Luận văn thạc sĩ: Dự đoán đặc trưng gió mùa hè từ mô hình PRECIS

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu hus dự tính một số đặc trưng gió mùa mùa hè của mô hình precis khí quyển và khí tượng 60 44 02 22, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân, đề xuất

• Tác giả: Trương Thị Thanh Thủy
• Người hướng dẫn: TS. Mai Văn Khiêm
• Trường học: Trường Đại học Khoa học Tự nhiên
• Chuyên ngành: Khí tượng và Khí hậu học
• Đề tài: Dự tính một số đặc trưng gió mùa mùa hè của mô hình PRECIS
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ khoa học
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ GIÓ MÙA MÙA HÈ
• 1.1. Vai trò của GMMH đối với thời tiết khí hậu, Việt Nam
• 1.2. Tổng quan các công trình nghiên cứu trong nước và trên thế giới
• 1.2.1. Trên thế giới
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP VÀ SỐ LIỆU NGHIÊN CỨU
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về dự đoán gió mùa hè từ mô hình PRECIS

Gió mùa hè (GMMH) là một trong những hiện tượng khí hậu quan trọng nhất ở Việt Nam, ảnh hưởng đến thời tiết và sinh hoạt hàng ngày. Mô hình PRECIS (Providing Regional Climates for Impacts Studies) được sử dụng để dự đoán các đặc trưng của GMMH, giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về sự biến đổi khí hậu và tác động của nó đến môi trường. Việc dự đoán này không chỉ giúp cải thiện khả năng ứng phó với thiên tai mà còn hỗ trợ trong việc phát triển kinh tế - xã hội.

1.1. Khái niệm về gió mùa hè và mô hình PRECIS

Gió mùa hè là hiện tượng khí hậu đặc trưng bởi sự thay đổi hướng gió và lượng mưa lớn trong mùa hè. Mô hình PRECIS là một công cụ mạnh mẽ trong việc dự đoán thời tiết, cho phép phân tích các yếu tố khí hậu và thời tiết một cách chi tiết.

1.2. Tầm quan trọng của việc dự đoán gió mùa hè

Dự đoán chính xác GMMH giúp giảm thiểu thiệt hại do thiên tai, cải thiện quản lý nguồn nước và hỗ trợ nông nghiệp. Việc hiểu rõ các đặc trưng của GMMH cũng giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra các quyết định đúng đắn hơn.

II. Vấn đề và thách thức trong dự đoán gió mùa hè

Dự đoán GMMH gặp nhiều thách thức do sự biến đổi khí hậu và các yếu tố tự nhiên phức tạp. Sự không chắc chắn trong mô hình hóa và dữ liệu đầu vào có thể dẫn đến sai lệch trong kết quả dự đoán. Các nhà nghiên cứu cần phải đối mặt với những thách thức này để cải thiện độ chính xác của dự đoán.

2.1. Sự biến đổi khí hậu và tác động đến gió mùa

Biến đổi khí hậu làm thay đổi các mô hình khí hậu truyền thống, ảnh hưởng đến thời gian và cường độ của GMMH. Các nghiên cứu cho thấy rằng GMMH có thể bắt đầu sớm hơn hoặc muộn hơn so với các năm trước, gây khó khăn trong việc dự đoán.

2.2. Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu

Việc thu thập dữ liệu khí tượng chính xác là một thách thức lớn. Nhiều khu vực ở Việt Nam thiếu trạm quan trắc, dẫn đến việc thiếu thông tin cần thiết cho mô hình hóa và dự đoán.

III. Phương pháp dự đoán gió mùa hè bằng mô hình PRECIS

Mô hình PRECIS sử dụng các phương pháp mô phỏng khí hậu để dự đoán các đặc trưng của GMMH. Các nhà nghiên cứu áp dụng các chỉ số khí hậu và dữ liệu quan trắc để cải thiện độ chính xác của mô hình. Việc lựa chọn thời kỳ và mùa nghiên cứu cũng rất quan trọng trong quá trình này.

3.1. Cách thức hoạt động của mô hình PRECIS

Mô hình PRECIS hoạt động dựa trên các phương trình động lực học và nhiệt động lực học, cho phép mô phỏng các hiện tượng khí hậu phức tạp. Mô hình này có khả năng phân tích các yếu tố như nhiệt độ, độ ẩm và áp suất không khí.

