Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ với đề tài "Dự báo hạn mùa và nội mùa ngày bắt đầu mùa mưa ở Việt Nam trên cơ sở sản phẩm mô hình số" được thực hiện bởi nghiên cứu sinh Phạm Thanh Hà, dưới sự hướng dẫn khoa học của GS. Phan Văn Tân, thuộc chuyên ngành Khí tượng học (mã số: 9440222.01) tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên – Đại học Quốc gia Hà Nội (bảo vệ năm 2022).

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Việt Nam là quốc gia có nền kinh tế phụ thuộc đáng kể vào sản xuất nông nghiệp, trong đó lượng mưa là nhân tố tác động trực tiếp đến năng suất cây trồng, thời vụ và an ninh nguồn nước. Sự phân bố không gian và thời gian của mưa tại Việt Nam mang tính phức tạp cao: mùa mưa ở miền Bắc, miền Nam và Tây Nguyên diễn ra đồng thời với gió mùa mùa hè (từ tháng 5 đến tháng 10), trong khi khu vực miền Trung mùa mưa lại dịch chuyển sang các tháng mùa thu – mùa đông (từ tháng 8 đến tháng 12). Dưới tác động của biến đổi khí hậu, xu thế biến động lượng mưa và các đặc trưng thời tiết cực đoan có sự phân hóa rõ nét giữa các vùng khí hậu.

Trong các đặc trưng khí hậu mưa, ngày bắt đầu mùa mưa (NBĐMM) giữ vai trò then chốt đối với việc lập kế hoạch sản xuất nông nghiệp, vận hành hệ thống hồ chứa thủy lợi và thủy điện. Tuy nhiên, trước thời điểm luận án thực hiện, các nghiên cứu xác định NBĐMM tại Việt Nam chủ yếu áp dụng các ngưỡng mang tính thực nghiệm, chủ quan và tập trung cục bộ tại khu vực Nam Bộ hoặc Tây Nguyên. Phương pháp xác định NBĐMM thống nhất, khách quan cho toàn bộ mạng lưới trạm trên 7 vùng khí hậu chưa được chuẩn hóa. Đồng thời, việc ứng dụng các sản phẩm dự báo từ các mô hình số trị toàn cầu (như CFSv2 của NCEP và hệ thống S2S của ECMWF) để dự báo NBĐMM ở hạn mùa (dưới 6 tháng) và hạn nội mùa (7–40 ngày) cho các vùng khí hậu Việt Nam vẫn là một khoảng trống nghiên cứu cần được giải quyết.

Mục tiêu nghiên cứu

Luận án xác định 3 mục tiêu cụ thể:

  1. Xác định được NBĐMM cho các vùng khí hậu Việt Nam từ chuỗi số liệu quan trắc tại trạm.
  2. Đánh giá được mối quan hệ giữa NBĐMM tại các vùng khí hậu Việt Nam với một số quá trình khí quyển – đại dương quy mô lớn.
  3. Đánh giá được khả năng dự báo hạn nội mùa và hạn mùa NBĐMM cho các vùng khí hậu Việt Nam bằng phương pháp thống kê và thống kê động lực.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Ngày bắt đầu mùa mưa (NBĐMM).
  • Phạm vi không gian: Toàn bộ lãnh thổ Việt Nam, phân chia thành 7 vùng khí hậu theo phân loại của Nguyễn Đức Ngữ và Nguyễn Trọng Hiệu (2004): Tây Bắc (R1), Đông Bắc (R2), Đồng bằng Bắc Bộ (R3), Bắc Trung Bộ (R4), Nam Trung Bộ (R5), Tây Nguyên (R6), và Nam Bộ (R7).
  • Phạm vi thời gian và hạn dự báo:
    • Giai đoạn số liệu lịch sử quan trắc: 1979–2019 (41 năm) tại 131 trạm khí tượng bề mặt.
    • Hạn dự báo nội mùa: từ 7 đến 40 ngày.
    • Hạn dự báo mùa: dưới 6 tháng (1, 2, 3, 4, 5 và 6 tháng).

