I. Tổng Quan Dự Báo Hạn Mùa và Hiện Tượng Cực Đoan CLWRF
Bài toán dự báo hạn mùa vẫn là một thách thức lớn ở Việt Nam. Việc dự báo sớm các yếu tố khí hậu như nhiệt độ, lượng mưa và các hiện tượng thời tiết cực đoan ngày càng trở nên quan trọng. Sự biến động bất thường của mưa, nhiệt độ và các hiện tượng cực đoan có xu hướng phức tạp hơn. Dự báo sớm giúp cung cấp thông tin phòng tránh thiên tai, giảm thiểu thiệt hại về người và của. Dù đã được quan tâm từ sớm, các nghiên cứu ở Việt Nam vẫn còn nhiều hạn chế. Ngày nay, cùng với sự hỗ trợ của công nghệ tính toán hiện đại, các mô hình dự báo thời tiết số trị ngày càng được cải tiến và sử dụng rộng rãi. Nghiên cứu dự báo mùa cho các yếu tố thời tiết và hiện tượng khí hậu cực đoan không còn bị hạn chế nhiều về không gian và thời gian, tạo điều kiện cho những nghiên cứu sâu hơn, mang tính ứng dụng cao hơn. Luận văn này tập trung vào thử nghiệm dự báo hạn mùa bằng mô hình CLWRF.
1.1. Tầm quan trọng của dự báo thời tiết mùa vụ
Dự báo thời tiết và dự báo mùa là hai bài toán quan trọng trong nghiệp vụ dự báo. Dự báo thời tiết thường có hạn dự báo ngắn, từ 3-5 ngày, tối đa 5-10 ngày. Dự báo thời tiết cần chỉ ra trạng thái của khí quyển tại một địa điểm cụ thể, vào những thời điểm cụ thể. Ngược lại, dự báo thời tiết mùa vụ không chỉ ra trạng thái khí quyển vào những thời điểm cụ thể, mà cung cấp thông tin chung về điều kiện khí quyển trong từng khoảng thời gian nhất định. Nó có thể giúp chỉ ra những xu thế tiến triển của các hiện tượng thời tiết, các yếu tố khí hậu từ quá khứ đến tương lai.
1.2. Phương pháp dự báo hạn mùa Thống kê và động lực
Có hai cách tiếp cận dự báo hạn mùa: dự báo bằng phương pháp thống kê và phương pháp mô hình động lực. Phương pháp thống kê là đơn giản nhất để dự báo dị thường các yếu tố so với khí hậu trung bình, quy mô tháng hay mùa, sử dụng các nguyên tắc liên kết các hình thế trong tương lai với đặc tính khí hậu hiện tại. Điểm mạnh của phương pháp này là tương đối dễ áp dụng bởi vì hầu như phụ thuộc vào thống kê khí hậu và sử dụng tài nguyên máy tính khiêm tốn. Tuy nhiên, phương 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 như động lực học nằm ẩn bên trong.
II. Thách Thức Dự Báo Hạn Hán và Cực Đoan ở Việt Nam
Dự báo hạn mùa, hay dự báo hạn hán dài hạn, có hạn dự báo tối đa (hiện nay) là một năm. Có hai cách tiếp cận dự báo hạn mùa: dự báo bằng phương pháp thống kê và phương pháp mô hình động lực. Phương pháp động lực nhìn chung chỉ mới bắt đầu từ khoảng 30 năm trở lại đây đối với bài toán dự báo mùa. Phương pháp này sử dụng các mô hình hoàn lưu khí quyển. Sự phát triển đáng kể hiện tại đã tạo ra một hệ thống tương tác đầy đủ trong đó thành phần đại dương, khí quyển và mặt đất của mô hình tương tác liên tục với nhau để cho ra các bản tin dự báo đến vài tháng. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu đang diễn ra nhanh chóng, bài toán dự báo mùa các yếu tố và hiện tượng cực đoan, dự báo bão càng trở nên cấp thiết.
2.1. Hạn chế trong dự báo hiện tượng cực đoan
Phương pháp thống kê thường không nắm bắt được những yếu tố đột biến. Phương pháp động lực nhìn chung chỉ mới bắt đầu từ khoảng 30 năm trở lại đây đối với bài toán dự báo mùa. Phương pháp này sử dụng các mô hình hoàn lưu chung khí quyển. Sự phát triển đáng kể hiện tại đã tạo ra một hệ thống tương tác đầy đủ trong đó thành phần đại dương, khí quyển và mặt đất của mô hình tương tác liên tục với nhau để cho ra các bản tin dự báo đến vài tháng.
