĩa thống kê cao, tăng độ tin cậy cho các kết luận khoa học.

IV. Kết quả Xu hướng nhiệt độ gia tăng rõ rệt ở Tây Nguyên

Phân tích các chỉ số khí hậu cực đoan liên quan đến nhiệt độ trong giai đoạn 1980-2021 đã đưa ra một kết luận không thể chối cãi: Tây Nguyên đang nóng lên một cách rõ rệt. Đây là một trong những phát hiện quan trọng nhất về biến đổi khí hậu cực đoan ở Tây Nguyên. Dữ liệu cho thấy một sự thay đổi mang tính hệ thống, trong đó các chỉ số liên quan đến nhiệt độ cao đều có xu hướng tăng, trong khi các chỉ số liên quan đến nhiệt độ thấp lại giảm đi. Cụ thể, số đêm nóng và số ngày nóng xuất hiện ngày càng nhiều, đặc biệt trong hai thập kỷ gần đây. Các đợt nóng kéo dài (sóng nhiệt) cũng trở nên thường xuyên và khắc nghiệt hơn. Ngược lại, tần suất xuất hiện các đêm lạnh và ngày lạnh đã giảm đáng kể so với những năm 1980. Sự gia tăng nhiệt độ này không chỉ là cảm nhận chủ quan mà đã được chứng minh bằng các con số thống kê tin cậy. Theo nghiên cứu của Lê Phương Thúy (2022), xu thế này thể hiện sự nhất quán trên hầu hết các trạm quan trắc trong khu vực. Những thay đổi này là nguyên nhân trực tiếp dẫn đến nhiều hệ lụy như suy giảm nguồn nước do bốc hơi tăng, tác động đến cây cà phê trong giai đoạn ra hoa, và làm gia tăng rủi ro cháy rừng, ảnh hưởng đến suy giảm đa dạng sinh học.

4.1. Phân tích chỉ số ngày nóng TX90p và đêm nóng TN90p

Kết quả phân tích cho thấy chỉ số đêm nóng (TN90p) và ngày nóng (TX90p) đều có xu thế tăng rõ rệt trên toàn khu vực. Đặc biệt, nhiệt độ tối thấp vào ban đêm đang tăng nhanh hơn so với nhiệt độ tối cao vào ban ngày. Điều này có nghĩa là biên độ nhiệt ngày đêm (DTR) đang có xu hướng thu hẹp lại. Giai đoạn 2010-2021 ghi nhận số ngày và đêm nóng cao hơn hẳn so với giai đoạn 1980-1990. Sự gia tăng này là một tín hiệu cảnh báo về mức độ căng thẳng nhiệt mà con người, cây trồng và vật nuôi phải đối mặt.

4.2. Sự suy giảm đáng kể của các chỉ số ngày và đêm lạnh

Trái ngược với xu hướng nóng lên, các chỉ số đặc trưng cho hiện tượng lạnh giá lại giảm đi. Chỉ số đêm lạnh (TN10p) và ngày lạnh (TX10p) có xu thế giảm khá rõ rệt trên hầu hết các trạm khí tượng. Điều này cho thấy mùa đông ở Tây Nguyên đang trở nên ấm hơn và ngắn lại. Mặc dù việc giảm bớt các đợt rét hại có thể mang lại một số lợi ích, nhưng nó cũng phá vỡ chu kỳ sinh trưởng tự nhiên của nhiều loài thực vật, ảnh hưởng đến sự suy giảm đa dạng sinh học và các hệ sinh thái nhạy cảm của vùng.

4.3. Đánh giá chỉ số đợt nóng WSDI và đợt lạnh CSDI

Phân tích chỉ số đợt nóng (WSDI) và đợt lạnh (CSDI) càng làm rõ thêm xu thế nóng lên. Kết quả chỉ ra rằng, các đợt lạnh kéo dài (ít nhất 6 ngày liên tiếp có nhiệt độ thấp) gần như không còn xuất hiện trong thập kỷ 2010-2021, trong khi chúng từng xảy ra khá thường xuyên vào giai đoạn 1980-1990. Ngược lại, các đợt nóng kéo dài (sóng nhiệt) lại có tần suất xuất hiện cao hơn hẳn trong những năm gần đây. Đây là bằng chứng rõ nét nhất cho thấy các hiện tượng thời tiết cực đoan liên quan đến nhiệt đang thay đổi theo chiều hướng khắc nghiệt hơn.

V. Phân tích Sự thay đổi lượng mưa và các rủi ro thiên tai

Bên cạnh xu hướng nóng lên, biến đổi khí hậu cực đoan ở Tây Nguyên còn biểu hiện qua sự thay đổi phức tạp của chế độ mưa. Phân tích các chỉ số mưa cực đoan cho thấy một bức tranh không đồng nhất và đầy biến động. Tổng lượng mưa năm có thể không thay đổi nhiều, nhưng tính chất của các trận mưa đã khác đi đáng kể. Các hiện tượng thời tiết cực đoan liên quan đến mưa ngày càng trở nên phổ biến, bao gồm cả những đợt hạn hán ở Tây Nguyên kéo dài và những trận mưa lớn với cường độ rất cao trong thời gian ngắn. Sự phân bổ mưa trong năm trở nên thất thường, mùa mưa có thể đến muộn hơn nhưng lại kết thúc bằng những trận mưa xối xả, gây lũ lụt bất thường. Ngược lại, mùa khô lại kéo dài hơn với số ngày không mưa tăng lên. Sự thay đổi này làm gia tăng mạnh mẽ các rủi ro thiên tai. Mưa lớn cục bộ gây ra sạt lở đất ở những vùng đồi dốc, nơi thảm thực vật bị suy giảm do phá rừng Tây Nguyên. Đồng thời, dòng chảy mặt mạnh cũng gây ra xói mòn đất đai, rửa trôi chất dinh dưỡng và làm suy thoái tài nguyên đất, ảnh hưởng lâu dài đến tiềm năng phát triển bền vững của khu vực.

