Tổng quan nghiên cứu

Dự báo mùa và các hiện tượng khí hậu cực đoan là một trong những vấn đề cấp thiết tại Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu toàn cầu ngày càng diễn biến phức tạp. Theo ước tính, nhiệt độ trung bình tại Việt Nam đã tăng từ 0,4 đến 0,6°C trong giai đoạn 1961-2000, với xu hướng tăng rõ rệt nhất trong thập kỷ cuối cùng và vào mùa đông. Các hiện tượng cực đoan như nắng nóng, bão và mưa lớn cũng có xu hướng gia tăng về cường độ và tần suất, gây thiệt hại nghiêm trọng về người và tài sản. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là thử nghiệm dự báo hạn mùa một số yếu tố khí hậu và hiện tượng cực đoan tại Việt Nam bằng mô hình CLWRF (Climate WRF model), nhằm nâng cao khả năng dự báo dài hạn từ 1 đến 6 tháng, phục vụ công tác phòng tránh thiên tai và ứng phó biến đổi khí hậu.

Phạm vi nghiên cứu bao gồm toàn bộ khu vực Đông Nam Á và biển Đông với độ phân giải 36 km, tập trung vào giai đoạn dự báo từ tháng 1/2012 đến tháng 5/2013, đồng thời mô phỏng khí hậu quá khứ giai đoạn 1981-2000 để hiệu chỉnh và đánh giá mô hình. Ý nghĩa nghiên cứu được thể hiện qua việc cải thiện độ chính xác dự báo các trường nhiệt độ trung bình, cực đại, cực tiểu và lượng mưa, cũng như các chỉ số khí hậu cực đoan như số ngày mưa lớn vượt phân vị 95%, 99%, số ngày nhiệt độ cực đại vượt phân vị 90%, giúp nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro thiên tai và hoạch định chính sách ứng phó biến đổi khí hậu.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết và mô hình chính: mô hình khí hậu khu vực (RCM) và mô hình dự báo khí hậu số trị (dynamical downscaling). Mô hình CLWRF là phiên bản cải tiến của mô hình WRF, được thiết kế để mô phỏng khí hậu khu vực với các module bổ sung cho kịch bản phát thải khí nhà kính SRES và RCP, sử dụng sơ đồ bức xạ CAM và mô hình bề mặt đất Noah. Các khái niệm chính bao gồm:

  • Nhiệt độ cực đại (Tx), cực tiểu (Tm), trung bình (T2m): Các chỉ số nhiệt độ quan trọng để đánh giá biến đổi khí hậu và hiện tượng cực đoan.
  • Lượng mưa cực đoan (R95, R99): Số ngày có lượng mưa vượt quá phân vị 95% và 99%, phản ánh cường độ mưa lớn.
  • Phân vị (percentile): Các ngưỡng xác định giá trị cực đoan dựa trên phân bố xác suất của biến khí hậu.
  • Sai số dự báo (ME, MAE, RMSE): Các chỉ số đánh giá độ chính xác và thiên lệch của mô hình dự báo.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu bao gồm số liệu quan trắc nhiệt độ và lượng mưa ngày, tháng của 77 trạm trên toàn quốc giai đoạn 1981-2000 và năm 2012-2013, số liệu mô phỏng khí hậu quá khứ (1981-2000) và số liệu dự báo từ mô hình CLWRF cho 58 trường hợp dự báo từ tháng 1/2012 đến tháng 5/2013. Phương pháp phân tích sử dụng kỹ thuật hiệu chỉnh dựa trên chênh lệch giữa số liệu quan trắc và mô phỏng khí hậu quá khứ để điều chỉnh kết quả dự báo, đồng thời tính toán các chỉ số sai số ME, MAE, RMSE để đánh giá độ chính xác.

Quy trình nghiên cứu gồm: thiết lập miền tính với độ phân giải 36 km, chạy mô hình CLWRF với điều kiện biên lấy từ mô hình CFS của NCEP, thực hiện dự báo hạn mùa từ 1 đến 6 tháng, hiệu chỉnh kết quả dự báo dựa trên số liệu khí hậu quá khứ, và đánh giá kết quả dự báo qua so sánh với số liệu quan trắc. Timeline nghiên cứu kéo dài từ năm 2012 đến 2013 với 17 tháng dự báo được phân tích chi tiết.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Dự báo nhiệt độ trung bình mực 2m (T2m):
    Mô hình CLWRF dự báo nhiệt độ trung bình thấp hơn quan trắc khoảng 3°C trước hiệu chỉnh, sau hiệu chỉnh sai số giảm còn khoảng 1°C. Sai số ME dao động từ -5°C trước hiệu chỉnh và giảm xuống khoảng -2.5°C sau hiệu chỉnh. Sai số MAE và RMSE trước hiệu chỉnh khoảng 1-2°C, giảm xuống dưới 1°C sau hiệu chỉnh. Mô hình nắm bắt tốt biến trình năm và có độ chính xác cao hơn vào các tháng chính đông và chính hè.

