Thử nghiệm dự báo hạn mùa và chỉ số khí hậu cực đoan bằng mô hình RegCM cho khu vực Việt Nam

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu dự báo hạn mùa và chỉ số khí hậu cực đoan tại Việt Nam bằng mô hình regcm, góp phần ứng phó biến đổi khí hậu.

• Tác giả: Trịnh Tuấn Long
• Người hướng dẫn: Gs. Phan Văn Tân
• Trường học: Trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên
• Chuyên ngành: Khí tượng và khí hậu học
• Đề tài: Thử Nghiệm Dự Báo Hạn Mùa Một Số Chỉ Số Khí Hậu Cực Đoan Bằng Mô Hình Regcm Cho Khu Vực Việt Nam
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2012
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Các nghiên cứu trên thế giới
• 1.2. Các nghiên cứu trong nước
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Xác định các chỉ số khí hậu cực đoan
• 2.2. Hệ thống mô hình dự báo khí hậu CFS
• 2.3. Mô hình khí hậu khu vực RegCM
• 2.4. Cách xác định các chỉ số ECE từ sản phẩm mô hình
• 2.5. Phương pháp đánh giá
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT
• 3.1. Kết quả nhiệt độ trung bình tháng
• 3.2. Các trường nhiệt độ cực trị
• 3.3. Các chỉ số khí hậu cực đoan
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về dự báo hạn mùa và mô hình RegCM tại Việt Nam

Dự báo hạn mùa là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu. Mô hình RegCM (Regional Climate Model) đã được áp dụng để dự báo các chỉ số khí hậu cực đoan tại Việt Nam. Việc sử dụng mô hình này giúp cải thiện độ chính xác của các dự báo, từ đó hỗ trợ các quyết định trong nông nghiệp và quản lý tài nguyên nước.

1.1. Khái niệm dự báo hạn mùa và tầm quan trọng

Dự báo hạn mùa là quá trình dự đoán các điều kiện khí hậu trong khoảng thời gian từ một tháng đến một năm. Tầm quan trọng của nó nằm ở việc cung cấp thông tin cho các nhà hoạch định chính sách và người dân trong việc chuẩn bị cho các hiện tượng thời tiết cực đoan.

1.2. Mô hình RegCM và ứng dụng tại Việt Nam

Mô hình RegCM là một trong những mô hình khí hậu khu vực tiên tiến, cho phép dự báo chính xác các chỉ số khí hậu cực đoan. Tại Việt Nam, mô hình này đã được áp dụng để dự báo hạn mùa, giúp cải thiện khả năng ứng phó với thiên tai.

II. Thách thức trong dự báo hạn mùa và khí hậu cực đoan tại Việt Nam

Việt Nam đang phải đối mặt với nhiều thách thức trong việc dự báo hạn mùa và các hiện tượng khí hậu cực đoan. Sự biến đổi khí hậu đã làm gia tăng tần suất và cường độ của các hiện tượng này, gây ra nhiều thiệt hại cho nền kinh tế và xã hội.

2.1. Tác động của biến đổi khí hậu đến dự báo

Biến đổi khí hậu đã làm thay đổi các mô hình khí hậu truyền thống, khiến cho việc dự báo hạn mùa trở nên khó khăn hơn. Các hiện tượng như nắng nóng, mưa lớn và hạn hán ngày càng trở nên khó lường.

2.2. Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu khí hậu

Việc thu thập dữ liệu khí hậu chính xác và đầy đủ là một thách thức lớn. Thiếu hụt dữ liệu có thể dẫn đến những sai lệch trong dự báo, ảnh hưởng đến khả năng ứng phó với thiên tai.

III. Phương pháp dự báo hạn mùa bằng mô hình RegCM

Mô hình RegCM sử dụng các phương pháp động lực để dự báo hạn mùa. Việc áp dụng mô hình này giúp cải thiện độ chính xác của các dự báo khí hậu, từ đó hỗ trợ các quyết định trong nông nghiệp và quản lý tài nguyên nước.

3.1. Cấu trúc và nguyên lý hoạt động của mô hình RegCM

Mô hình RegCM được xây dựng dựa trên các phương trình động lực học của khí quyển. Nó sử dụng dữ liệu đầu vào từ các mô hình toàn cầu để dự báo các chỉ số khí hậu tại khu vực cụ thể.