5.1. Biến động của chỉ số mưa cực đoan Rx1day Rx5day

Các chỉ số lượng mưa ngày lớn nhất (Rx1day) và lượng mưa 5 ngày lớn nhất (Rx5day) cho thấy sự biến động rất mạnh qua các năm. Mặc dù xu thế chung trên toàn khu vực không hoàn toàn rõ ràng, nhưng dữ liệu ghi nhận sự xuất hiện ngày càng nhiều các trận mưa có cường độ cực lớn. Có những ngày lượng mưa đo được lên tới hàng trăm milimet, vượt xa các giá trị lịch sử. Những trận mưa này là nguyên nhân chính gây ra lũ quét và ngập lụt cục bộ, đặc biệt ở các khu vực đô thị và vùng trũng, gây thiệt hại lớn về tài sản và cơ sở hạ tầng.

5.2. Đánh giá xu thế ngày khô liên tục CDD và nguy cơ hạn hán

Chỉ số ngày khô liên tục (CDD) - số ngày liên tiếp có lượng mưa dưới 1mm - là một chỉ báo quan trọng về nguy cơ hạn hán. Phân tích cho thấy chỉ số này có xu hướng tăng ở một số nơi, đặc biệt là vào đầu mùa khô. Các đợt không mưa kéo dài hơn đang gây ra tình trạng suy giảm nguồn nước nghiêm trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến sản xuất nông nghiệp và sinh hoạt. Những năm El Niño hoạt động mạnh, chỉ số CDD thường đạt giá trị rất cao, gây ra các đợt hạn hán ở Tây Nguyên trên diện rộng như đã từng xảy ra.

5.3. Nguy cơ sạt lở đất và xói mòn đất đai do mưa lớn

Sự kết hợp giữa địa hình đồi dốc, lớp phủ thực vật bị suy giảm và các trận mưa lớn bất thường là công thức hoàn hảo cho thảm họa sạt lở đất và xói mòn đất đai. Khi mưa lớn trút xuống các sườn đồi đã mất đi lớp cây che phủ, đất không còn khả năng giữ nước và dễ dàng bị cuốn trôi. Tình trạng này không chỉ làm mất đi lớp đất mặt màu mỡ mà còn gây nguy hiểm trực tiếp đến tính mạng và tài sản của người dân sống ở vùng chân đồi. Đây là một thách thức kép, đòi hỏi phải có các giải pháp thích ứng đồng bộ giữa quản lý tài nguyên nước, bảo vệ rừng và quy hoạch sử dụng đất.

VI. Hướng đi Giải pháp thích ứng cho phát triển bền vững

Đối mặt với những thách thức từ biến đổi khí hậu cực đoan ở Tây Nguyên, việc ngồi yên chờ đợi không phải là một lựa chọn. Cần có những hành động quyết liệt và chiến lược dựa trên nền tảng khoa học để xây dựng một tương lai bền vững cho khu vực. Các giải pháp thích ứng phải được triển khai một cách đồng bộ, từ cấp vĩ mô đến vi mô, từ chính sách ứng phó của nhà nước đến hành động của từng người dân. Trước hết, cần tiếp tục cập nhật và chi tiết hóa các kịch bản biến đổi khí hậu cho từng tiểu vùng, giúp chính quyền và người dân có thông tin chính xác để ra quyết định. Dựa trên các kịch bản này, việc chuyển đổi sang mô hình nông nghiệp thông minh, có khả năng chống chịu cao với hạn hán và lũ lụt, là hướng đi tất yếu. Các kỹ thuật canh tác tiên tiến như tưới tiết kiệm, trồng xen canh, lựa chọn giống cây trồng vật nuôi phù hợp cần được nhân rộng. Song song đó, việc phục hồi và bảo vệ hệ sinh thái rừng đóng vai trò then chốt. Rừng không chỉ giúp điều hòa nguồn nước, chống xói mòn đất đai mà còn góp phần duy trì sự đa dạng sinh học. Cuối cùng, nâng cao nhận thức cộng đồng và xây dựng năng lực ứng phó tại chỗ là yếu tố quyết định sự thành công của mọi chiến lược.

6.1. Xây dựng kịch bản biến đổi khí hậu chi tiết cho vùng

Các kịch bản biến đổi khí hậu quốc gia cần được cụ thể hóa cho quy mô tỉnh và huyện ở Tây Nguyên. Việc này đòi hỏi sự đầu tư vào mạng lưới quan trắc và các mô hình dự báo có độ phân giải cao. Những kịch bản chi tiết sẽ giúp xác định các "điểm nóng" về rủi ro thiên tai, từ đó ưu tiên nguồn lực cho các hoạt động phòng chống và xây dựng cơ sở hạ tầng thích ứng như hồ chứa nước, hệ thống đê kè, và hệ thống cảnh báo sớm lũ lụt bất thường hay sạt lở đất.

6.2. Ứng dụng nông nghiệp thông minh để ứng phó hiệu quả

Nông nghiệp thông minh (Climate-Smart Agriculture) là một tập hợp các giải pháp công nghệ và kỹ thuật nhằm tăng năng suất, nâng cao khả năng chống chịu và giảm phát thải khí nhà kính. Tại Tây Nguyên, các giải pháp này có thể bao gồm: hệ thống tưới nhỏ giọt tự động điều khiển qua cảm biến độ ẩm đất để đối phó với hạn hán ở Tây Nguyên; áp dụng nông lâm kết hợp để vừa tạo ra thu nhập, vừa bảo vệ đất và giữ nước; sử dụng các ứng dụng di động để cập nhật thông tin thời tiết và khuyến cáo nông nghiệp. Đây là chìa khóa để đảm bảo an ninh lương thực và sinh kế bền vững cho nông dân.