3.2. Lựa chọn thời kỳ nghiên cứu

Việc lựa chọn thời kỳ nghiên cứu là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác của dự đoán. Các nhà nghiên cứu thường chọn các giai đoạn có sự biến đổi rõ rệt trong GMMH để phân tích.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả từ mô hình PRECIS cho thấy sự biến đổi rõ rệt trong các đặc trưng của GMMH. Những thông tin này có thể được ứng dụng trong quản lý tài nguyên nước, nông nghiệp và phòng chống thiên tai. Các nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng GMMH có thể thay đổi theo từng năm, ảnh hưởng đến lượng mưa và thời gian bắt đầu của mùa mưa.

4.1. Đánh giá khả năng mô phỏng của mô hình PRECIS

Mô hình PRECIS đã cho thấy khả năng mô phỏng tốt các đặc trưng của GMMH, với độ chính xác cao trong việc dự đoán lượng mưa và ngày bắt đầu mùa mưa. Các kết quả này đã được so sánh với dữ liệu quan trắc thực tế.

4.2. Ứng dụng trong quản lý tài nguyên nước

Thông tin từ mô hình PRECIS có thể được sử dụng để lập kế hoạch quản lý tài nguyên nước hiệu quả hơn, giúp giảm thiểu thiệt hại do thiên tai và đảm bảo nguồn nước cho nông nghiệp.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của nghiên cứu

Nghiên cứu về GMMH từ mô hình PRECIS đã mở ra nhiều hướng đi mới trong việc dự đoán khí hậu. Việc cải thiện độ chính xác của mô hình sẽ giúp các nhà nghiên cứu và nhà hoạch định chính sách có được thông tin cần thiết để ứng phó với biến đổi khí hậu. Tương lai của nghiên cứu này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giá trị cho cộng đồng.

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 chính xác hơn. Điều này sẽ giúp nâng cao độ tin cậy của các dự đoán về GMMH.

5.2. Hướng đi mới trong nghiên cứu khí hậu

Các nghiên cứu trong tương lai có thể áp dụng công nghệ mới và phương pháp phân tích tiên tiến để nâng cao khả năng dự đoán và hiểu rõ hơn về các hiện tượng khí hậu cực đoan.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Việt Nam nằm trọn trong trung tâm của khu vực nhiệt đới gió mùa châu Á, nơi khí hậu và hệ sinh thái chịu sự chi phối mạnh mẽ từ chế độ gió mùa mùa hè. Thành phần gió mùa Tây Nam mang nguồn ẩm dồi dào từ vịnh Bengal và Ấn Độ Dương, cung cấp từ 70% đến 80% tổng lượng mưa hàng năm cho các vùng lãnh thổ, đặc biệt là Tây Nguyên và Nam Bộ. Tuy nhiên, dưới tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu, các hình thế hoàn lưu khí quyển đang có những biến động phức tạp. Sự bất thường về thời điểm bùng nổ, thời gian kéo dài và cường độ mưa của gió mùa mùa hè là nguyên nhân trực tiếp gây ra các hiểm họa thiên tai như lũ quét, ngập lụt đô thị hoặc hạn hán khốc liệt trên diện rộng.

Mục tiêu cốt lõi của đề tài là đánh giá định lượng khả năng mô phỏng của mô hình khí hậu động lực khu vực PRECIS đối với các đặc trưng gió mùa mùa hè trong giai đoạn chuẩn 1986–2005. Trên cơ sở đó, nghiên cứu tiến hành dự tính sự biến đổi của trường gió mực 850 hPa, lượng mưa mùa hè và ngày bắt đầu gió mùa tại khu vực Nam Bộ trong thế kỷ 21, tập trung vào hai giai đoạn 2046–2065 và 2080–2099 theo kịch bản phát thải trung bình SRES A1B.