Luận điểm bảo vệ

  1. Do chịu sự chi phối của hoạt động gió mùa và các hệ thống thời tiết ở các mức độ, khía cạnh khác nhau nên NBĐMM ở các vùng khí hậu có sự khác biệt rõ rệt và biến động giữa các năm.
  2. NBĐMM ở các vùng khí hậu có mối quan hệ xác định với các quá trình khí quyển – đại dương quy mô lớn; mối quan hệ này là cơ sở khoa học để dự báo hạn mùa NBĐMM.
  3. Hoàn toàn có thể dự báo được NBĐMM ở các vùng khí hậu Việt Nam dựa trên sản phẩm dự báo mưa và các trường hoàn lưu khí quyển – đại dương từ các mô hình số trị.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Luận án đã tổng thuật hệ thống các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến hai phương pháp tiếp cận chính trong việc xác định và dự báo NBĐMM:

Các hướng nghiên cứu về xác định NBĐMM

  1. Tiếp cận dựa trên đặc trưng mưa ngày tại quy mô địa phương:

    • Các nghiên cứu quốc tế tiêu biểu: Stern và cs (1981), Sivakumar (1988), Omotosho (1992), Moron và cs (2009) tại Tây Phi và Đông Nam Á sử dụng bộ ba tham số: tổng lượng mưa trong đợt ($P$), số ngày mưa ($N$) và độ dài chuỗi ngày khô sau thời điểm bắt đầu ($D$).
    • Tiếp cận tích lũy và điều hòa: Liebmann và Marengo (2001), Liebmann và cs (2007, 2011) đề xuất phương pháp chuẩn sai tích lũy lượng mưa ngày; Wang và LinHo (2002), Seregina và cs (2019) sử dụng phân tích sóng điều hòa Fourier.
    • Các nghiên cứu tại Việt Nam: Nguyễn Hướng Điền và Trần Công Minh (2000), Nguyễn Thị Hiền Thuận và cs (2007), Lê Thị Xuân Lan và cs (2017), Ngô Thị Thanh Hương (2018) đã đề xuất nhiều bộ chỉ tiêu khác nhau cho khu vực Nam Bộ và Tây Nguyên, song các ngưỡng còn mang tính cục bộ và chưa tối ưu hóa cho từng trạm.

  2. Tiếp cận dựa trên hoàn lưu khí quyển và nhiệt – động lực:

    • Nghiên cứu xác định ngày bắt đầu gió mùa (NBĐGM) của Webster và Yang (1992), Davidson và cs (1983), Holland (1986), Hendon và Liebmann (1990), Li và Yanai (1996), Tong và cs (2009), Nguyen và cs (2014b) dựa trên sự đảo chiều của gió vĩ hướng tầng thấp (850 hPa), gió tầng cao (200 hPa), áp suất mực biển và bức xạ sóng dài đi ra (OLR).
    • Tại Việt Nam: Trần Trung Trực và cs (1999), Nguyễn Đức Ngữ và Nguyễn Thị Hiền Thuận (2006), Nguyễn Đăng Mậu và cs (2016), Chu Thị Thu Hường và Trần Đình Linh (2019) tập trung vào trường gió vĩ hướng 850 hPa và chỉ số nhiệt động lực.
Hướng tiếp cận Tác giả & Năm Tham số / Biến sử dụng Quy mô / Khu vực
Đặc trưng mưa Stern và cs (1981) Lượng mưa đợt, số ngày mưa, ngày khô Trạm (Tây Phi)
Đặc trưng mưa Liebmann và Marengo (2001) Chuẩn sai tích lũy lượng mưa ngày Điểm lưới (Amazon)
Đặc trưng mưa Wang và LinHo (2002) Phân tích Fourier lượng mưa ngày Điểm lưới (Châu Á)
Đặc trưng mưa Nguyễn Hướng Điền và cs (2000) Tổng lượng mưa 5 ngày liên tiếp > 25 mm Trạm (Nam Bộ)
Đặc trưng mưa Lê Thị Xuân Lan và cs (2017) Lượng mưa trượt 10 ngày, gián đoạn mưa Trạm (Nam Bộ)
Hoàn lưu khí quyển Webster và Yang (1992) Gió vĩ hướng mực 850 hPa và 200 hPa Vùng $40^\circ\text{–}110^\circ\text{E}, 0^\circ\text{–}20^\circ\text{N}$
Hoàn lưu khí quyển Tong và cs (2009) Gió vĩ hướng mực 850 hPa Biển Đông
Hoàn lưu khí quyển Nguyen và cs (2014b) Gió và khí áp mực biển Châu Á – Úc, Châu Phi