3.2. Quy trình dự báo và đánh giá kết quả

Quy trình dự báo bao gồm việc thu thập dữ liệu, chạy mô hình và đánh giá kết quả. Các chỉ số khí hậu được so sánh với dữ liệu thực tế để đánh giá độ chính xác của mô hình.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn của mô hình RegCM

Nghiên cứu cho thấy mô hình RegCM có khả năng dự báo chính xác các chỉ số khí hậu cực đoan tại Việt Nam. Kết quả này không chỉ có giá trị trong nghiên cứu mà còn có ứng dụng thực tiễn trong quản lý tài nguyên và ứng phó với thiên tai.

4.1. Kết quả dự báo hạn mùa tại Việt Nam

Kết quả dự báo từ mô hình RegCM cho thấy khả năng dự báo chính xác các chỉ số như nhiệt độ, lượng mưa và các hiện tượng khí hậu cực đoan khác. Điều này giúp các nhà quản lý có thông tin cần thiết để đưa ra quyết định.

4.2. Ứng dụng trong nông nghiệp và quản lý tài nguyên

Thông tin dự báo từ mô hình RegCM đã được ứng dụng trong nông nghiệp, giúp nông dân lên kế hoạch sản xuất phù hợp. Ngoài ra, nó cũng hỗ trợ trong việc quản lý tài nguyên nước, giảm thiểu thiệt hại do thiên tai.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của dự báo hạn mùa tại Việt Nam

Dự báo hạn mùa bằng mô hình RegCM đã cho thấy những kết quả khả quan. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu và cải tiến mô hình để nâng cao độ chính xác và khả năng ứng dụng trong thực tiễn.

5.1. Tầm quan trọng của nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu tiếp theo cần tập trung vào việc cải thiện mô hình và thu thập dữ liệu khí hậu. Điều này sẽ giúp nâng cao độ chính xác của dự báo và khả năng ứng phó với thiên tai.

5.2. Hướng phát triển mô hình RegCM trong tương lai

Mô hình RegCM cần được phát triển để tích hợp thêm các yếu tố khí hậu khác, từ đó nâng cao khả năng dự báo các hiện tượng khí hậu cực đoan. Việc này sẽ giúp Việt Nam chủ động hơn trong việc ứng phó với biến đổi khí hậu.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Biến đổi khí hậu toàn cầu đang gia tăng tần suất và cường độ của các hiện tượng thời tiết cực đoan tại Việt Nam, gây thiệt hại nghiêm trọng cho sản xuất nông nghiệp, an ninh nguồn nước và đời sống dân sinh. Trong bối cảnh phương pháp thống kê truyền thống bộc lộ nhiều hạn chế do không phản ánh được các biến đổi phi tuyến và quá trình tương tác vật lý phức tạp, việc phát triển công nghệ dự báo hạn mùa bằng mô hình động lực trở thành đòi hỏi cấp thiết. Đề tài tập trung giải quyết bài toán thử nghiệm ứng dụng mô hình khí hậu khu vực RegCM phiên bản 4.2 kết hợp với dữ liệu đầu vào từ Hệ thống Dự báo Khí hậu toàn cầu CFS của Cơ quan Khí quyển và Đại dương Quốc gia Hoa Kỳ nhằm nâng cao năng lực dự báo hạn mùa các yếu tố khí hậu cơ bản và một số chỉ số khí hậu cực đoan tại Việt Nam.

Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu bao gồm: đánh giá độ tin cậy của trường nhiệt độ trung bình, nhiệt độ cực trị và lượng mưa tháng; đồng thời kiểm định khả năng mô phỏng các chỉ số cực đoan nhiệt độ và mưa ở các thời hạn dự báo từ 1 đến 6 tháng. Phạm vi không gian nghiên cứu bao trùm toàn bộ lãnh thổ Việt Nam và khu vực Đông Nam Á lân cận, được kiểm chứng trực tiếp qua mạng lưới 172 trạm quan trắc khí tượng bề mặt và chuỗi số liệu nền khí hậu 50 năm giai đoạn 1961-2010 tại 70 trạm tiêu biểu. Kết quả nghiên cứu mang ý nghĩa thực tiễn to lớn khi cung cấp cơ sở khoa học để kéo dài thời gian dự báo cảnh báo sớm từ quy mô tuần lên quy mô mùa, hỗ trợ đắc lực cho các nhà hoạch định chính sách xây dựng kế hoạch điều hành kinh tế - xã hội và giảm thiểu rủi ro thiên tai.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng lý thuyết hạ quy mô động lực và lý thuyết tương tác khí quyển - đại dương - mặt đệm trong hệ thống khí hậu. Khung lý thuyết này khẳng định rằng các dị thường biến đổi chậm của nhiệt độ mặt nước biển và độ ẩm đất đóng vai trò quyết định đến hoàn lưu khí quyển quy mô mùa. Mô hình khí hậu khu vực RegCM phiên bản 4.2 được thiết lập dựa trên hệ phương trình thủy tĩnh với hệ tọa độ áp suất thẳng đứng gồm 18 mực và lưới ngang dạng xen kẽ Arakawa B. Mô hình tích hợp sơ đồ trao đổi sinh quyển - khí quyển BATS để mô phỏng tương tác mặt đất và sơ đồ Grell với giả thiết khép kín Arakawa - Schubert nhằm tham số hóa đối lưu nhiệt đới.