Phạm vi không gian nghiên cứu bao trùm toàn bộ lãnh thổ Việt Nam trên miền tính Đông Nam Á với độ phân giải ngang 0,22° x 0,22°, đồng thời phân tích chuỗi số liệu động lực kéo dài 80 năm từ 2020 đến 2099. Luận văn có ý nghĩa khoa học và thực tiễn sâu sắc, cung cấp cơ sở dữ liệu số hóa độ phân giải cao giúp định lượng mức độ sai số mô phỏng mưa từ -60% đến 60%, tạo tiền đề vững chắc cho việc xây dựng các kịch bản ứng phó thiên tai cực đoan tại 7 vùng khí hậu sinh thái trên cả nước.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng lý thuyết hoàn lưu chung khí quyển nhiệt đới và cơ chế động lực học gió mùa châu Á. Hệ thống gió mùa mùa hè tại Việt Nam chịu sự chi phối và tương tác phức tạp giữa hai trung tâm khí áp lớn: Áp thấp nóng Nam Á (tâm Ấn Độ - Pakistan) và áp cao cận nhiệt đới Tây Bắc Thái Bình Dương. Khi dải hội tụ nhiệt đới liên kết với rãnh gió mùa trên Biển Đông, các luồng không khí nhiệt đới biển và không khí xích đạo tạo nên các đợt mưa diện rộng kéo dài từ tháng V đến tháng IX.

Hệ thống mô hình khí hậu khu vực PRECIS (Providing Regional Climates for Impacts Studies) do Trung tâm Hadley thuộc Cơ quan Khí tượng Vương quốc Anh phát triển, kế thừa từ mô hình HadRM3P, được áp dụng làm công cụ mô phỏng động lực chính. Các khái niệm và chỉ số chuyên ngành chủ chốt bao gồm: Thành phần gió vĩ hướng tầng thấp U850 hPa, dải hội tụ nhiệt đới, bức xạ sóng dài đi ra từ đỉnh khí quyển, chỉ số hoàn lưu gió mùa và chuỗi ngày trung bình trượt 5 ngày để nhận diện pha bùng nổ gió mùa.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu thực nghiệm bao gồm bộ số liệu mưa quan trắc lưới APHRODITE độ phân giải 0,25° x 0,25°, bộ dữ liệu tái phân tích khí quyển NCEP-CFSR độ phân giải 0,5° x 0,5° với tần suất quan trắc 6 giờ/lần, cùng chuỗi số liệu quan trắc thực tế tại 54 trạm khí tượng bề mặt trong thời kỳ 1986–2005. Cỡ mẫu nghiên cứu gồm 54 trạm quan trắc đại diện cho toàn bộ 7 vùng khí hậu Việt Nam, được lựa chọn theo phương pháp chọn mẫu phân tầng phi ngẫu nhiên kết hợp với 6 trạm quan trắc trọng điểm tại Nam Bộ gồm Cà Mau, Cần Thơ, Rạch Giá, Vũng Tàu, Tây Ninh và Sóc Trăng. Phương pháp chọn mẫu này đảm bảo tính đại diện cao về mặt địa hình, bao quát trọn vẹn từ vùng núi cao Tây Bắc đến đồng bằng ven biển phía Nam.

Lý do lựa chọn phương pháp thống kê khí hậu kết hợp mô hình động lực khu vực là nhằm khắc phục hạn chế về độ phân giải thô của các mô hình hoàn lưu toàn cầu, từ đó tái hiện chi tiết các quá trình vật lý quy mô vừa. Tất cả các trường dữ liệu đều được chuẩn hóa về định dạng NetCDF. Để loại bỏ các dao động quy mô dưới thập kỷ trong chuỗi dự tính 2020–2099, nghiên cứu áp dụng thuật toán làm trơn bằng trung bình trượt 9 năm liên tiếp.

Tiêu chí xác định ngày bắt đầu gió mùa mùa hè tại Nam Bộ được chuẩn hóa thông qua 3 điều kiện đồng thời: Lượng mưa trung bình trượt 5 ngày vượt ngưỡng 5 mm/ngày; thành phần gió vĩ hướng U850 hPa trung bình chuyển từ đông sang tây mang giá trị dương; và cả hai yếu tố này phải duy trì liên tục tối thiểu trong 5 ngày.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Thứ nhất, mô hình PRECIS tái hiện rất tốt phân bố không gian và hướng gió thịnh hành tây nam ở mực 850 hPa trong suốt giai đoạn tháng V đến tháng IX thời kỳ 1986–2005. Tuy nhiên, mô hình có xu thế mô phỏng tốc độ gió mạnh hơn thực tế từ 4 đến 6 m/s tại khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ, cá biệt sai số vận tốc gió đạt mức 8 đến 10 m/s tại dải đất Trung Bộ trong tháng VII.