Các hướng nghiên cứu về dự báo NBĐMM

  • Dự báo bằng mô hình thống kê: Odekunle và cs (2005) tại Nigeria; Moron và cs (2009) tại Indonesia; Fontaine và cs (2008), Stolbova và cs (2016) tại Ấn Độ; Phạm Xuân Thành và cs (2010), Phạm Thị Châm và cs (2017) tại Tây Nguyên và Nam Bộ.
  • Dự báo bằng mô hình số trị (động lực học): Nghiên cứu toàn cầu và khu vực của Cherchi và Navarra (2003), Rajendran và cs (2004), Li và Zhang (2009), Bombardi và cs (2017, 2020), Vellinga và cs (2013), Alessandri và cs (2015), Chevuturi và cs (2018), Kumi và cs (2020); nghiên cứu tại Việt Nam của Bùi Minh Tuân và Nguyễn Minh Trường (2011), Nguyễn Minh Trường và cs (2012), Hoàng Đức Cường và cs (2018).

Khoảng trống luận án giải quyết

Luận án giải quyết tính chủ quan trong việc chọn ngưỡng xác định NBĐMM tại các trạm khí tượng bằng cách kết hợp thông tin quy mô địa phương và quy mô vùng thông qua phân tích thành phần chính nhiều biến (MPCA) và kiểm định thống kê $F$. Đồng thời, luận án thực hiện đánh giá toàn diện khả năng dự báo NBĐMM hạn mùa và hạn nội mùa cho toàn bộ 7 vùng khí hậu Việt Nam dựa trên mô hình CFSv2 và S2S-ECMWF.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu

Luận án khai thác và xử lý 4 nguồn dữ liệu độc lập:

  1. Số liệu quan trắc mưa trạm: Chuỗi số liệu mưa ngày tại 131 trạm quan trắc bề mặt trong giai đoạn 1979–2019 (41 năm), thỏa mãn tiêu chí: số ngày khuyết không quá 25 ngày/năm và không thiếu quá 3 ngày liên tiếp trong giai đoạn tháng 3 đến tháng 6.
  2. Số liệu các chỉ số khí hậu: 23 chỉ số khí hậu đại diện cho tương tác khí quyển – đại dương, dao động mùa và hoàn lưu quy mô lớn:
    • Nhóm ENSO và Đại dương: Niño 1+2, Niño 3, Niño 3.4, Niño 4, MEIV2, CENSO, ONI, TNI, WHWP, TNA, TSA.
    • Nhóm Khí quyển và Hoàn lưu: REPAC, RINDO, QBO30, QBO50, SOI, REQSOI, ZWND200, WPAC850, EPAC850, CPAC850, PNA, WP.
  3. Số liệu dự báo lại từ mô hình CFSv2 (NCEP): Giai đoạn 1983–2019, độ phân giải $1^\circ \times 1^\circ$. Sử dụng các trường dự báo trung bình tháng của khí áp mực biển (PRMSL), gió vĩ hướng mực 850 hPa (U850), nhiệt độ mặt nước biển (SST) trong phạm vi $40^\circ\text{S}–40^\circ\text{N}, 40^\circ\text{E}–100^\circ\text{W}$, cùng sản phẩm mưa ngày dự báo.
  4. Số liệu dự báo lại từ mô hình S2S-ECMWF: Giai đoạn 2000–2019 (gồm 2 phiên bản mô hình CY46R1 và CY47R1), gồm 11 thành phần dự báo tổ hợp, độ phân giải không gian $1.5^\circ \times 1.5^\circ$, hạn dự báo 46 ngày.

Phương pháp xác định NBĐMM khách quan

NBĐMM tại từng trạm được định nghĩa dựa trên 3 điều kiện:

  • Tổng lượng mưa của 5 ngày liên tiếp lớn hơn $P$ mm ($P \in {10, 15, 20, 25, 30, 40, 50}$ mm).
  • Ngày bắt đầu và ít nhất $N$ ngày trong chuỗi 5 ngày có lượng mưa lớn hơn $0.1$ mm ($N \in {2, 3, 4}$ ngày).
  • Không xuất hiện quá 7 ngày không mưa liên tiếp trong $D$ ngày tiếp theo ($D \in {20, 30}$ ngày).