Bên cạnh đó, nghiên cứu vận dụng định nghĩa của Ủy ban Liên chính phủ về Biến đổi Khí hậu về hiện tượng khí hậu cực đoan, xác định biến cố cực trị dựa trên hàm mật độ xác suất và ngưỡng phân vị với xác suất xuất hiện thường nhỏ hơn hoặc bằng 10%. Các khái niệm cốt lõi bao gồm: chỉ số cực trị tuyệt đối, hạn dự báo (từ 0 đến 6 tháng), sai số hệ thống và phân bố tần suất đồng thời, tạo nên cơ sở vững chắc cho việc phân tích và đánh giá chất lượng dự báo số trị.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu bao gồm tập số liệu dự báo toàn cầu CFS phiên bản 2 độ phân giải 1x1 độ kinh vĩ với 37 mực áp suất làm điều kiện biên và ban đầu cập nhật 6 giờ một lần. Dữ liệu thực nghiệm đối chứng là chuỗi quan trắc hàng ngày của 172 trạm khí tượng bề mặt trên toàn quốc. Cỡ mẫu nghiên cứu được thiết lập từ 37 chu kỳ chạy dự báo độc lập trong năm 2012, với tần suất thực hiện trung bình 7 ngày một lần nhằm tối ưu hóa dung lượng lưu trữ khoảng 40GB cho mỗi chu kỳ tính toán.

Phương pháp chọn mẫu áp dụng nguyên tắc gộp mẫu theo tháng đích và hạn dự báo để tăng dung lượng thống kê, đảm bảo tính đại diện cho các giai đoạn chuyển mùa và mùa hè gió mùa. Phương pháp phân tích sử dụng tổ hợp các chỉ số thống kê gồm: sai số trung bình (ME) để phát hiện xu hướng thiên lệch, sai số quân phương (RMSE) nhằm đo lường biên độ dao động, hệ số tương quan tuyến tính (COR), cùng phân bố tần suất một chiều và hai chiều. Việc lựa chọn phân tích phân bố xác suất thay vì so sánh điểm - điểm theo từng ngày riêng biệt là giải pháp tối ưu đối với bài toán hạn mùa, giúp triệt tiêu nhiễu động ngẫu nhiên quy mô ngắn hạn và tập trung đánh giá khả năng nắm bắt quy luật khí hậu.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Nghiên cứu mang lại 4 phát hiện quan trọng về khả năng dự báo hạn mùa của hệ thống mô hình CFS kết hợp RegCM phiên bản 4.2:

• Thứ nhất, mô hình thể hiện kỹ năng dự báo trường nhiệt độ không khí rất khả quan với hệ số tương quan tuyến tính đạt từ 0.40 đến 0.80 trên hầu hết các vùng lãnh thổ. Độ chính xác đạt mức cao nhất trong các tháng mùa hè từ tháng 6 đến tháng 8 tại các hạn dự báo ngắn từ 1 đến 3 tháng.
• Thứ hai, tồn tại sai số lạnh mang tính hệ thống đối với trường nhiệt độ trung bình tháng. Mô hình luôn dự báo nhiệt độ thấp hơn giá trị thực tế quan trắc từ 2.0°C đến 4.0°C, với giá trị sai số trung bình ME biến thiên trong khoảng từ -1.0°C đến -3.0°C và sai số quân phương RMSE dao động từ 3.0°C đến 4.0°C.
• Thứ ba, trường nhiệt độ cực tiểu trung bình tháng (Tm) cho hệ số tương quan cao vượt trội, đạt xấp xỉ 0.70 ở nhiều thời hạn dự báo, phản ánh độ ổn định cao hơn so với nhiệt độ trung bình do biên độ dao động ngày của nhiệt độ cực tiểu có độ phân tán hẹp.
• Thứ tư, khả năng dự báo trường lượng mưa còn hạn chế với hệ số tương quan thấp dưới 0.30. Mô hình chưa nắm bắt tốt thời điểm chuyển tiếp mùa trong tháng 4 và có xu hướng thổi phồng các đợt mưa nhỏ từ 1 đến 10 mm/ngày (dự báo tần suất ngày không mưa chỉ khoảng 15% trong khi thực tế quan trắc chiếm hơn 50%).

