CHƯƠNG 1: TONG QUAN VE PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH VÀ DỰ BAO NGÀY BAT ĐẦU MÙA MUA Chương này dé cập đến các kết quả nghiên cứu về NBDMM trên thế giới và trong nước liên quan đến: 1) Phương pháp xác định NBDMM; 2) Đặc điểm của NBDMM, gió mùa va ngày bắt đầu gió mùa trên khu vực Việt Nam; 3) Dự báo hạn nội mùa - mùa NBDMM. Từ đó, những van dé còn tôn tại trong nghiên cứu ve NBDMM trên khu vực Việt Nam sẽ được nêu ra và giải quyết trong luận án. 12 CHƯƠNG 2: SÓ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Chương này mô tả chỉ tiết các nguồn số liệu được sử dụng, phạm vi và giới hạn nghiên cứu của luận án. Phương pháp nghiên cứu, thiết kế thí nghiệm, phương pháp đánh giá chất lượng đối với dự báo hạn nội mùa - mùa NBDMM trên khu vực Việt Nam cũng sẽ được trình bày trong chương này.
CHUONG 3: ĐẶC DIEM CUA NGÀY BAT ĐẦU MUA MUA TREN KHU VUC VIET NAM Chương nay trình bay những kết quả tinh toán va phân tích các đặc điểm của NBĐMMM trên toàn lãnh thé Việt Nam theo số liệu quan trắc tại trạm. Các khía cạnh được đề cập đến bao gồm: chỉ tiêu xác định NBĐMM; tính bat định trong việc xác định NBĐMM; phân bố không gian va xu thế biến đổi của NBĐMM; mối quan hệ giữa sự biến động hàng năm của NBĐMM với ENSO. Các kết quả này sẽ là cơ sở để dự báo NBĐMM trong Chương 4. Theo đó, NBĐMM xác định từ số liệu quan trắc tại trạm sé duoc coi là NBDMM quan trắc trong thực tế và sẽ đóng vai trò làm yếu tổ dự báo cũng như gia trị tham chiếu tại Chương 4.
Bên cạnh đó, mối quan hệ giữa sự biến động hang năm của NBDMM với ENSO sẽ là tiền đề cho việc thử nghiệm và đánh giá khả năng dự báo NBDMM bằng phương pháp thống kê truyền thống dựa trên các chỉ số khí hậu. DỰ BAO HAN NỘI MÙA - MÙA NGÀY BAT ĐẦU MÙA MƯA TRÊN KHU VỰC VIỆT NAM Chương nay trình bày quá trình xây dựng và đánh giá khả năng dự báo NBDMM hạn nội mùa và hạn mùa cho các vùng khí hậu Việt Nam băng các phương pháp khác nhau, bao gồm thống kê truyền thống, thống kê động lực và mô hình số. Bốn trường hợp sẽ được xem xét là 1) Dự báo hạn mùa (dưới 6 tháng) NBDMM bang phương pháp thống kê truyền thống sử dụng các chỉ số khí hậu làm nhân tố dự báo; 2) Dự báo hạn mùa (dưới 6 tháng) NBDMM bằng phương pháp thống kê động lực dựa trên các trường dự báo của mô hình CFSv2; 3) Dự báo hạn mùa (dưới 6 tháng) NBĐMM sử dụng trực tiếp sản phẩm mưa dự báo của mô hình CFSv2; 4) Dự bao hạn nội mùa (7 - 40 ngày) NBDMM dựa trên sản pham mưa dự báo của ECMWE. 13 KET LUẬN VÀ KIÊN NGHỊ Trong phần này sẽ trình bày tóm tắt các kết quả chủ yếu và những điểm mới đã đạt được của luận án.
Bên cạnh đó, phần kiến nghị sẽ nêu những tồn tại, kiến nghị những vân dé cân tiêp tục nghiên cứu tiêp sau và việc sử dụng kêt quả luận án. TÔNG QUAN VẺ PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH VÀ DỰ BÁO NGÀY BAT DAU MÙA MƯA Thông tin về NBDMM đóng vai trò rất quan trọng trong đời sống, kinh tế va xã hội. Đối với quốc gia có nền nông nghiệp lúa nước và xuất khẩu gạo hàng đầu thế giới như Việt Nam, sự biến động của NBDMM có thể ảnh hưởng đến năng suất, sản lượng và chất lượng sản phẩm. Bên cạnh đó, sự biến động của ngày bắt đầu mùa mưa cũng như độ dài mùa mưa có thể ảnh hưởng đến việc quản lý tài nguyên nước, như điều tiết các hồ thuỷ lợi cũng như các hồ thuỷ điện.