6.3. Tầm quan trọng của chính sách ứng phó và bảo vệ rừng

Các giải pháp thích ứng sẽ không thể thành công nếu thiếu một khung chính sách ứng phó mạnh mẽ và đồng bộ. Chính phủ và chính quyền địa phương cần lồng ghép yếu tố biến đổi khí hậu vào tất cả các quy hoạch phát triển kinh tế-xã hội. Đặc biệt, cần có chính sách cứng rắn và hiệu quả hơn để ngăn chặn nạn phá rừng Tây Nguyên, đồng thời khuyến khích các chương trình trồng lại và phục hồi rừng. Bảo vệ rừng đầu nguồn chính là bảo vệ nguồn nước và sự sống của toàn bộ khu vực, là nền tảng cho phát triển bền vững trong dài hạn.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Khu vực Tây Nguyên giữ vai trò chiến lược về kinh tế, nông nghiệp và an ninh nguồn nước tại Việt Nam nhưng đang đối mặt với những tác động khốc liệt của biến đổi khí hậu. Báo cáo khí hậu quốc gia ghi nhận nhiệt độ trung bình toàn quốc đã tăng khoảng 0,62°C trong giai đoạn 1958-2014, kéo theo sự gia tăng rõ rệt về tần suất và cường độ của các hiện tượng thời tiết cực đoan. Tại Tây Nguyên, tình trạng hạn hán gay gắt trong mùa khô và các đợt mưa lũ dị thường trong mùa mưa đã trực tiếp đe dọa sinh kế của hơn 5,8 triệu người dân cũng như hàng trăm nghìn héc-ta cây công nghiệp chủ lực.

Nghiên cứu được thực hiện nhằm đánh giá định lượng sự biến đổi của các chỉ số khí hậu cực đoan dựa trên chuỗi số liệu quan trắc dài hạn tại hệ thống 16 trạm khí tượng trên toàn vùng Tây Nguyên trong giai đoạn 1980–2021 (42 năm). Đề tài tập trung phân tích 20 chỉ số khí hậu cực đoan tiêu chuẩn liên quan đến nhiệt độ và lượng mưa theo khung hướng dẫn của Ban Liên chính phủ về Biến đổi Khí hậu và Tổ chức Khí tượng Thế giới.

Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học thực chứng với độ tin cậy thống kê trên 90%, làm rõ bức tranh biến đổi khí hậu theo không gian và thời gian. Đây là nguồn dữ liệu quan trọng phục vụ công tác quy hoạch phát triển kinh tế - xã hội, quản lý rủi ro thiên tai và nâng cao năng lực thích ứng với biến đổi khí hậu cho các tỉnh Tây Nguyên.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn ứng dụng khung lý thuyết đánh giá biến đổi khí hậu của Ủy ban Liên chính phủ về Biến đổi Khí hậu (IPCC) trong các báo cáo đánh giá lần thứ tư (AR4), thứ năm (AR5) và thứ sáu (AR6). Để chuẩn hóa việc theo dõi khí hậu cực đoan trên toàn cầu, Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO) cùng nhóm chuyên gia ETCCDI đã thiết lập bộ 27 chỉ số chuẩn (ECI). Trên cơ sở điều kiện khí hậu nhiệt đới gió mùa của Tây Nguyên, nghiên cứu đã chọn lọc 20 chỉ số đặc trưng gồm 12 chỉ số nhiệt độ và 8 chỉ số lượng mưa.

Về mặt toán học, cực đoan khí hậu được xác định thông qua phương pháp ngưỡng phân vị xác suất (percentile thresholds). Cụ thể, các ngưỡng phân vị thứ 10 (10th), 90 (90th), 95 (95th) và 99 (99th) được xây dựng trên cửa sổ trượt 5 ngày cho từng ngày trong năm với chuỗi thời kỳ cơ sở 1995–2014 (tương ứng dung lượng mẫu 100 giá trị mỗi ngày). Các khái niệm nghiên cứu cốt lõi bao gồm:

• Nhiệt độ cực trị và ngưỡng phân vị: Nhiệt độ tối cao cao nhất tháng (TXx), nhiệt độ tối thấp thấp nhất tháng (TNn), số ngày lạnh (TX10p), số đêm lạnh (TN10p), số ngày nóng (TX90p), số đêm nóng (TN90p), số ngày nắng nóng trên 35°C (Txge35) và biên độ nhiệt độ ngày (DTR).
• Chuỗi đợt nhiệt kéo dài: Đợt nắng nóng kéo dài (WSDI) và đợt lạnh kéo dài (CSDI) với ngưỡng duy trì ít nhất 6 ngày liên tiếp.
• Lượng mưa cực đoan và chỉ số khô hạn: Lượng mưa ngày lớn nhất (Rx1day), lượng mưa 5 ngày lớn nhất (Rx5day), số ngày mưa lớn trên 50mm (R50), lượng mưa rất ẩm (R95p), lượng mưa siêu ẩm (R99p), số ngày khô liên tiếp tối đa (CDD) và số ngày ẩm liên tiếp tối đa (CWD).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu đầu vào sử dụng chuỗi số liệu quan trắc bề mặt hàng ngày về nhiệt độ tối cao (Tx), nhiệt độ tối thấp (Tn) và lượng mưa ngày (R) tại 16 trạm khí tượng khu vực Tây Nguyên do Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Tây Nguyên cung cấp. Cỡ mẫu bao gồm 13 trạm có chuỗi số liệu liên tục 42 năm (1980–2021), 2 trạm có chuỗi số liệu 24 năm (1998–2021 tại Lắk, Đắk Mil) và 1 trạm có chuỗi 20 năm (2002–2021 tại Ea H’Leo). Quy mô mẫu này đáp ứng tiêu chuẩn quan trắc khí hậu học của WMO (tối thiểu 20 năm) nhằm loại trừ các dao động ngẫu nhiên ngắn hạn.