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân dẫn đến sai số lạnh mang tính hệ thống của nhiệt độ xuất phát từ đặc tính tham số hóa bức xạ và cân bằng ẩm của sơ đồ mặt đệm BATS khi áp dụng cho vùng nhiệt đới gió mùa có địa hình phức tạp, dẫn đến sự tích tụ nhiệt bề mặt bị đánh giá thấp hơn thực tế. Tuy nhiên, tính ổn định của sai số này là một điểm cộng lớn, cho phép áp dụng các thuật toán hiệu chỉnh thống kê hậu xử lý để đưa sản phẩm về gần với thực tế.

Trong các báo cáo phân tích, kết quả này được minh họa trực quan qua biểu đồ phân bố tần suất một chiều cho thấy đường cong dự báo dịch chuyển đồng dạng sang trái từ 2.0°C đến 4.0°C so với đường cong quan trắc, và đồ thị tán xạ hai chiều tập trung cao độ dọc theo dải song song với đường đẳng trị. Đối với lượng mưa, sự thất bại trong việc mô phỏng chính xác mưa lớn cực đoan trên 50 mm/ngày phản ánh hạn chế chung của các mô hình thủy tĩnh ở độ phân giải 36 km trong việc giải đoán mây đối lưu sâu. Phát hiện này hoàn toàn tương đồng với các kết luận từ dự án DEMETER tại Châu Âu và chương trình MRED tại Hoa Kỳ, khẳng định dự báo nhiệt độ luôn có kỹ năng vượt trội so với dự báo giáng thủy ở quy mô hạn mùa.

Đề xuất và khuyến nghị

• Xây dựng và tích hợp mô-đun hiệu chỉnh sai số thống kê tự động dựa trên phương pháp ánh xạ phân vị (Quantile Mapping) nhằm triệt tiêu độ lệch lạnh từ 2.0°C đến 3.0°C của trường nhiệt độ trước khi xuất bản tin nghiệp vụ. Mục tiêu hoàn thiện trong vòng 6 tháng tới do Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia chủ trì thực hiện.
• Thử nghiệm cấu hình vật lý đa sơ đồ đối lưu, kết hợp sơ đồ Grell trên đất liền và sơ đồ Emanuel trên mặt biển để nâng cao độ phân giải lượng mưa cực đoan trên 50 mm/ngày, hướng tới mục tiêu nâng hệ số tương quan dự báo mưa lên trên 0.50 trong giai đoạn 12 tháng. Trách nhiệm triển khai thuộc về các viện nghiên cứu chuyên ngành khí tượng.
• Thiết lập hệ thống dự báo tổ hợp đa mô hình (MME) kết hợp giữa RegCM phiên bản 4.2 với các mô hình khu vực khác như WRF và CCAM, sử dụng ít nhất 20 thành phần ban đầu nhằm giảm thiểu phương sai sai số, nâng cao độ tin cậy cảnh báo hạn hán và các đợt rét đậm, rét hại trước 3 đến 6 tháng.
• Nâng cấp hạ tầng tính toán hiệu năng cao và đường truyền băng thông rộng để tăng tần suất chạy mô hình từ 7 ngày một lần lên 1 ngày một lần, đáp ứng việc đồng hóa liên tục khối dữ liệu biên 40GB mỗi ngày từ các trung tâm khí tượng toàn cầu. Đơn vị thực hiện là Bộ Tài nguyên và Môi trường cùng các cơ sở đào tạo đại học.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