Do đó, việc xác định và dự báo NBĐMM là hết sức cần thiết nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức [Bombardi và cs, 2020]. XÁC ĐỊNH NGÀY BAT DAU MUA MUA NBDMM là một khái niệm dùng dé chi thời điểm trong năm mà từ đó mưa xảy ra thường xuyên hơn, được đặc trưng bởi lượng mua đủ lớn và có thé kéo dai từng đợt sao cho tong lượng mưa tháng phải lớn hơn hoặc bằng một ngưỡng nao đó, và phải kéo dai liên tục trong nhiều tháng. Ở Việt Nam, mùa mưa trong một năm nào đó được xem là các tháng liên tục có tổng lượng mưa tháng lớn hơn hoặc băng 100mm/thang [Nguyễn Đức Ngữ và Nguyễn Trọng Hiệu, 2004]. Tuy nhiên, NBDMM không phải là một biến quan trắc, do đó không có chuỗi số liệu lịch sử.
Thông thường, NBDMM chỉ được xác định thông qua các chỉ tiêu. Mặc dù, có rất nhiều chỉ tiêu khác nhau được xây dựng dé xác định đại lượng này, nhưng chúng có thể chia thành hai nhóm chính: nhóm thứ nhất, dựa trên sự thay đổi về đặc trưng mưa; nhóm thứ hai, dựa trên sự thay đôi của hoàn lưu khí quyền. Tuy nhiên, việc xác định NBDMM dựa trên các chỉ tiêu thuộc cả hai nhóm nay van còn tồn tại những hạn chế nhất định.1 thống kê một số phương pháp xác định NBĐMM đã được sử dụng trong các nghiên cứu trước đây tại các khu vực khác nhau trên thế giới và tại Việt Nam.1: Thống kê một số chỉ tiêu xác định NBĐMM/NBĐGM Tên nghiên cứu Biên sử dung uy mô Khu vực nghiên cứu Dia phương Stern và cs (1981) Mưa Tây Phi (tram) Nguyễn Hướng Dia phuong Mưa Nam Bộ - Việt Nam Điền và cs (2000) (tram) Liebmann va Dia phuong Mưa Amazon Marengo (2001) (điểm lưới) Wang va LinHo Dia phương Mưa Châu Á (2002) (điểm lưới) Nguyén Thi Hién Dia phương Mưa Nam Bộ - Việt Nam Thuan va cs (2007) (tram) Dunning va cs Dia phuong Mưa Châu Phi (2016) (điểm lưới) Nguyen-Le va cs Phía đông Mưa Khu vực (2015) Bán đảo Đông Dương Lé Thi Xuan Lan Dia phương Mưa Nam Bộ - Việt Nam va cs (2017) (tram) Ngo-Thanh va cs Dia phuong Tây Nguyên-Việt Mưa (2018) (tram) Nam Wester va Yang Gió vĩ hướng mực Khu vực 40-110°E; 0 -20°N (1992) 850mb và 200mb Silva va Carvalho Độ âm tuyệt đối mực Khu vực Nam Mỹ (2007) 850mb, nhiệt độ và gió Gió vĩ hướng mực Tong va cs (2009) Khu vực 110-120°E; 5 -20°N 850mb Garcia va Kayano OLR Khu vực Miễn trung Amazon (2009) Khu vực gió mùa điển Nguyen va cs Gio và khí áp mực biên Khu vực hình: Á-Úc Châu Phi, (2014) Châu Mỹ. 16 Cách tiếp cận thứ nhất (dựa trên các đặc trưng về mưa) được áp dụng phô biến trên quy mô địa phương (các trạm) tại nhiều khu vực khác nhau trên thế giới [Stern và cs, 1981; Sivakumar, 1988; Omotosho, 1992; Moron và cs, 2009].