  2. Dự báo nhiệt độ cực tiểu trung bình tháng (Tm):
    Trước hiệu chỉnh, Tm dự báo thấp hơn quan trắc khoảng 2-3°C, sau hiệu chỉnh tăng lên gần sát giá trị quan trắc. Sai số ME dao động từ -5°C đến 0°C, MAE và RMSE giảm từ khoảng 2-3°C xuống dưới 1.5°C sau hiệu chỉnh. Sai số lớn hơn vào các tháng mùa đông và chuyển mùa, đặc biệt tại các khu vực Đồng bằng Bắc bộ (B3) và Bắc Trung bộ (B4).

  3. Phân vùng khí hậu:
    Tại khu vực Nam bộ (N3), mô hình dự báo Tm có xu hướng thiên dương vào mùa hè và thiên âm vào mùa đông, với sai số ME trong khoảng ±3°C. Sai số MAE và RMSE dao động từ 0 đến 3°C, tương đối ổn định qua các hạn dự báo từ 1 đến 6 tháng.

  4. Dự báo lượng mưa và các chỉ số cực đoan:
    Mô hình có khả năng dự báo xu thế và phân bố không gian của lượng mưa, tuy nhiên sai số lớn hơn so với nhiệt độ, đặc biệt với các sự kiện mưa cực đoan như R95 và R99. Sai số ME và MAE của lượng mưa giảm sau hiệu chỉnh nhưng vẫn còn dao động lớn do tính phức tạp của hiện tượng mưa.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy mô hình CLWRF có khả năng dự báo các trường nhiệt độ trung bình và cực đoan với độ chính xác tương đối cao, đặc biệt sau khi hiệu chỉnh dựa trên số liệu khí hậu quá khứ. Sai số dự báo thấp hơn vào các tháng chính đông và hè do tính ổn định của các yếu tố khí hậu trong các mùa này. Các tháng chuyển mùa như tháng 4 và tháng 10 có sai số lớn hơn do biến động khí hậu phức tạp hơn.

So sánh với các nghiên cứu quốc tế, kết quả tương đồng với các mô hình WRF và RegCM trong việc mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa khu vực, đồng thời khẳng định tính khả thi của phương pháp hạ thấp quy mô động lực trong dự báo hạn mùa tại Việt Nam. Tuy nhiên, sai số dự báo lượng mưa và các hiện tượng cực đoan vẫn còn cao, phản ánh thách thức trong việc mô phỏng các quá trình đối lưu và mưa cục bộ.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ sai số ME, MAE, RMSE theo từng tháng và khu vực, bảng so sánh giá trị dự báo trước và sau hiệu chỉnh với số liệu quan trắc, giúp minh họa rõ ràng hiệu quả của phương pháp hiệu chỉnh và độ tin cậy của mô hình.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tăng cường hiệu chỉnh mô hình dự báo:
    Áp dụng các phương pháp hiệu chỉnh dựa trên số liệu khí hậu quá khứ để giảm sai số ME, MAE, RMSE, đặc biệt cho các tháng chuyển mùa và khu vực có biến động khí hậu phức tạp. Thời gian thực hiện: liên tục trong quá trình vận hành dự báo. Chủ thể: Trung tâm Khí tượng Thủy văn Quốc gia.

  2. Nâng cao độ phân giải mô hình:
    Tăng độ phân giải không gian của mô hình CLWRF xuống dưới 10 km để cải thiện khả năng mô phỏng các hiện tượng mưa cục bộ và đối lưu, từ đó nâng cao độ chính xác dự báo lượng mưa và hiện tượng cực đoan. Thời gian thực hiện: 2-3 năm. Chủ thể: Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu.

  3. Phát triển hệ thống dự báo đa mô hình:
    Kết hợp kết quả từ nhiều mô hình khí hậu khu vực và toàn cầu để tạo ra dự báo ensemble, giảm thiểu sai số và tăng độ tin cậy của dự báo hạn mùa. Thời gian thực hiện: 1-2 năm. Chủ thể: Các viện nghiên cứu khí tượng và các trung tâm dự báo khí hậu.