• Các nhà nghiên cứu và học viên cao học chuyên ngành Khí tượng, Khí hậu học và Biến đổi khí hậu: Nắm vững quy trình thiết lập mô hình khí hậu khu vực RegCM phiên bản 4.2 lồng ghép biên CFS và phương pháp phân vị xác định chỉ số cực đoan dựa trên chuỗi số liệu 50 năm tại 70 trạm khí tượng.
• Cán bộ kỹ thuật và chuyên viên dự báo thời tiết hạn mùa: Áp dụng phương pháp luận đánh giá sai số hệ thống từ 2.0°C đến 4.0°C để hiệu chỉnh sản phẩm mô hình số trị, phục vụ xây dựng các bản tin dự báo khí hậu mùa từ 1 đến 6 tháng.
• Cơ quan quản lý nhà nước về nông nghiệp và phát triển nông thôn: Sử dụng thông tin dự báo về số ngày rét đậm, rét hại và nắng nóng gay gắt để định hướng khung lịch mùa vụ và cơ cấu giống cây trồng cho 63 tỉnh thành trên toàn quốc.
• Doanh nghiệp năng lượng và các ban quản lý lưu vực sông: Khai thác xu thế nhiệt độ và diễn biến lượng mưa mùa hè từ tháng 5 đến tháng 8 để xây dựng phương án tích nước, tối ưu hóa công suất vận hành thủy điện và điều tiết lưới điện quốc gia an toàn.

Câu hỏi thường gặp

• Mô hình RegCM phiên bản 4.2 thể hiện ưu điểm gì nổi bật khi dự báo nhiệt độ tại Việt Nam? Mô hình thể hiện kỹ năng dự báo nhiệt độ ổn định với hệ số tương quan tuyến tính dao động từ 0.40 đến 0.80. Độ chính xác đạt mức cao nhất trong các tháng mùa hè từ tháng 6 đến tháng 8 tại các hạn dự báo từ 1 đến 3 tháng nhờ cấu hình lưới 36x36 km mô phỏng chi tiết ảnh hưởng của địa hình.

• Tại sao mô hình lại xuất hiện sai số thiên thấp đối với nhiệt độ bề mặt? Nghiên cứu chỉ ra sai số lạnh từ 2.0°C đến 4.0°C (ME từ -1.0°C đến -3.0°C) mang tính hệ thống tại 172 trạm quan trắc. Nguyên nhân chính do sơ đồ tham số hóa mặt đệm BATS và bức xạ chưa mô phỏng hết quá trình giữ nhiệt của bề mặt thực vật nhiệt đới, đòi hỏi phải xử lý qua phương pháp phân vị.

• Kỹ năng dự báo lượng mưa hạn mùa của hệ thống CFS kết hợp RegCM đạt mức độ nào? Dự báo lượng mưa vẫn là thách thức lớn với hệ số tương quan thấp dưới 0.30, đặc biệt trong tháng 4 chuyển mùa. Mô hình dự báo tần suất ngày không mưa chỉ khoảng 15% so với thực tế quan trắc trên 50%, đồng thời có xu hướng dự báo vượt mức số ngày mưa nhỏ từ 1 đến 10 mm/ngày.

• Phương pháp phân vị giúp xác định các chỉ số khí hậu cực đoan như thế nào? Thay vì áp dụng các ngưỡng cố định tuyệt đối như 15°C cho rét đậm hay 35°C cho nắng nóng, phương pháp phân vị sử dụng chuỗi số liệu 50 năm giai đoạn 1961-2010 tại 70 trạm để xác lập phân bố xác suất tương ứng. Cách tiếp cận này giúp triệt tiêu sai số hệ thống của mô hình số trị một cách hiệu quả.

• Hạn dự báo tối ưu của hệ thống mô hình là bao lâu? Kết quả thử nghiệm qua 37 chu kỳ chạy năm 2012 khẳng định thời hạn dự báo từ 1 đến 3 tháng mang lại độ tin cậy cao nhất với sai số quân phương RMSE dao động từ 3.0°C đến 4.0°C. Khi kéo dài hạn dự báo lên 4 đến 6 tháng, độ phân tán của trường nhiệt tăng dần và độ chính xác suy giảm.

Kết luận

• Thử nghiệm thành công quy trình dự báo hạn mùa từ 1 đến 6 tháng bằng việc lồng ghép mô hình động lực khu vực RegCM phiên bản 4.2 với dữ liệu toàn cầu CFS trên lưới phân giải 36x36 km cho khu vực Việt Nam.
• Đánh giá toàn diện 37 chu kỳ dự báo độc lập năm 2012 đối chiếu với 172 trạm quan trắc synop, chứng minh trường nhiệt độ có hệ số tương quan đạt từ 0.40 đến 0.80 cùng sai số lạnh hệ thống từ 2.0°C đến 4.0°C.
• Xây dựng thành công phương pháp phân vị dựa trên chuỗi dữ liệu nền 50 năm (1961-2010) tại 70 trạm khí tượng để xác định chuẩn xác các chỉ số cực đoan nhiệt độ và giáng thủy.
• Làm rõ giới hạn mô phỏng của trường mưa hạn mùa và khẳng định khoảng thời gian dự báo tối ưu đạt hiệu quả cao nhất là từ 1 đến 3 tháng.
• Đóng góp luận cứ khoa học quan trọng để chuyển giao công nghệ mô hình số trị từ nghiên cứu học thuật sang ứng dụng nghiệp vụ cảnh báo sớm thiên tai tại Việt Nam.