Một trong những chi tiêu phô biến thường thấy đối với cách tiếp cận này có thé được khái quát như sau: NBĐMM là ngày dau tiên trong năm của một dot 5 ngày liên tiếp thoả mãn: (1) Có ít nhất N ngày có mưa; (2) Tổng lượng mưa của cả đọt lớn hơn P mm; (3) Không có sự xuất hiện của bất kỳ một đợt 7 ngày không mưa liên tiếp trong D ngày ké từ ngày bắt đầu mùa mưa. Có thé nhận thấy, việc xác định NBDMM bang các chỉ tiêu này phụ thuộc hoan toàn vào các ngưỡng giá tri của N, P và D. Trong các nghiên cứu trước đây, các ngưỡng giá tri của N, P, D thường là các ngưỡng thực nghiệm và được xác định dựa trên các đặc trưng về mưa tại khu vực nghiên cứu. Chính vì thế, việc áp dụng các ngưỡng giá trị N, P và D cho các khu vực khác cần được điều chỉnh cho hợp lý, nếu không sẽ có thé gây nên những sai số đáng ké đối với NBDMM.
Liebmann và cs (2001) đã đề xuất một cách tiếp cận thay thế cho việc lựa chọn các ngưỡng cố định N, P và D khi xác định ngày bắt đầu hoặc kết thúc mùa mưa bằng việc phân tích biến trình năm chuẩn sai tích luy của lượng mưa ngày. Theo đó, ngày bắt đầu/kết thúc mùa mưa được coi là ngày đầu tiên đánh dấu thời điểm lượng mưa ngày tăng lên/giảm đi so với giá trị lượng mưa trung bình ngày nhiều năm. Ưu điểm của phương pháp này chính là việc xác định ngày bắt đầu/kết thúc mùa mưa thông qua việc tìm cực tiéu/cuc đại của biến trình năm giá tri chuẩn sai tích luỹ của lượng mưa ngày. Điều này giúp hạn chế được việc sử dụng các ngưỡng có định trong các chỉ tiêu.
Bởi vậy phương pháp này có thé áp dụng được trên quy mô các trạm quan trắc, quy mô các vùng và trên cả số liệu lưới. Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi chuỗi số liệu quá khứ phải đủ dài khi xác định giá trị lượng mưa trung bình nhiều năm. Điều này đã làm giảm tính ứng dụng của phương pháp khi áp dụng vào công tác nghiệp vụ. Một hạn chế khác của phương pháp này là trong những năm mà lượng mưa quá dư thừa/thiếu hụt sẽ dẫn tới tình trạng lượng mưa ngày sẽ cao/thấp 17 hơn nhiều so với giá trị trung bình mưa ngày nhiều năm, làm cho NBĐMM xác định được có xu hướng đến sớm/muộn hơn nhiều so với thực tế [Bombardi và cs, 2017].
Mặc dù vậy, phương pháp xác định ngày bắt đầu/kết thúc mùa mưa được đưa ra bởi Liebmann và cs (2011) vẫn đang được điều chỉnh và sử dụng rộng rãi trong nhiều nghiên cứu, nhất là trong đánh giá khả năng mô phỏng/dự báo ngày bắt đầu/kết thúc mùa mưa bằng các mô hình động lực [Liebmann va cs, 2007; Dunning và cs, 2016; Bombardi và cs, 2017]. Cũng cách tiếp cận tương tự nhưng thay vì sử dụng số liệu mưa ngảy trực tiếp, một số nghiên cứu lại tái cấu trúc lại các số liệu này bằng phương pháp phân tích Fourier theo chuỗi thời gian. Phương pháp này đã được áp dụng cho khu vực gió mùa Châu Á bởi Wang và Linho (2002), khu vực Đông Phi bởi Seregina va cs (2019). Cách tiếp cận thứ hai để xác định ngày bắt đầu hoặc kết thúc mùa mưa là dựa trên hoàn lưu khí quyên hoặc các đặc trưng nhiệt - động lực.
Đáng lưu ý là phương pháp này thường được áp dụng cho các khu vực gió mùa điền hình, nơi mà mùa gió mùa gần như trùng với mùa mưa, như khu vực Ấn Độ, Tây Phi, Châu A, v. Thông qua việc phân tích synop, Davidson và cs (1983) đã chỉ ra rằng giữa NBDMM khu vực gió mùa Châu Úc với các quá trình hoàn lưu quy mô lớn khu vực vĩ độ trung bình có mối quan hệ chặt chẽ. Đối với khu vực Tây Phi, những thay đôi cả về hướng gió và nhiệt độ thế bề mặt phản ánh sự thay đổi của độ âm trong dòng gió mùa, đã làm tiền đề cho việc xác định NBĐMM [Omotosho, 1992; Omotosho và cs, 2000].