Quy trình xử lý số liệu và phân tích được tiến hành qua các công cụ và phương pháp chuyên dụng:

• Kiểm tra và tính toán chỉ số: Sử dụng gói phần mềm chuyên dụng ClimPACT2 chạy trên môi trường mã nguồn mở R, tích hợp mô-đun RHTestsV3 để kiểm định tính đồng nhất của chuỗi số liệu và loại bỏ sai số thô trước khi tính toán 20 chỉ số theo bước thời gian tháng và năm.
• Phân tích xu thế tuyến tính: Áp dụng phương pháp bình phương tối thiểu (linear least squares) để xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính, xác định hệ số góc và tính toán tốc độ biến đổi trên mỗi thập kỷ.
• Kiểm định thống kê: Mức độ tin cậy của xu thế được đánh giá qua kiểm nghiệm Student (t-test) ở mức ý nghĩa alpha = 0,10 (độ tin cậy 90%). Với chuỗi số liệu 42 năm, các hệ số tương quan tuyến tính đạt giá trị tuyệt đối từ 0,26 trở lên được xác nhận có ý nghĩa thống kê.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Phân tích chuỗi dữ liệu 42 năm (1980–2021) tại 16 trạm khí tượng Tây Nguyên cho thấy rõ nét xu thế ấm lên toàn diện và sự gia tăng bất thường của các cực đoan thời tiết:

• Nhiệt độ cực trị gia tăng mạnh mẽ: Giá trị nhiệt độ tối thấp thấp nhất (TNn) và nhiệt độ tối cao cao nhất (TXx) đều có xu thế tăng rõ rệt từ thập niên 1980–1990 sang giai đoạn 2010–2021. Đáng chú ý, nhiệt độ tối cao (TXx) trong các tháng mùa khô (tháng 2 đến tháng 5) phổ biến ở mức 36–38°C. Số ngày nắng nóng cực đoan (Txge35) trung bình toàn vùng đạt 8–15 ngày/năm, trong đó trạm Ayunpa ghi nhận mức cao nhất với 12–17 ngày nắng nóng mỗi tháng trong thời kỳ cao điểm.
• Đêm lạnh suy giảm, ngày và đêm nóng tăng vọt: Chỉ số đêm lạnh (TN10p) và ngày lạnh (TX10p) giảm sâu trên hầu hết các trạm. Chỉ số đợt lạnh kéo dài (CSDI) xuất hiện nhiều trong giai đoạn 1980–1990 nhưng gần như biến mất hoàn toàn trong thập kỷ 2010–2021. Ngược lại, chỉ số đêm nóng (TN90p), ngày nóng (TX90p) và chỉ số đợt nóng kéo dài (WSDI) tăng với tốc độ khoảng 2–4 ngày/thập kỷ.
• Biên độ nhiệt độ ngày (DTR) thu hẹp: Biên độ nhiệt ngày trung bình dao động từ 10–12°C trong mùa khô (tháng 1–3) và giảm xuống 6–8°C trong mùa mưa (tháng 6–12). Xu thế chung trên toàn vùng là DTR suy giảm do tốc độ tăng của nhiệt độ ban đêm (Tn) diễn ra nhanh hơn nhiệt độ ban ngày (Tx).
• Mưa cực đoan cục bộ diễn biến phức tạp: Lượng mưa ngày lớn nhất (Rx1day) đạt kỷ lục 443,4 mm/ngày tại M’ĐRắk và 435 mm/ngày tại Eakmat. Lượng mưa tích lũy 5 ngày lớn nhất (Rx5day) đạt mức đỉnh 1094 mm/5 ngày tại trạm Bảo Lộc. Chỉ số lượng mưa rất ẩm (R95p) và siêu ẩm (R99p) ghi nhận những năm dị thường với lượng mưa vượt 1500–2000 mm tại Bảo Lộc và Eakmat.
• Hạn hán mùa khô kéo dài khắc nghiệt: Chỉ số số ngày khô liên tiếp (CDD) phổ biến từ 50–100 ngày/năm, cá biệt năm 1982 tại trạm Eakmat ghi nhận chuỗi khô hạn kéo dài trên 200 ngày và trạm Đắk Tô năm 2007 đạt 166 ngày liên tiếp không mưa.

Thảo luận kết quả

Diễn biến của các chỉ số cực đoan nhiệt độ tại Tây Nguyên hoàn toàn đồng nhất với xu thế nóng lên toàn cầu được công bố trong Báo cáo AR6 của IPCC và Kịch bản biến đổi khí hậu Việt Nam. Nguyên nhân chính bắt nguồn từ hiệu ứng nhà kính kết hợp với sự biến động mạnh mẽ của hoàn lưu khí quyển, đặc biệt là hoạt động của vùng áp thấp nóng phía Tây và áp cao cận nhiệt đới Tây Thái Bình Dương. Sự xuất hiện dày đặc của các giá trị TX90p, WSDI và Txge35 trong các năm 1983, 1998, 2010, 2016 và 2020 trùng khớp với các chu kỳ pha nóng El Niño mạnh.