Trong giai đoạn 2026-2028, các đơn vị nghiên cứu cần tiếp tục mở rộng quy mô thử nghiệm đa mô hình và tích hợp trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa dự báo cực đoan. Quý độc giả và các nhà nghiên cứu quan tâm có thể liên hệ trực tiếp với cơ sở đào tạo để khai thác toàn văn tài liệu và bộ mã nguồn tính toán chi tiết.

Trích đoạn nội dung tài liệu

mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo nhƣ sau: 5 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Chƣơng 1: Tổng quan Chƣơng 2: Phƣơng pháp nghiên cứu Chƣơng 3: Kết quả và nhận xét 6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Chƣơng 1 TỔNG QUAN Hiện nay, dự báo hạn mùa đang là một trong những bài toán đƣợc các nhà khoa học trong và ngoài nƣớc hết sức quan tâm. Các kết quả dự báo mùa đã mang lạiđƣợc ứng dụng rộng rãi trongđời sống xã hội. Trong đó, có thể kể đến hiệu quả của sản phẩm dự báo hạn mùa trong lĩnh vực nông nghiệp nhƣ góp phần đƣa ra những dự báo đáng tin cậy về sản lƣợng vụ mùa ở Australia [45],Châu Âu [13] hay miền tây Ấn Độ [14], và cả trong lĩnh vực y tế nhƣ góp phần cung cấp thông tin cho việc dự báo sự lan truyền của dịch sốt rét [38]. Việc dự báo hạn mùa các hiện tƣợng khí hậu cực đoan cũng đã đƣợc thử nghiệm ở nhiều nơi trên thế giới nhƣ Mỹ [31], [48], Hàn Quốc [40] hay Nam Mỹ [19] và đãcho những kết quả khả quan.

Dƣới đây là một số công trình nghiên cứu tiêu biểu.1 Các nghiên cứu trên thế giới Trong nghiệp vụ dự báo có 3 lớp bài toán:dự báo thời tiết, dự báo tháng và dự báo mùa. Đối với dự báo thời tiết, thông thƣờng hạn dự báo khoảng 3–5 ngày (hạn ngắn – Short range forecast) và tối đa khoảng 5–10 ngày (hạn vừa – Medium range forecast). Dự báo thời tiết cần phải chỉ ra được trạng thái của khí quyển tại một địa điểm cụ thể, vào những thời điểm cụ thể (từng ngày, thậm chí từng giờ) trong thời hạn dự báo. Khác với dự báo thời tiết, dự báo mùa không chỉ ra trạng thái khí quyển vào những thời điểm cụ thể đến từng ngày, thay vào đó là thông tin chung về điều kiện khí quyển trong từng khoảng thời gian nhất định (chẳng hạn từng tháng, từng mùa – batháng) trong thời hạn dự báo.

Dự báo mùa, hay dự báo hạn mùa (Seasonal forecast), hay dự báo khí hậu hạn mùa (Seasonal Climate forecast) có hạn dự báo đến tối đa (hiện nay) là một năm [35]. Theo tổ chức khí tƣợng thế giới WMO [44], với bài toán dự báo thời tiết, dự báo quy mô lớn hơn 10 ngày trong tƣơng lai đƣợc coi là dự báo hạn dài. Trong dự báo khí hậu, hạn dự báo đƣợc mở rộng từ hạn 30-45 ngày (dự báo tháng), hoặc vài 7 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ba tháng đến 1 năm(hạn mùa), cho đến 2-3 năm (hạn dài). Các thông tin dự báo khí hậu có thể rất khái quát để mô tả quy mô mùa (seasonal outlook) điều kiện thời tiết thông qua độ lệch so với giá trị trung bình khí hậu của mùa đó [35].