Sự kết hợp các tham số tạo ra $7 \times 3 \times 2 = 42$ chỉ tiêu. Quy trình lựa chọn bộ chỉ tiêu tối ưu cho từng trạm gồm 3 bước:

  1. Bước 1 (Đánh giá độ nhạy trạm): Tính toán chỉ số độ nhạy ($SI$) để định lượng mức độ phân tán của 42 chuỗi NBĐMM tại từng trạm qua 41 năm: $$SI = \frac{2}{L \cdot M(M-1)} \sum_{k=1}^L \sum_{j=1}^{M-1} \sum_{e=j+1}^M |X_{kj} - X_{ke}|$$ (trong đó $L=41$ năm, $M=42$ chỉ tiêu).
  2. Bước 2 (Xác định tín hiệu vùng): Áp dụng phân tích thành phần chính nhiều biến (MPCA) trên ma trận kích thước $[42 \times N_{sta}] \times L$ để trích xuất các vector riêng và thành phần chính đại diện cho biến động đồng nhất của toàn vùng (EOF1).
  3. Bước 3 (Tối ưu hóa chỉ tiêu trạm): Lựa chọn bộ chỉ tiêu $(P, N, D)$ có hệ số tương quan cao nhất với chuỗi EOF1 của vùng khí hậu tương ứng. Kiểm định phân tích phương sai một chiều ($F$-test) ở mức ý nghĩa 95% được sử dụng để xác định mức độ nhạy của các tham số.

NBĐMM của vùng khí hậu được xác định là giá trị trung vị (median) của các trạm trong vùng.

Phương pháp phân tích xu thế và xây dựng mô hình dự báo

  • Phân tích xu thế: Sử dụng hệ số góc Sen (Sen's slope) để xác định tốc độ biến đổi và kiểm nghiệm phi tham số Mann-Kendall ở mức ý nghĩa 95%.
  • Mô hình dự báo thống kê truyền thống: Áp dụng phương pháp hồi quy đa biến từng bước (stepwise regression) lựa chọn từ 23 chỉ số khí hậu.
  • Mô hình thống kê động lực: Hồi quy từng bước lựa chọn các nhân tố dự báo từ các trường dự báo hoàn lưu PRMSL, SST, U850 của mô hình CFSv2.
  • Dự báo trực tiếp từ sản phẩm mưa mô hình: Trích xuất chuỗi mưa ngày dự báo của CFSv2 và S2S-ECMWF, sau đó áp dụng các bộ chỉ tiêu để tính toán trực tiếp NBĐMM.
  • Đánh giá chất lượng dự báo: Sử dụng phương pháp kiểm chứng chéo loại từng phần tử (One-Leave-One-Out - OLOO) trên tập số liệu phụ thuộc và độc lập. Các chỉ số kiểm nghiệm gồm: Hệ số tương quan ($CORR$), Sai số trung bình ($ME$), Sai số tuyệt đối trung bình ($MAE$), Sai số quân phương ($RMSE$) và Điểm kỹ năng sai số tuyệt đối ($SS_{MAE}$): $$SS_{MAE} = 1 - \frac{MAE_{forecast}}{MAE_{climatology}}$$

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về phương pháp xác định và dự báo ngày bắt đầu mùa mưa

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý luận về định nghĩa mùa mưa và các phương pháp xác định NBĐMM trên thế giới và ở Việt Nam. Tác giả chỉ ra rằng tại Việt Nam, theo quy chuẩn khí hậu học, mùa mưa được coi là chuỗi các tháng liên tục có tổng lượng mưa đạt từ 100 mm/tháng trở lên. Tuy nhiên, việc chuyển đổi từ quy mô tháng sang xác định chính xác ngày bắt đầu bằng số liệu mưa ngày đòi hỏi các chỉ tiêu cụ thể.