Đối với chế độ mưa, kết quả nghiên cứu chỉ ra sự phân hóa không gian sâu sắc do tác động của địa hình dãy Trường Sơn. Khi dữ liệu được trực quan hóa qua biểu đồ phân bố không gian và đồ thị biến trình năm, sự tương phản thể hiện rõ rệt giữa sườn Tây và sườn Đông Trường Sơn. Trong khi các trạm sườn Tây (như Pleiku, Buôn Ma Thuột, Đắk Nông) có mùa mưa tập trung cao độ từ tháng 5 đến tháng 10, thì các trạm sườn Đông (An Khê, M’ĐRắk) lại có chế độ mưa lệch về cuối năm (tháng 9 đến tháng 12) với cường độ mưa cực đoan rất cao do đón gió mùa đông bắc kết hợp địa hình chắn gió.

Sự gia tăng đồng thời của chuỗi ngày khô hạn (CDD) trong mùa đông - xuân và lượng mưa cực trị (Rx1day, Rx5day) trong mùa hè - thu gây áp lực nặng nề lên hạ tầng thủy lợi, đe dọa trực tiếp các hồ chứa và làm gia tăng nguy cơ sạt lở đất tại các sườn đồi dốc.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm chủ động ứng phó với diễn biến ngày càng phức tạp của các hiện tượng khí hậu cực đoan tại Tây Nguyên, luận văn đề xuất 4 nhóm giải pháp trọng tâm:

1. Hiện đại hóa mạng lưới giám sát và cảnh báo sớm: Tổng cục Khí tượng Thủy văn và Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Tây Nguyên cần nâng cấp mật độ trạm đo mưa tự động, nâng tỷ lệ phủ sóng dữ liệu thời gian thực lên trên 90% tại các lưu vực sông trọng điểm (Sê San, Srêpôk, Ba) trước năm 2026. Tích hợp phần mềm ClimPACT2 vào quy trình vận hành giám sát định kỳ để cập nhật tự động các chỉ số cực đoan nhiệt ẩm.
2. Tái cơ cấu nông nghiệp thích ứng hạn hán: Sở Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn các tỉnh Đắk Lắk, Gia Lai, Kon Tum, Đắk Nông, Lâm Đồng cần rà soát quy hoạch mùa vụ giai đoạn 2025–2030. Cắt giảm 15–20% diện tích cây trồng thâm dụng nước tại các tiểu vùng có chỉ số CDD trên 80 ngày (như Ayunpa, Đắk Tô), đồng thời chuyển đổi sang giống cây chịu hạn và hỗ trợ lắp đặt công nghệ tưới tiết kiệm nước cho 100% vùng chuyên canh cà phê, hồ tiêu.
3. Phân vùng rủi ro thiên tai và sạt lở đất: Ủy ban nhân dân các tỉnh Tây Nguyên phối hợp với Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu xây dựng bản đồ số hóa phân vùng rủi ro lũ quét và sạt lở đất dựa trên ngưỡng mưa Rx5day và R95p. Hoàn thành việc tích hợp bản đồ rủi ro vào quy hoạch xây dựng đô thị và điểm dân cư nông thôn cho 100% địa bàn cấp huyện trước năm 2027.
4. Tối ưu hóa quy trình vận hành liên hồ chứa: Bộ Tài nguyên và Môi trường cùng các đơn vị quản lý thủy điện, thủy lợi cần điều chỉnh quy trình vận hành liên hồ chứa trên cơ sở dự báo cực đoan lượng mưa. Thiết lập ngưỡng tích nước chủ động đạt tối thiểu 85% dung tích thiết kế trước tháng 11 hàng năm để phòng chống hạn mùa khô, đồng thời duy trì dung tích phòng lũ linh hoạt đối với các đợt mưa lớn trên 200 mm/ngày.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và kết quả của luận văn mang lại giá trị thực tiễn cho 4 nhóm đối tượng chính:

1. Cơ quan quản lý khí tượng và phòng chống thiên tai: Cán bộ tại Tổng cục Khí tượng Thủy văn, Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia và Ban Chỉ huy Phòng chống thiên tai các cấp sử dụng tài liệu để nắm bắt quy luật biến đổi cực trị thời tiết, làm căn cứ ban hành các bản tin cảnh báo rủi ro thiên tai chuyên đề.
2. Cơ quan quy hoạch nông nghiệp và tài nguyên nước: Các Sở Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn, đơn vị quản lý khai thác công trình thủy lợi khai thác dữ liệu về chỉ số CDD, PRCPTOT và Rx5day để điều tiết lịch tưới tiêu, thiết kế đập chứa nước và lựa chọn cơ cấu cây trồng phù hợp.
3. Giảng viên, nghiên cứu sinh và sinh viên chuyên ngành: Các nhà nghiên cứu thuộc ngành Khí tượng học, Thủy văn học, Biến đổi khí hậu và Khoa học Môi trường tham khảo khung phương pháp luận xử lý số liệu bằng ClimPACT2 và quy trình kiểm định xu thế thống kê phục vụ công tác giảng dạy, nghiên cứu.
4. Các tổ chức phi chính phủ và đơn vị phát triển bền vững: Các chuyên gia phát triển dự án sử dụng bộ số liệu định lượng về tính dễ bị tổn thương khí hậu tại Tây Nguyên để xây dựng các đề xuất tài trợ, triển khai mô hình sinh kế thích ứng và quản trị rủi ro khí hậu tại cộng đồng.

Câu hỏi thường gặp

Nghiên cứu sử dụng những nhóm chỉ số khí hậu cực đoan nào?
Luận văn sử dụng bộ 20 chỉ số tiêu chuẩn từ ETCCDI/IPCC, chia thành 2 nhóm: 12 chỉ số nhiệt độ (như TXx, TNn, TN10p, TX90p, Txge35, DTR, WSDI) và 8 chỉ số lượng mưa (như Rx1day, Rx5day, R50, CDD, CWD, R95p, PRCPTOT) để đánh giá toàn diện tính khốc liệt của khí hậu Tây Nguyên.