Khái niệm mùa có thể hiểu theo mùa thiên văn (xuân, hạ, thu, đông) và cũng có thể có khái niệm khác ở vùng nhiệt đới (mùa mƣa, mùa khô). Trong thực tế, dự báo hạn mùa (seasonal forecasting) đƣợc xét từ quy mô tháng cho đến 1 năm (với các hạn phổ biến là 1, 3, 6, 9 tháng) nhằm đƣa ra các ứng dụng có hiệu quả của sản phẩm dự báo. Dự báo hạn mùa (từ quy mô tháng cho đến quy mô năm) là một bài toán phức tạp mà sự thành công của các dự báo mùa này phụ thuộc vào mức độ chi tiết hóa về mối quan hệ tƣơng tác giữa khí quyển và đại dƣơng [44]. Hiện tại, với những hiểu biết về các quá trình tƣơng tác khí quyển – đại dƣơng, cùng với việc mô phỏng chi tiết hóa từng khu vực của các mô hình cũng nhƣ việcthu thập số liệu đo đạc quan trắc nâng cao chất lƣợng số liệu đã tạo ra những tiến bộ trong dự báo hạn mùa.

Để hiểu đƣợc cơ sở vật lý của dự báo hạn mùa, chúng ta cần hiểu các nhân tố tạo ra các đặc trƣng khí hậu của 1 năm khác biệt so với các năm khác. Vì vậy, chúng ta cũng cần nắm đƣợc khả năng dự báo của chính các nhân tố này và cụ thể ở quy mô thời gian nào. Trên quy mô toàn cầu, nguyên nhân quan trọng nhất khiến các đặc trƣng khí hậu thay đổi từ năm này qua năm khác là sự biến đổi của nhiệt độ mặt nƣớc biển toàn cầu (SST). Dị thƣờng nhiệt độ bề mặt biển ở khu vực nhiệt đới là đặc biệt quan trọng bởi vì đối lƣu sâu trong khí quyển miền nhiệt đới, tác động lớn đến hoàn lƣu toàn cầu, lại rất nhạy cảm với SST bên dƣới.

Ở một số nơi khác nhƣ Châu Âu và Tây Phi, SST của khu vực cũng đƣợc coi là một trong những nhân tố quan trọng nhất. Đối với khu vực nhiệt đới, đặc biệt là khu vực Thái Bình Dƣơng xích đạo, khả năng dự báo SST đƣợc nâng cao nhờ có các quá trình khác. Trong đó, ENSO là hiện tƣợng đƣợc quan tâm nghiên cứu và có tác động nhiều nhất đến các quá trình làm thay đổi SST[45]. Dự báo hiện tƣợng ENSO, theo quy mô tháng và năm, đã hỗ trợ tốt hơn cho dự báo hạn mùa ở nhiều nơi trên thế giới.

8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Một nhân tố cũng rất quan trọng khác là bề mặt đất của trái đất, nó cũng có thể ảnh hƣởng đến khí quyển trên quy mô mùa, trong đó độ ẩm đất đóng vai trò quan trọng, cũng nhƣ một số nơi là độ phủ tuyết. Độ ẩm đất có thể dao động về căn bản từ năm này qua năm khác và biến đổi trong độ ẩm đất có khoảng thời gian quy mô từ tháng đến năm. Koster (2004) [30] đã sử dụng mô hình bề mặt đất (LSM) kết hợp với trƣờng toàn cầu trạng thái thực (của các biến giáng thủy, bức xạ và các trƣờng khí tƣợng bề mặt) để có đƣợc các trƣờng mới về độ ẩm đất, nhiệt độ và các trạng thái đất khác. Sau đó, tác giả đã sử dụng các trƣờng này làm điều kiện ban đầu cho dự báo giáng thủy và nhiệt độ bằng mô hình hoàn lƣu chung khí quyển (AGCM).

Sự cải thiện trong kết quả đã đƣợc kiểm định với việc thực hiện dự báo lại ở quy mô tháng (từ tháng 5 đến tháng 9, 1979-93) với hệ thống dự báo hạn mùa của Mô hình toàn cầu của NASA (GMAO). Với 75 dự báo riêng biệt, kết quả đã cung cấp cơ bản đầy đủ về mặt thống kê cho việc đánh giá sự cải thiện trong kĩ năng dự báo liên quan đến việc ban đầu hóa điều kiện bề mặt đất. Đánh giá kĩ năng đƣợc tập trung cho khu vực Đồng bằng lớn của Bắc Mỹ, khu vực có nguồn số liệu về điều kiện đất ban đầu đáng tin cậy và có sự ảnh hƣởng lớn của điều kiện độ ẩm đất tới các nhiễu động khí quyển trong việc phát triển các trƣờng khí tƣợng. Nghiên cứu đã chỉ ra ban đầu hóa đất tác động nhỏ nhƣng là có thể nhận thấy cho sự cải thiện của dự báo nhiệt độ và lƣợng mƣa của khu vực này.