2.2. Tác động của biến đổi khí hậu đến dự báo
Trong bối cảnh biến đổi khí hậu đang diễn ra nhanh chóng những thập niên gần đây, cùng với những hậu quả đáng báo động mà nó đã gây ra như trận động đất kinh hoàng tại Nhật Bản năm 2011, nắng nóng nghiêm trọng tại Châu Âu, và gần đây là cơn bão Haiyan (11/2013) đã gây ra hậu quả vô cùng to lớn với đất nước Philippines…Bài toán dự báo mùa các yếu tố và hiện tượng cực đoan, dự báo bão càng trở nên cấp thiết.
III. Phương Pháp Dự Báo Hạn Mùa Bằng Mô Hình CLWRF
Mô hình CLWRF (Climate-Weather Research and Forecasting) là một công cụ mạnh mẽ để dự báo thời tiết và khí hậu. Nó kết hợp các ưu điểm của mô hình thời tiết WRF và khả năng mô phỏng khí hậu dài hạn. CLWRF có thể được sử dụng để dự báo hạn mùa, lượng mưa, nhiệt độ và các hiện tượng cực đoan khác. Mô hình này cho phép các nhà khoa học nghiên cứu và dự đoán các tác động của biến đổi khí hậu đối với nông nghiệp và tài nguyên nước. Việc ứng dụng CLWRF giúp cải thiện khả năng quản lý rủi ro thiên tai và thích ứng với biến đổi khí hậu ở Việt Nam.
3.1. Ưu điểm của mô hình CLWRF trong dự báo khí hậu
Tại các nước phát triển, sự cải tiến không ngừng trong lĩnh vực dự báo thời tiết cũng như nghiên cứu khí hậu quá khứ và tương lai trong nhiều năm trở lại đây, đã làm bài toán dự báo mùa các yếu tố và hiện tượng khá tốt và giảm thiểu đáng kể thiệt hại. Hiện nay, có nhiều mô hình khí hậu khu vực (RCM) ngoài việc thực hiện bài toán dự báo thời tiết, còn được cải tiến và nâng cấp để có thể phục vụ vào bài toán nghiên cứu, mô phỏng, dự tính khí hậu.
3.2. Ứng dụng CLWRF trong nghiên cứu biến đổi khí hậu
Zongxin Zhang và CS (2009) đã sử dụng 2 mô hình WRF và HadRM để tiến hành nghiên cứu tái tạo nhiệt độ cực đại, cực tiểu và lượng mưa ngày bằng số liệu tái phân tích ERA-2 sau đó so sánh với các số liệu quan trắc được trên toàn bộ các trạm Hoa Kỳ thuộc Tây Bắc Thái Bình Dương cho thời kỳ 2003-3007. Kết quả chỉ ra sai số cực đại Tx vào mùa xuân và mùa hè thấp hơn vào mùa thu và mùa đông so với quan trắc. Với nhiệt độ cực tiểu cho kết quả gần với quan trắc hơn. Tương quan thời gian giữa tái tạo với quan trắc của lượng mưa ngày thấp ở cả 2 mô hình. Tuy nhiên, dự báo cho tương quan lại tăng với chuỗi thời gian dài hơn.
IV. Kết Quả Thử Nghiệm Dự Báo Hạn Mùa CLWRF ở Việt Nam
Luận văn này trình bày kết quả thử nghiệm dự báo hạn mùa một số trường trung bình tháng và một số chỉ số khí hậu cực đoan bằng mô hình CLWRF. Các kết quả cho thấy mô hình có khả năng dự báo được xu hướng biến đổi của nhiệt độ và lượng mưa ở Việt Nam. Tuy nhiên, vẫn còn tồn tại một số sai số nhất định. Việc hiệu chỉnh mô hình và sử dụng các bộ số liệu đầu vào chất lượng cao hơn có thể giúp cải thiện độ chính xác của dự báo. Nghiên cứu này cung cấp một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng mô hình CLWRF để dự báo khí hậu ở Việt Nam.
4.1. Đánh giá khả năng dự báo hiện tượng cực đoan
Kikitev và CS (2003) đã đánh giá khả năng mô phỏng ECE của mô hình AGCM HadAM3. Các tác giả nhận thấy, xu thế giá trị năm của các chỉ số khí hậu ước tính trên lưới (mô hình) cho thời kỳ 1950-1995 biểu diễn rõ ràng hơn bức tranh các kiểu xu thế trong các chỉ số khí hậu so với việc xem xét chúng dựa trên số liệu trạm trực tiếp. Các xu thế tính trên lưới cũng cho phép so sánh xu thế quan trắc với xu thế mô phỏng bởi mô hình khí hậu thích hợp thay với các điều kiện biên quan trắc biến đổi của SST, qui mô băng biển và những kết hợp khác của tác động do con người.