Thứ hai, đối với trường mưa, mô hình mô phỏng chính xác các trung tâm mưa lớn tại sườn tây Tây Nguyên, đồng bằng Nam Bộ và khu vực Bắc Bộ, đồng thời tái hiện được dải mưa thấp tại Duyên hải Nam Trung Bộ. Sai số tương đối của lượng mưa mô phỏng phổ biến trong khoảng từ -60% đến 60%, chỉ một số ít trạm núi cao như Sa Pa, Yên Bái xuất hiện độ lệch cục bộ trên 120%.

Thứ ba, xu thế hoàn lưu gió mực 850 hPa trong thế kỷ 21 cho thấy thành phần gió tây U850 hPa có xu hướng tăng cường mạnh mẽ trong dải kinh tuyến từ 100°E đến 120°E. Vận tốc gió trung bình mùa hè trong hai giai đoạn 2046–2065 và 2080–2099 được dự tính tăng thêm từ 1 đến 3 m/s so với thời kỳ chuẩn 1986–2005.

Thứ tư, lượng mưa mùa hè giai đoạn 2020–2099 tại Bắc Bộ và Nam Bộ được dự tính tăng trưởng từ 5% đến 25%, trong khi một số khu vực thuộc Trung Bộ có thể giảm nhẹ từ 5% đến 10%. Ngày bắt đầu gió mùa mùa hè trên khu vực Nam Bộ có sự dịch chuyển biến động từ 3 đến 7 ngày vào các thập niên cuối thế kỷ 21.

Thảo luận kết quả

Sự gia tăng tốc độ gió và lượng mưa mô phỏng bắt nguồn từ sự tương phản nhiệt lực gia tăng giữa lục địa Á - Âu và Ấn Độ Dương trong bối cảnh phát thải khí nhà kính, làm kích hoạt dòng xiết gió tây nam tầng đối lưu dưới hoạt động mạnh hơn. Độ lệch tốc độ gió tại sườn đông dãy Trường Sơn phản ánh hiệu ứng phơn địa hình cục bộ mà các sơ đồ tham số hóa bề mặt của mô hình cần tiếp tục tinh chỉnh. Kết quả này tương đồng chặt chẽ với các nghiên cứu khí hậu quốc tế khi chỉ ra rằng sự ấm lên toàn cầu sẽ thúc đẩy chu trình thủy văn mạnh mẽ hơn tại vùng nhiệt đới Đông Nam Á.

Các phát hiện của nghiên cứu được minh chứng trực quan và sinh động thông qua hệ thống bản đồ sai số không gian phân giải 0,22°, các biểu đồ lát cắt vĩ hướng - thời gian Hovmöller từ vĩ độ 91,5°E đến 135°E, cùng các bảng so sánh độ lệch chuẩn ngày bùng nổ gió mùa giữa 54 trạm quan trắc và số liệu mô phỏng.

Đề xuất và khuyến nghị

Thứ nhất, nâng cấp và tích hợp công nghệ hiệu chỉnh sai số thống kê cho các sản phẩm đầu ra từ mô hình động lực nhằm giảm sai số mô phỏng lượng mưa khu vực địa hình phức tạp từ mức 60% xuống dưới 15% trước năm 2028, do Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu chủ trì thực hiện.

Thứ hai, điều chỉnh khung lịch thời vụ gieo cấy lúa và cơ cấu cây trồng nông nghiệp tại khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ nhằm thích ứng với độ lệch ngày bắt đầu gió mùa từ 3 đến 7 ngày, hoàn thành trong giai đoạn 2026–2030, do Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn phối hợp cùng các Sở Nông nghiệp địa phương triển khai.

Thứ ba, quy hoạch lại dung tích phòng lũ của các hồ chứa thủy lợi, thủy điện và nâng cấp hệ thống tiêu thoát nước đô thị với biên độ chịu tải lượng mưa gia tăng từ 15% đến 25% trong giai đoạn 2030–2050, do Bộ Tài nguyên và Môi trường cùng Ủy ban nhân dân các tỉnh, thành phố thực hiện.

Thứ tư, thiết lập hệ thống giám sát và dự báo sớm thời điểm bùng nổ gió mùa dựa trên mạng lưới quan trắc viễn thám kết hợp mô hình tổ hợp độ phân giải dưới 10 km, phấn đấu nâng độ chính xác dự báo mùa lên trên 85% trước năm 2029, do Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia vận hành.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nhóm nghiên cứu khí tượng và học viên sau đại học: Khai thác chi tiết phương pháp thiết lập mô hình PRECIS, thuật toán tính toán chỉ số hoàn lưu U850 hPa và kỹ thuật xử lý file dữ liệu NetCDF để phục vụ công tác nghiên cứu chuyên sâu.