Đối với giáng thủy, sự phát triển trong kĩ năng dự báo xuất hiện rõ nét vào tháng 5 đến tháng 7, trong khi đó với nhiệt độ không khí, là tháng 8 và tháng 9. Cả ban đầu hóa đất và khí quyển đều chi phối một cách độc lập đến kĩ năng thực của dự báo nhiệt độ hàng tháng, với kĩ năng lớn nhất nhận đƣợc từ việc ban đầu hóa là khi kết hợp 2 nguồn này. Việc dự báo hạn dài chính xác các nhân tố khí hậu (nhiệt độ, lƣợng mƣa, trên hay dƣới chuẩn… ) có những tiềm năng ứng dụng rất lớn, ví dụ những dự báo này có thể cung cấp thông tin cần thiết cho những quyết định dài hạn và cảnh báo sớm các thiên tai có thể xảy ra. Một lƣu ý là mức độ tin cậy của bất kỳ dự báo nào cũng phụ thuộc vào khả năng nắm bắt chính xác đến đâu của chúng khi so sánh với trung bình khí hậu.

Cụ thể là dự báo chỉ đƣợc chấp nhận nếu chúng chính xác hơn và 9 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] cung cấp nhiều thông tin hơn so với kinh nghiệm về khí hậu mà vẫn đƣợc sử dụng để đánh giá và đƣa ra các quyết định trƣớc đây. Có hai cách tiếp cận dự báo hạn mùa là dự báo bằng phƣơng pháp thống kê và phƣơng pháp mô hình động lực (dự báo sử dụng các mô hình số trị). Phương pháp thống kê làphƣơng pháp đơn giản nhất để dự báo dị thƣờng các yếu tố so với khí hậu trung bình, quy mô tháng hay mùa, sử dụng các nguyên tắc (bằng thống kê) liên kết các hình thế trong tƣơng lai với đặc tính khí hậu hiện tại. Những dị thƣờng biến đổi chậm và có quy mô lớn của khí hậu (ví dụ nhƣ SST) có thể tồn tại trong nhiều tháng, và có thể tác động làm thay đổi hình thế hoàn lƣu chung khí quyển và từ đó sai lệch so với trạng thái trung bình của hoàn lƣu khí hậu địa phƣơng.

Ban đầu, hƣớng tiếp cận này không mấy thành công, nhƣng sự tăng cƣờng hiểu biết về hiện tƣợng ENSO và các hình thế tác động khác giúp cho phƣơng pháp này đáng tin cậy hơn. Điểm mạnh của phƣơng pháp này là tƣơng đối dễ áp dụng bởi vì hầu nhƣ phụ thuộc vào thống kê khí hậu và sử dụng tài nguyên máy tính khiêm tốn. Tuy nhiên, phƣơng pháp đơn giản này vẫn tồn tại nhiều hạn chế. Các mô hình thống kê chỉ sử dụng đơn thuần chuỗi số liệu trong quá khứ, dự báo các mối liên hệ phức tạp mà không có các mối liên hệ cụ thể nào với các quá trình vật lý cũng nhƣ động lực học nằm ẩn bên trong.

Điều này có nghĩa là phƣơng pháp hiệu quả khi sự phát triển quy mô lớn là rõ rệt và theo một hƣớng nhƣng rất khó để lƣờng trƣớc những sự chuyển pha, ví dụ nhƣ từ nóng sang lạnh và ngƣợc lại. Và cuối cùng, phƣơng pháp thƣờng không nắm bắt đƣợc những yếu tố đột biến. Phương pháp mô hình động lựcdự báo mùa nhìn chung chỉ mới bắt đầu từ khoảng 30 năm trở lại đây. Cách tiếp cận của phƣơng pháp mô hình động lực có cơ sở vật lý hơn, sử dụng các mô hình hoàn lƣu chung khí quyển.

Trong một dạng của hƣớng tiếp cận này, bƣớc đầu tiên là dự báo sự phát triển của SST trong vùng nhiệt đới Thái Bình Dƣơng. Các dự báo có thể dựa trên mô hình khu vực mà coi sự phát triển trong vùng đại dƣơng nhiệt đới là cô lập. Khi mô hình đƣa ra dự báo về Thái Bình Dƣơng, có thể trong một năm tới, hình thế dự báo của SST sẽ đƣợc sử dụng 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.