Vì sao biên độ nhiệt độ ngày (DTR) tại Tây Nguyên lại có xu thế giảm?
Xu thế giảm của DTR phản ánh sự bất đối xứng trong quá trình nóng lên toàn cầu tại Tây Nguyên. Dữ liệu 42 năm chỉ ra nhiệt độ tối thấp ban đêm (Tn) tăng với tốc độ nhanh hơn đáng kể so với nhiệt độ tối cao ban ngày (Tx), khiến khoảng cách chênh lệch nhiệt giữa ngày và đêm bị thu hẹp lại.

Hiện tượng ENSO ảnh hưởng như thế nào đến các chỉ số khí hậu cực đoan ở Tây Nguyên?
Trong các năm xảy ra hiện tượng El Niño mạnh (1983, 1998, 2016, 2020), chỉ số ngày nóng (TX90p), đợt nóng (WSDI) và chuỗi ngày khô (CDD) tăng vọt. Ngược lại, pha La Niña thường kích hoạt các đợt mưa cực đoan với chỉ số Rx1day và Rx5day đạt mức kỷ lục trên diện rộng.

Chế độ mưa cực đoan giữa sườn Đông và sườn Tây dãy Trường Sơn khác nhau ra sao?
Sườn Tây (Pleiku, Đắk Lắk) có lượng mưa cực đoan tập trung chủ yếu vào mùa hè (tháng 5–10) do gió mùa Tây Nam. Trong khi đó, sườn Đông (M’ĐRắk, An Khê) có đỉnh mưa cực đoan lệch về mùa đông (tháng 10–12) do đón gió mùa Đông Bắc kết hợp địa hình chắn gió, tạo ra các trận mưa trên 400 mm/ngày.

Phần mềm ClimPACT2 có ưu điểm gì trong tính toán chỉ số khí hậu?
ClimPACT2 là công cụ mã nguồn mở viết trên ngôn ngữ R, được tích hợp sẵn mô-đun RHTestsV3 giúp tự động hóa khâu kiểm tra tính đồng nhất của số liệu. Phần mềm tính toán chính xác 20 chỉ số ECI theo ngưỡng phân vị chuẩn và xuất kết quả xu thế tuyến tính, hạn chế tối đa sai số thủ công.

Kết luận

• Luận văn đã đánh giá định lượng và toàn diện sự biến đổi của 20 chỉ số khí hậu cực đoan tại 16 trạm khí tượng trên địa bàn Tây Nguyên trong chuỗi số liệu dài hạn 42 năm (1980–2021).
• Nhiệt độ cực đoan có xu thế tăng mạnh trên toàn vùng; các đợt nóng (WSDI), số ngày nắng nóng (Txge35) gia tăng rõ rệt, trong khi các đợt lạnh kéo dài (CSDI) gần như biến mất trong thập kỷ 2010–2021.
• Biên độ nhiệt ngày (DTR) suy giảm nhất quán trên hầu hết các trạm do tốc độ tăng của nhiệt độ ban đêm vượt trội so với ban ngày.
• Lượng mưa cực đoan và khô hạn diễn biến phức tạp, phân hóa sâu sắc giữa sườn Đông và sườn Tây dãy Trường Sơn với những kỷ lục mưa ngày vượt 440 mm và hạn hán kéo dài trên 200 ngày.
• Công trình cung cấp phương pháp luận chuẩn hóa và bộ dữ liệu thực chứng có giá trị cao, phục vụ công tác quy hoạch phát triển kinh tế, quản lý tài nguyên nước và phòng chống thiên tai tại Tây Nguyên.

Trong giai đoạn tiếp theo, các nghiên cứu cần tiếp tục cập nhật chuỗi số liệu quan trắc sau năm 2022 và ứng dụng các mô hình động lực khu vực để dự tính biến đổi của các chỉ số cực đoan theo kịch bản phát thải mới. Các cơ quan quản lý và nhà khoa học được khuyến khích khai thác sâu bộ dữ liệu này nhằm xây dựng các chính sách thích ứng khí hậu hiệu quả và bền vững cho toàn vùng Tây Nguyên.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ CHỈ SỐ KHÍ HẬU CỰC ĐOAN 1.1 Nghiên cứu về chỉ số khí hậu cực đoan trên thế giới Sự thay đổi của các hiện tượng thời tiết, khí hậu cực đoan có tác động nghiêm trọng và là một trong những thách thức lớn mà xã hội phải đối mặt trong ứng phó với biến đổi khí hậu. Do đó, Karl và cs (1996) lập luận rằng có thể định lượng các cực đoan khí hậu này thông qua các chỉ số, vì vậy ý tưởng biên soạn ECI được đưa ra vào năm 1995 và công bố lần đầu vào năm 1996 [24]. Từ đó, nhiều nhóm nghiên cứu đã sử dụng ECI cho các khu vực khác nhau trên thế giới. Nhằm nghiên cứu sự biến thiên về các hiện tượng khí hậu cực đoan vào mùa hè, Zhang và cs (2008) đã sử dụng chuỗi nhiệt độ không khí hàng ngày (1960– 2004) tại 66 địa điểm ở lưu vực sông Hoàng Hà, Trung Quốc.