Chương này phân tích sâu sắc sự khác biệt cơ bản giữa NBĐMM (dựa trên chuỗi mưa cục bộ) và NBĐGM (dựa trên sự chuyển dịch của hoàn lưu gió tây nam tầng thấp). Tại Tây Nguyên và Nam Bộ, NBĐMM có thể đến sớm hơn NBĐGM từ 2 đến 3 tuần do ảnh hưởng của các nhiễu động đối lưu tiền gió mùa. Việc áp dụng các chỉ tiêu hoàn lưu quy mô lớn để xác định mùa mưa địa phương thường dẫn đến sai số đáng kể. Chương 1 cũng tổng kết các bằng chứng khoa học về mối liên hệ giữa NBĐMM với chu kỳ ENSO và sự dịch chuyển sớm của mùa mưa trong các thập kỷ gần đây tại Đông Nam Á.

Chương 2: Số liệu và phương pháp nghiên cứu

Chương 2 mô tả chi tiết quy trình tiền xử lý số liệu quan trắc tại 131 trạm khí tượng phân bố trên 7 vùng khí hậu Việt Nam. Chương này thiết lập cơ sở toán học cho phương pháp MPCA kết hợp kiểm định $F$-test nhằm tối ưu hóa 42 chỉ tiêu xác định NBĐMM.

Bên cạnh đó, chương 2 làm rõ cấu trúc số liệu của mô hình CFSv2 với hạn dự báo 9 tháng và mô hình S2S-ECMWF với chuỗi dự báo lại 20 năm (gồm 11 thành phần tổ hợp). Quy trình dự báo hạn mùa và nội mùa được sơ đồ hóa thành 4 thí nghiệm dự báo cụ thể, kết hợp với các kỹ thuật kiểm chứng chéo OLOO và hệ thống chỉ số định lượng ($CORR$, $ME$, $MAE$, $RMSE$, $SS_{MAE}$).

Chương 3: Đặc điểm của ngày bắt đầu mùa mưa trên khu vực Việt Nam

Chương 3 trình bày các phát hiện về đặc trưng khí hậu học của NBĐMM xác định từ chuỗi số liệu quan trắc 1979–2019:

  • Tính bất định và độ nhạy địa phương: Phân bố chỉ số độ nhạy $SI$ cho thấy sự khác biệt lớn giữa các vùng. Khu vực Bắc Trung Bộ (R4) và Nam Trung Bộ (R5) có giá trị $SI$ cao nhất, phản ánh tính phức tạp của chế độ mưa chuyển tiếp mùa thu – đông. Ngược lại, Tây Bắc (R1), Tây Nguyên (R6) và Nam Bộ (R7) có độ nhạy $SI$ thấp, thể hiện tính ổn định cao của tín hiệu mùa mưa gió mùa mùa hè.
  • Bộ chỉ tiêu tối ưu cho các trạm: Kết quả kiểm định $F$-test chỉ ra tham số $P$ (ngưỡng tổng lượng mưa đợt 5 ngày) có vai trò chi phối mạnh nhất đến việc xác định NBĐMM tại hầu hết các trạm, tiếp theo là tham số $N$ (số ngày mưa), trong khi tham số $D$ (khoảng thời gian kiểm tra gián đoạn) có ảnh hưởng thứ yếu.
Vùng khí hậu Ký hiệu Thời điểm NBĐMM trung bình Độ lệch chuẩn (ngày) Đặc điểm chỉ tiêu tối ưu
Tây Bắc R1 Khoảng cuối tháng 4 (sớm nhất cả nước) 10 – 14 $P = 20\text{–}30\text{ mm}, N = 2\text{–}3$
Đông Bắc R2 Đầu tháng 5 11 – 15 $P = 25\text{–}30\text{ mm}, N = 3$
Đồng bằng Bắc Bộ R3 Đầu đến giữa tháng 5 12 – 16 $P = 30\text{–}40\text{ mm}, N = 3$
Bắc Trung Bộ R4 Đầu tháng 8 đến tháng 9 15 – 22 Phân hóa mạnh giữa phía Bắc và Nam đèo Ngang
Nam Trung Bộ R5 Cuối tháng 8 đến tháng 9 16 – 24 Phân tán cao, chịu ảnh hưởng địa hình
Tây Nguyên R6 Cuối tháng 4 đến đầu tháng 5 9 – 12 $P = 20\text{–}25\text{ mm}, N = 3, D = 20$
Nam Bộ R7 Cuối tháng 4 đến đầu tháng 5 8 – 11 $P = 25\text{–}30\text{ mm}, N = 3, D = 20\text{–}30$
  • Xu thế biến đổi dài hạn: Kết quả kiểm nghiệm Mann-Kendall và hệ số góc Sen cho thấy xu thế đến sớm của NBĐMM xuất hiện ở nhiều trạm thuộc Tây Nguyên và Nam Bộ (tốc độ từ 1.5 đến 3.5 ngày/thập kỷ), trong khi các trạm phía Bắc có xu thế biến đổi không đồng nhất và phần lớn không đạt mức ý nghĩa thống kê 95%.
  • Mối quan hệ với ENSO: NBĐMM có tương quan thuận rõ rệt với chỉ số ONI trung bình các tháng 12-1-2. Trong các năm El Niño mạnh (như 1983, 1998, 2015, 2016), NBĐMM tại R6 và R7 có xác suất xuất hiện muộn hơn trung bình nhiều năm trên 75%. Ngược lại, trong các năm La Niña (như 1989, 1999, 2000, 2008), NBĐMM có xu hướng bắt đầu sớm hơn bình thường.