  4. Đào tạo và nâng cao năng lực chuyên môn:
    Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về mô hình khí hậu số trị và phân tích dữ liệu khí hậu cho cán bộ dự báo và nghiên cứu, nhằm nâng cao năng lực vận hành và khai thác mô hình. Thời gian thực hiện: hàng năm. Chủ thể: Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Trung tâm Khí tượng Thủy văn Quốc gia.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà nghiên cứu khí tượng và khí hậu:
    Luận văn cung cấp phương pháp và kết quả thử nghiệm mô hình CLWRF trong dự báo hạn mùa và hiện tượng cực đoan, hỗ trợ nghiên cứu phát triển mô hình khí hậu khu vực.

  2. Cán bộ dự báo khí tượng thủy văn:
    Tham khảo để áp dụng kỹ thuật hiệu chỉnh và đánh giá sai số dự báo, nâng cao chất lượng dự báo hạn mùa phục vụ công tác phòng chống thiên tai.

  3. Quản lý nhà nước và hoạch định chính sách:
    Sử dụng kết quả dự báo và phân tích xu thế biến đổi khí hậu để xây dựng các chiến lược ứng phó biến đổi khí hậu và giảm thiểu rủi ro thiên tai.

  4. Người làm công tác truyền thông và giáo dục môi trường:
    Tận dụng thông tin khoa học về biến đổi khí hậu và dự báo hiện tượng cực đoan để nâng cao nhận thức cộng đồng về tác động của biến đổi khí hậu và cách ứng phó.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mô hình CLWRF có ưu điểm gì so với các mô hình khác?
    CLWRF là phiên bản cải tiến của WRF, tích hợp các module bức xạ CAM và kịch bản phát thải khí nhà kính, cho phép mô phỏng chi tiết các yếu tố khí hậu cực đoan với độ phân giải cao, phù hợp cho nghiên cứu khí hậu khu vực.

  2. Sai số dự báo được đánh giá như thế nào?
    Sai số được đánh giá qua các chỉ số ME (sai số trung bình), MAE (sai số tuyệt đối trung bình) và RMSE (sai số bình phương trung bình), giúp xác định độ chính xác và thiên lệch của dự báo so với số liệu quan trắc.

  3. Hiệu chỉnh dự báo có tác dụng gì?
    Hiệu chỉnh dự báo dựa trên chênh lệch giữa mô phỏng khí hậu quá khứ và số liệu quan trắc giúp giảm sai số, cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của dự báo hạn mùa.

  4. Phạm vi dự báo của nghiên cứu là bao lâu?
    Nghiên cứu thực hiện dự báo hạn mùa với hạn dự báo từ 1 đến 6 tháng, phù hợp với nhu cầu dự báo dài hạn phục vụ phòng chống thiên tai và quản lý tài nguyên.

  5. Ứng dụng thực tiễn của kết quả nghiên cứu?
    Kết quả giúp nâng cao khả năng dự báo các yếu tố khí hậu và hiện tượng cực đoan, hỗ trợ công tác cảnh báo sớm, giảm thiểu thiệt hại do thiên tai và hoạch định chính sách ứng phó biến đổi khí hậu.

Kết luận

  • Mô hình CLWRF đã được thử nghiệm thành công trong dự báo hạn mùa các yếu tố nhiệt độ và lượng mưa tại Việt Nam với độ phân giải 36 km.
  • Hiệu chỉnh dự báo dựa trên số liệu khí hậu quá khứ giúp giảm sai số ME, MAE, RMSE đáng kể, nâng cao độ chính xác dự báo.
  • Mô hình nắm bắt tốt biến trình năm và các xu thế khí hậu, đặc biệt với nhiệt độ trung bình và cực đoan, tuy nhiên dự báo lượng mưa và hiện tượng cực đoan còn nhiều thách thức.
  • Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho việc phát triển hệ thống dự báo hạn mùa phục vụ phòng chống thiên tai và ứng phó biến đổi khí hậu tại Việt Nam.
  • Đề xuất nâng cao độ phân giải mô hình, phát triển hệ thống dự báo đa mô hình và đào tạo chuyên môn để cải thiện chất lượng dự báo trong tương lai.

Hành động tiếp theo: Khuyến khích các cơ quan khí tượng và nghiên cứu tiếp tục ứng dụng và phát triển mô hình CLWRF, đồng thời triển khai các giải pháp hiệu chỉnh và nâng cao năng lực dự báo nhằm phục vụ hiệu quả công tác quản lý rủi ro thiên tai và biến đổi khí hậu.