Nghiên cứu này, xác định các hiện tượng nhiệt độ cực đoan qua các chỉ số cao hơn hoặc thấp hơn ngưỡng phân vị. Kết quả cho thấy các chỉ số cao hơn phân vị thứ 90th (95th) là có xu hướng tăng đáng kể ở các trạm ở phía Tây và Bắc của lưu vực sông Hoàng Hà, nhưng ở hầu hết các trạm ở hạ lưu sông Hoàng Hà không đạt độ tin cậy 95% [33]. Sự biến động nhiệt độ tối cao và tối thấp trong mùa hè và mùa đông của lưu vực sông Hoàng Hà [33] 3 Kiktev và cs (2003) sử dụng mô hình HadAM3 (Hadley Centre Atmospheric Model version 3) và kết hợp với các chỉ số khí hậu cực đoan được đề xuất bởi Frich và cs (2002) để đánh giá kết quả mô phỏng hiện thực khí hậu cực đoan (ECEs), 6 chỉ số đó là: ngày sương giá (FD), đêm nóng (TN90p), ngày khô liên tục (CDD), chỉ số cường độ mưa (SDII), lượng mưa 5 ngày lớn nhất (Rx5day), số ngày mưa lớn. Kết quả cho thấy số ngày băng giá đã giảm đáng kể trên phần lớn Bắc bán cầu, ngược lại so với số đêm nóng.

Các khu vực có lượng mưa cực đoan tăng và số ngày khô liên tiếp giảm rõ rệt, nhưng phạm vi tăng/giảm trên quy mô không gian nhỏ. Xu thế biến đổi của Rx5day có ý nghĩa thống kê không cao [25]. Collins và cs (2000) đã điều tra những thay đổi tần suất của các hiện tượng nhiệt độ cực đoan ở Úc. Nghiên cứu sử dụng bộ số liệu nhiệt độ hàng ngày tại 88 trạm quan trắc để xác định xu thế của các chỉ số này, phần lớn số liệu tại các trạm được quan trắc trong giai đoạn 1957-1996.

Các chỉ số được điều tra bao gồm nhiệt độ tối cao và tối thấp hàng ngày trên và dưới ngưỡng nhiệt độ cố định, các số lần trên và dưới các mức phân vị được chỉ định. Kết qủa chỉ ra rằng sự xuất hiện của các hiện tượng cực đoan về nhiệt độ cao thường tăng lên trong thời gian nghiên cứu, trong khi số lượng các sự kiện về nhiệt độ thấp có xu thế giảm. Mức biến đổi mạnh đối với các chỉ số dựa trên nhiệt độ cực tiểu (Tn), với nhiều chỉ số có ý nghĩa thống kê ở mức tin cậy 95%. Một số xu thế cho thấy sự khác biệt rõ ràng giữa các khu vực, ví dụ như xu hướng giảm sự kiện các cực đoan nóng ở các khu vực phía Đông Nam nước Úc, ngược với xu thế xu thế tăng trên toàn ở khu vực Úc (Hình 1.

Hội thảo về biến đổi khí hậu ở Trung Đông đã quy tụ các nhà khoa học cùng với dữ liệu khí tượng từ các quốc gia bao gồm Oman, Qatar, Cyprus, Georgia, Iran, Iraq, Israel, Armenia, Azerbaijan, Bahrain, Jordan, Kuwait, Syria Ả Rập và Thổ Nhĩ Kỳ để đưa ra phân tích về các hiện tượng khí hậu cực đoan cho toàn khu vực. Các nhà khoa học đã tính toán xu thế cho các yếu tố nhiệt độ và lượng mưa cực đoan trong giai đoạn 1950 – 2003 tại 52 trạm ở 15 quốc gia Trung Đông. Kết quả cho thấy xu thế tăng/giảm của các chỉ số nhiệt độ cực đoan khá đồng nhất về mặt không gian trong khu vực Trung Đông. Các chỉ số khí hậu cực đoan về nhiệt độ có xu thế 4 tăng/giảm khá rõ rệt như xu thế giảm đáng kể về các chỉ số ngày lạnh (TX10p) và đêm lạnh (TN10p).

Trong khi, xu thế biến đổi về chỉ số cực đoan lượng mưa nói chung là không rõ ràng và nhất quán theo không gian (Hình 1. Dấu hiệu của xu thế hàng năm (a) ngày nóng, (b) đêm nóng, (c) ngày nóng và (d) đêm nóng. Ký hiệu đấu dương (âm) biểu thị các xu thế tăng (giảm) [18] Hình 1. Xu thế biến đổi TX10p và TN10p hàng năm trong giai đoạn 1950–2003 và 1970–2003.

Hình tam giác hướng lên thể hiện xu hướng tăng, hướng xuống thể hiện xu hướng giảm. Hình được tô màu đen thể hiện xu thế đạt độ tin cậy 95% [34] Để thống nhất các bộ chỉ số cực đoan, WMO đã thành lập nhóm chuyên gia của Ban khí hậu (CCI), Chương trình nghiên cứu khí hậu thế giới (WCRP) và Ban 5 kỷ thuật chung cho khí tượng biển và hải dương học (JCOMM) thảo luận xác định, theo dõi và chỉ số hóa (ETCCDI) khí hậu phục vụ nghiên cứu. Nhóm chuyên gia này gồm nhiều nhà khoa học đến từ các quốc gia khác nhau trên thế giới. Năm 2001, nhóm chuyên gia của CCI/WCRP/JCOMM đã đề xuất một bộ chỉ số cực đoan khí hậu trên quy mô toàn cầu [29].

Mặc dù vậy, hạn chế chính của bộ chỉ số này là còn thiếu chi tiết về ECI trên khu vực nhiệt đới. Năm 2003, sự kiện khí hậu cực đoan của vùng nhiệt đới đã được nghiên cứu sâu hơn, đây là các chỉ số được tổng hợp bởi các chuyên gia của các nhóm CCI/WCRP/JCOMM được phát triển dựa trên kinh nghiệm thực tiễn, kết hợp với các nghiên cứu. Năm 2009, WMO xuất bản tài liệu "Hướng dẫn phân tích cực đoan trong biến đối khí hậu phục vụ thích ứng". Tài liệu hướng dẫn trong việc xác định, tính toán và phân tích các chỉ số ECI, có thể áp dụng cho cả vùng nhiệt đới và ngoại nhiệt đới.