Chương 4: Dự báo hạn mùa và nội mùa ngày bắt đầu mùa mưa trên khu vực Việt Nam

Chương 4 tập trung đánh giá kết quả của 4 mô hình/thử nghiệm dự báo:

  1. Dự báo hạn mùa bằng mô hình thống kê truyền thống (dựa trên 23 chỉ số khí hậu):

    • Áp dụng kiểm chứng chéo OLOO giai đoạn 1979–2019 cho thấy mô hình có kỹ năng dự báo tương đối tốt tại các vùng có tín hiệu ENSO rõ nét như Tây Nguyên (R6) và Nam Bộ (R7), với hệ số tương quan giữa dự báo độc lập và quan trắc đạt $CORR > 0.45$ (thỏa mãn mức ý nghĩa 95%) và $SS_{MAE} > 0$. Tại các vùng phía Bắc và miền Trung, kỹ năng dự báo của phương pháp này bị suy giảm đáng kể.

  2. Dự báo hạn mùa bằng phương pháp thống kê động lực (kết hợp trường hoàn lưu CFSv2):

    • Sử dụng các trường dự báo PRMSL, SST, U850 của mô hình CFSv2 với các hạn dự báo 1, 2, 3 và 6 tháng cho các vùng thử nghiệm trọng điểm (R3, R6, R7).
    • Kết quả cho thấy phương pháp này cải thiện rõ rệt kỹ năng dự báo so với thống kê truyền thống. Tại vùng R6 và R7, hệ số tương quan trên tập độc lập ở hạn 1–3 tháng đạt từ $0.48$ đến $0.62$, điểm kỹ năng $SS_{MAE}$ dương, sai số $MAE$ dao động trong khoảng 6–9 ngày. Kỹ năng dự báo duy trì ở mức chấp nhận được đến hạn 3 tháng và giảm mạnh ở hạn 6 tháng.

  3. Dự báo hạn mùa trực tiếp từ sản phẩm mưa của mô hình CFSv2:

    • Đánh giá khả năng dự báo trực tiếp lượng mưa ngày từ CFSv2 ở các hạn từ 1 đến 6 tháng cho 7 vùng khí hậu.
    • Kết quả cho thấy việc sử dụng trực tiếp sản phẩm mưa của CFSv2 cho kỹ năng dự báo NBĐMM thấp ($SS_{MAE} \le 0$ ở hầu hết các vùng và hạn dự báo). Nguyên nhân chủ yếu do mô hình CFSv2 tồn tại sai số hệ thống lớn trong mô phỏng lượng mưa ngày (thường xuyên xuất hiện mưa nhỏ liên tục dạng "drizzle bias"), làm cho NBĐMM xác định trực tiếp từ mưa mô hình có xu hướng đến sớm hơn rất nhiều so với thực tế.