4.2. Sai số và hạn chế của mô hình dự báo
Meehl và CS (2004a) đã đánh giá kết quả mô phỏng số ngày sương giá từ mô hình PCM (Parallel Climate Model) cho thế kỷ 20 trong đó có tính đến sự tác động của các yếu tố như biến động mặt trời, núi lửa, xon khí, ôzôn và khí nhà kính. Các kết quả mô phỏng và quan trắc đều cho thấy xu thế giảm khoảng 2 ngày cho mỗi thập kỷ ở phía Tây nước Mỹ trong thế kỷ 20. Tuy nhiên, kết quả mô phỏng từ PCM lại rất khác so với quan trắc trong vùng Đông Nam nước Mỹ (mô phỏng cho giảm trong khi quan trắc lại cho tăng số ngày sương giá).
V. Ứng Dụng Thực Tiễn Dự Báo Hạn Mùa CLWRF Nông Nghiệp
Dự báo hạn mùa bằng mô hình CLWRF có nhiều ứng dụng thực tiễn trong nông nghiệp Việt Nam. Thông tin dự báo có thể giúp nông dân đưa ra các quyết định canh tác phù hợp, như lựa chọn giống cây trồng, thời vụ gieo trồng và biện pháp tưới tiêu. Dự báo hạn hán có thể giúp các nhà quản lý tài nguyên nước lập kế hoạch phân phối nước hiệu quả, đảm bảo an ninh lương thực. Ngoài ra, dự báo các hiện tượng cực đoan như lũ lụt, xâm nhập mặn có thể giúp người dân và chính quyền địa phương chủ động phòng tránh, giảm thiểu thiệt hại.
5.1. Quản lý rủi ro thiên tai trong nông nghiệp
Trong nghiên cứu của Daniel Argueso và CS (2012), có thể thấy mô hình WRF không chỉ ước lượng được các trường trung bình mùa, tháng, năm mà còn đánh giá được các chỉ số cực đoan như lượng mưa ngày lớn nhất (RX1day), lượng mưa 5 ngày lớn nhất (RX5day), trung bình số ngày ẩm cực đại liên tiếp hàng năm (CWD - the mean annual number of maximum consecutive wet days), trung bình số ngày khô hạn cực đại liên tiếp hàng năm (CDD – the mean annual number of maximum consecutive dry days), số ngày có mưa vượt quá 10mm (R10 – the number of days that exceed 10mm). Tuy sai số là không tránh khỏi nhưng một lần nữa, nghiên cứu chỉ ra được xu thế và pattern của các yếu tố trên quy mô địa phương là khá rõ ràng.
5.2. Lập kế hoạch tưới tiêu và lựa chọn giống cây trồng
Ở Việt Nam, cho đến nay chưa có nghiên cứu nào sử dụng mô hình WRF để dự báo mùa dài hạn lên từ một tháng trở lên mà mới chỉ sử dụng một số các mô hình khí hậu khu vực như RegCM, MM5 trong đề tài nghiên cứu cấp Nhà nước 21 KC08.29/06-10 “Nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu đến các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam, khả năng dự báo và giải pháp chiến lược ứng phó” do GS. Phan Văn Tân làm chủ nhiệm.
VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Dự Báo Hạn Mùa CLWRF
Nghiên cứu này đã thử nghiệm thành công việc sử dụng mô hình CLWRF để dự báo hạn mùa và các hiện tượng cực đoan ở Việt Nam. Kết quả cho thấy mô hình có tiềm năng ứng dụng cao trong dự báo khí hậu và quản lý rủi ro thiên tai. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu và cải tiến mô hình để nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của dự báo. Các hướng phát triển tiếp theo bao gồm: sử dụng các bộ số liệu đầu vào chất lượng cao hơn, hiệu chỉnh mô hình bằng các phương pháp thống kê, và tích hợp mô hình CLWRF với các mô hình khác để tạo ra một hệ thống dự báo toàn diện.
6.1. Cải thiện độ chính xác của mô hình CLWRF
Theo chương trình nghiên cứu biến đổi khí hậu của Hoa kỳ đã chỉ ra sự tăng nhiệt độ và các cực trị nhiệt độ trong tương lai (Hình 1. Nhiệt độ trung bình tăng dẫn đến việc tăng nhiệt độ cực đoan trong tương lai. Tuy nhiên, nhiệt độ lạnh hơn vẫn xuất hiện nhưng sẽ ít hơn hiện tại. Sự tăng nhiệt độ trung bình dẫn đến tăng nhiệt độ cực đoan. Nguồn: US Climate Change Science Program / Southwest Climate Change Network
6.2. Tích hợp CLWRF với các mô hình dự báo khác
Meehl và Warren, và CS (2004b) cũng sử dụng mô hình PCM để đánh giá khả năng mô phỏng số đợt nóng (heat wave) trong thời kỳ 1961-1990 dựa trên tiêu chí 1 đợt nóng là có ít nhất 3 ngày liên tiếp có đêm ấm. Các...