Trong tài liệu này, WMO đã đưa ra 27 chỉ số ECI liên quan đến lượng mưa và nhiệt độ được tính từ số liệu quan trắc ngày. WMO cho rằng các nước thành viên cần xác định các ngưỡng cực đoan và lựa chọn tính toán ECI theo điều kiện khí hậu của từng quốc gia [30]. Năm 2009, IPCC đã đưa ra 27 chỉ số ECI (http://etccdi.org /list_27 _indices.shtml) và cách tính toán bao gồm cả các yếu tố và hiện tượng. Trong báo cáo thứ tư, IPCC (2007) đã tính toán một loạt các chỉ số ECI về nhiệt độ và lượng mưa nhằm đánh giá mức độ thay đổi và dự tính về yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan trên quy mô toàn cầu (Hình 1.

Báo cáo đặc biệt về biến đổi khí hậu lần thứ năm của IPCC (AR5) thể hiện yếu tố khí hậu cực đoan với kết quả khá giống với báo cáo AR4. Báo cáo thứ năm đã trình bày các dự tính về sự kiện khí hậu cực đoan trong tương lai theo các kịch bản RCP. Kết quả cho thấy các chỉ số cực đoan liên quan đến ngưỡng nhiệt độ cao có xu thế tăng, trong khi ECI liên quan đến ngưỡng nhiệt độ thấp (số ngày lạnh, số đêm lạnh) có xu hướng giảm. Theo kịch bản trung bình, trên quy mô toàn cầu, số ngày ấm và rất ấm có xu thế tăng; Số đêm lạnh có xu thế giảm (Hình 1.

Minh họa kết quả tính toán các chỉ số cực đoạn khí hậu liên quan đến nhiệt độ (trái) và lượng mưa (phải) trên quy mô toàn cầu thời kỳ 1951-2003 [21] Hình 1. Minh họa kết quả dự tính biến đổi của các chỉ số cực đoan khí hậu theo các kịch bản biến đổi khí hậu của IPCC [21] Báo cáo đặc biệt về biến đổi khí hậu lần thứ năm của IPCC (AR6) cho thấy gần như chắc chắn rằng đã có sự gia tăng số ngày đêm ấm, giảm số ngày và đêm lạnh trên phạm vi toàn cầu kể từ năm 1950. Gần như chắc chắn rằng đã có sự gia tăng về cường độ và thời gian nắng nóng và số ngày nắng nóng trên toàn cầu. Tần suất và cường độ mưa lớn có khả năng tăng trên phần lớn phạm vi trên đất liền có nhiều trạm quan trắc.

Kể từ năm 1950, Rx1day, hoặc Rx5day có khả năng tăng lên, với sự gia tăng ở nhiều khu vực hơn so với giảm. Lượng mưa lớn có khả năng tăng 7 lên trên quy mô lục địa trên ba châu lục (Bắc Mỹ, Châu Âu và Châu Á), nơi có nhiều dữ liệu quan trắc hơn (Hình 1. Liên quan đến nhiệt độ Liên quan đến lượng mưa Hình 1. Bên trái: Minh họa xu thế tuyến tính trong giai đoạn 1960–2018 của (a) (TXx), (b) (TNn) và (c) (TX90p).

Bên phải: Xu thế quan trắc về Rx1day trong giai đoạn 1950–2018 tại 8345 trạm; (a) Tỷ lệ trạm với xu thế Rx1day có ý nghĩa thống kê; chấm xanh thể hiện xu thế tăng và nâu là xu thế giảm. Bản đồ các trạm có xu thế tăng (b) và giảm (c). Màu sáng biểu thị các trạm có sự biến đổi thấp hơn và màu tối là cao hơn [22] Kết quả dự tính trong thế kỷ 21 cho thấy, hầu như chắc chắn rằng cường độ và tần suất của các cực đoan nóng sẽ tiếp tục tăng, đồng thời giảm cường độ và tần suất cực đoan lạnh trên toàn cầu. Số ngày, đêm nóng và độ dài, tần suất và/hoặc cường độ của các đợt nắng nóng so với năm 1995–2014 dự tính tăng lên trên hầu hết diện tích của đất liền.

Dự tính nhiệt độ của ngày nắng nóng tăng cao nhất ở một số vùng ở vĩ độ trung bình và bán khô hạn, vào khoảng 1,5-2 lần tốc độ nóng lên toàn cầu. Hiện tượng mưa lớn nói chung được dự đoán sẽ trở nên thường xuyên hơn. Tại mức nóng lên toàn cầu 4°C so với thời kỳ tiền công nghiệp, các đợt mưa lớn sẽ trở nên nhiều hơn và dữ dội hơn so với trong quá khứ gần đây trên quy mô toàn cầu. Trên phạm vi toàn cầu, việc tăng lượng mưa lớn sẽ kéo theo tốc độ tăng lượng ẩm tối đa mà khí quyển có thể giữ được khi nó ấm lên; lượng ẩm tối đa tăng khoảng 7% trên 1°C của sự nóng lên toàn cầu.

Sự tăng cường độ của hiện tượng mưa cực đoan ở quy mô khu vực sẽ phụ thuộc vào mức độ nóng lên của khu vực cũng như những thay đổi trong khí quyển hoàn lưu và động lực của bão, dẫn đến sự khác biệt giữa các vùng trong tốc độ thay đổi lượng mưa lớn [22].