  4. Dự báo hạn nội mùa (7–40 ngày) từ sản phẩm mưa của S2S-ECMWF:

    • Khảo sát tại 5 vùng khí hậu (R1, R2, R3, R6, R7) trong giai đoạn 2000–2019 với các hạn dự báo 7, 14, 21, 28, 35 và 40 ngày.
    • Kết quả chỉ ra mô hình S2S-ECMWF có kỹ năng dự báo NBĐMM vượt trội ở các hạn dự báo ngắn và trung bình (từ 7 đến 21 ngày) với $SS_{MAE} > 0$, hệ số tương quan đạt từ $0.50$ đến $0.75$, sai số $MAE$ dưới 5–7 ngày tại R6 và R7. Ở hạn dự báo từ 28 đến 40 ngày, kỹ năng dự báo suy giảm nhưng giá trị trung bình tổ hợp vẫn nắm bắt được xu thế pha sớm/muộn của mùa mưa tốt hơn dự báo khí hậu học.

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp mới về mặt lý luận và khoa học

  • Đề xuất và hoàn thiện quy trình khách quan xác định NBĐMM cho các trạm quan trắc bề mặt tại Việt Nam thông qua việc kết hợp độ nhạy địa phương ($SI$), tín hiệu hoàn lưu quy mô vùng từ phân tích thành phần chính nhiều biến (MPCA) và kiểm định phân tích phương sai ($F$-test). Phương pháp này loại bỏ tính chủ quan trong việc ấn định ngưỡng cố định cho toàn bộ lãnh thổ.
  • Làm rõ bản chất vật lý và mức độ chi phối của dao động khí quyển – đại dương (đặc biệt là chu kỳ ENSO và nhiệt độ mặt nước biển khu vực nhiệt đới) đến tính bất định và biến động liên năm của NBĐMM trên từng vùng khí hậu riêng biệt của Việt Nam.

Đóng góp mới về mặt thực tiễn và ứng dụng

  • Xây dựng thành công bộ chỉ tiêu xác định NBĐMM chuẩn hóa cho 131 trạm khí tượng thuộc 7 vùng khí hậu Việt Nam.
  • Thiết lập hệ thống phương trình dự báo hạn mùa (1–3 tháng) bằng phương pháp thống kê động lực trên cơ sở sản phẩm trường hoàn lưu của mô hình CFSv2, và phương trình dự báo hạn nội mùa (7–21 ngày) từ sản phẩm mưa tổ hợp của mô hình S2S-ECMWF.
  • Cung cấp cơ sở khoa học để các cơ quan khí tượng thủy văn phát triển công cụ nghiệp vụ phục vụ dự báo sớm ngày bắt đầu mùa mưa.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế:

    • Chuỗi số liệu dự báo lại của các mô hình số trị (đặc biệt là mô hình S2S-ECMWF với chuỗi 20 năm 2000–2019) có độ dài tương đối ngắn so với chuỗi số liệu quan trắc khí hậu (41 năm), làm giảm bậc tự do trong các phép kiểm nghiệm thống kê.
    • Độ phân giải không gian của các mô hình toàn cầu ($1^\circ \times 1^\circ$ của CFSv2 và $1.5^\circ \times 1.5^\circ$ của S2S-ECMWF) còn thô, chưa mô phỏng chi tiết ảnh hưởng của địa hình phức tạp tại khu vực miền Trung (vùng R4, R5).
    • Tồn tại sai số hệ thống về lượng mưa ngày trong mô hình CFSv2, dẫn đến hạn chế khi khai thác trực tiếp sản phẩm mưa hạn mùa.

  • Hướng nghiên cứu tiếp:

    • Ứng dụng các kỹ thuật hiệu chỉnh sai số hệ thống (bias correction) và giảm tỷ xích thống kê/động lực (downscaling) cho sản phẩm mưa ngày của mô hình số trị trước khi xác định NBĐMM.
    • Mở rộng thử nghiệm trên các hệ thống dự báo tổ hợp đa mô hình (Multi-Model Ensemble - MME) thuộc dự án S2S và NMME nhằm tăng độ tin cậy của dự báo hạn nội mùa và mùa.

Giá trị tham khảo

  • Đối với nghiên cứu sinh và giảng viên chuyên ngành Khí tượng – Khí hậu học: Luận án là tài liệu chuyên khảo về phương pháp luận xử lý số liệu khí tượng nhiều biến (MPCA, kiểm chứng chéo OLOO, kiểm định Sen/Mann-Kendall) và phương pháp đánh giá kỹ năng mô hình số trị.
  • Đối với các chuyên viên dự báo khí tượng thủy văn nghiệp vụ: Cung cấp quy trình công nghệ và các phương trình hồi quy cụ thể để triển khai dự báo nghiệp vụ hạn mùa và hạn nội mùa NBĐMM tại Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia và các Đài Khí tượng Thủy văn khu vực.
  • Đối với các nhà quản lý nông nghiệp và tài nguyên nước: Cung cấp thông tin khí hậu học tin cậy về thời điểm bắt đầu mùa mưa tại từng địa phương, hỗ trợ việc lập lịch thời vụ gieo cấy và xây dựng phương án điều tiết, tích nước cho các hồ chứa thủy lợi, thủy điện.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao không thể áp dụng một bộ chỉ tiêu cố định (ngưỡng P, N, D) chung cho toàn bộ các trạm ở Việt Nam?

Do địa hình và cơ chế thời tiết tại Việt Nam phân hóa phức tạp, chế độ mưa giữa các vùng có sự khác biệt lớn (miền Bắc và miền Nam mưa vào mùa hè, miền Trung mưa vào mùa thu – đông). Nếu áp dụng cùng một ngưỡng cố định, các trạm có lượng mưa địa hình đặc thù hoặc lượng mưa trung bình thấp sẽ bị xác định sai lệch thời điểm bắt đầu mùa mưa so với thực tế khí hậu.

2. Sự khác biệt căn bản giữa NBĐMM và NBĐGM tại khu vực Nam Bộ và Tây Nguyên là gì?

NBĐMM được xác định dựa trên lượng mưa thực tế tích lũy tại mặt đất qua chuỗi ngày liên tiếp, trong khi NBĐGM xác định dựa trên sự thiết lập của hệ thống hoàn lưu gió tây nam tầng thấp (mực 850 hPa). Tại Nam Bộ và Tây Nguyên, các nhiễu động đối lưu địa phương có thể gây ra các đợt mưa lớn đáp ứng tiêu chí mùa mưa sớm hơn thời điểm gió mùa mùa hè bùng nổ chính thức từ 2 đến 3 tuần.

3. Tại sao việc dự báo NBĐMM trực tiếp từ sản phẩm mưa của mô hình CFSv2 lại cho kỹ năng thấp?

Mô hình CFSv2 gặp phải sai số hệ thống phổ biến là mô phỏng quá nhiều ngày mưa nhỏ (drizzle bias) và cường độ mưa ngày không chuẩn xác. Khi áp dụng các chỉ tiêu lượng mưa thực nghiệm vào chuỗi mưa mô phỏng này, điều kiện bắt đầu mùa mưa thường bị kích hoạt quá sớm, làm giảm độ chính xác và khiến điểm kỹ năng $SS_{MAE}$ bị âm.

4. Phương pháp dự báo nào cho kết quả tốt nhất ở hạn mùa (1–3 tháng) trong luận án?

Phương pháp thống kê động lực (kết hợp các trường dự báo hoàn lưu quy mô lớn như PRMSL, SST, U850 của mô hình CFSv2 thông qua phương trình hồi quy từng bước) cho kết quả tốt nhất ở hạn 1–3 tháng, đặc biệt tại khu vực Tây Nguyên (R6) và Nam Bộ (R7), vượt trội hơn so với phương pháp thống kê truyền thống và phương pháp dùng trực tiếp mưa CFSv2.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Phạm Thanh Hà đã giải quyết bài toán xác định và dự báo ngày bắt đầu mùa mưa tại Việt Nam bằng phương pháp tiếp cận định lượng và khách quan. Công trình đã xây dựng thành công bộ chỉ tiêu tối ưu cho 131 trạm khí tượng trên 7 vùng khí hậu dựa trên sự kết hợp giữa tín hiệu địa phương và hoàn lưu quy mô lớn. Kết quả nghiên cứu khẳng định tiềm năng ứng dụng của mô hình CFSv2 trong dự báo hạn mùa (1–3 tháng) và mô hình S2S-ECMWF trong dự báo hạn nội mùa (7–21 ngày), đóng góp nguồn tư liệu khoa học và công cụ thực tiễn cho công tác dự báo khí tượng thủy văn tại Việt Nam.