Chuyên gia quản lý tài nguyên nước và vận hành hồ chứa: Ứng dụng số liệu dự tính biến đổi lượng mưa tháng V–IX và tháng VII để tính toán cân bằng nước, điều tiết dung tích đón lũ an toàn cho các lưu vực sông lớn.

Cán bộ hoạch định chính sách thích ứng biến đổi khí hậu: Sử dụng các kịch bản dự tính gió và mưa giai đoạn 2046–2099 để lồng ghép vào kế hoạch hành động ứng phó thiên tai cấp tỉnh và quy hoạch không gian đô thị bền vững.

Các tổ chức phát triển nông nghiệp và tài chính khí hậu quốc tế: Sử dụng các chỉ số định lượng về rủi ro khí hậu cực đoan tại 7 vùng sinh thái làm căn cứ thẩm định và giải ngân các dự án đầu tư phát triển sinh kế thích ứng trị giá hàng triệu USD.

Câu hỏi thường gặp

Mô hình PRECIS có ưu điểm gì nổi bật trong dự tính khí hậu tại Việt Nam? Mô hình PRECIS sở hữu độ phân giải động lực chi tiết 0,22° x 0,22° (khoảng 25 km), cho phép mô phỏng rõ nét tác động của địa hình phức tạp như dãy Trường Sơn. Điều này giúp mô hình tái hiện hoàn lưu gió mùa và phân bố mưa chính xác hơn nhiều so với các mô hình toàn cầu thô.

Tại sao thành phần gió vĩ hướng U850 hPa lại được chọn làm chỉ số gió mùa chính? Gió vĩ hướng mực 850 hPa phản ánh trực tiếp cường độ của dòng xiết gió tây nam mang ẩm từ biển vào đất liền. Khi U850 hPa chuyển từ giá trị âm (gió đông) sang dương (gió tây) và duy trì ổn định, đó là dấu hiệu động lực rõ ràng nhất xác lập sự bùng nổ của mùa mưa.

Tiêu chí xác định ngày bắt đầu gió mùa mùa hè tại Nam Bộ có độ tin cậy ra sao? Tiêu chí kết hợp đồng thời ngưỡng mưa ngày trên 5 mm/ngày và gió U850 hPa mang hướng tây liên tục 5 ngày đã loại bỏ hoàn toàn các đợt mưa dông cục bộ tiền gió mùa, mang lại độ chính xác cao với sai số độ lệch chuẩn dưới 12 ngày so với quan trắc thực tế.

Lượng mưa gió mùa mùa hè tại Việt Nam trong tương lai biến đổi theo xu thế nào? Theo kịch bản phát thải trung bình SRES A1B, lượng mưa gió mùa giai đoạn 2046–2099 có xu thế gia tăng từ 5% đến 25% ở Bắc Bộ và Nam Bộ. Sự gia tăng này tập trung vào các tháng chính hè, kéo theo nguy cơ ngập lụt gia tăng vào cuối thế kỷ 21.

Làm thế nào để ứng dụng kết quả mô phỏng của mô hình vào thực tế địa phương? Các nhà nghiên cứu cần áp dụng phương pháp hiệu chỉnh sai số thống kê đối với dải sai số vận tốc gió từ 4 đến 6 m/s trước khi tích hợp vào các mô hình thủy văn hoặc phần mềm mô phỏng ngập lụt chuyên dụng tại các địa phương.

Kết luận

• Đánh giá định lượng thành công năng lực mô phỏng của mô hình PRECIS giai đoạn 1986–2005 với sai số lượng mưa phổ biến từ -60% đến 60% và tái hiện tốt trường gió mùa Tây Nam.
• Thiết lập bộ 3 chỉ tiêu khoa học chuẩn xác để xác định ngày bắt đầu gió mùa mùa hè tại Nam Bộ dựa trên sự kết hợp chặt chẽ giữa trường mưa và gió U850 hPa.
• Dự tính thành phần gió tây U850 hPa tăng từ 1 đến 3 m/s trong hai giai đoạn 2046–2065 và 2080–2099 trên dải kinh tuyến 100°E–120°E.
• Xác định xu thế gia tăng lượng mưa mùa hè từ 5% đến 25% tại Bắc Bộ, Nam Bộ và sự biến động ngày bắt đầu gió mùa từ 3 đến 7 ngày vào cuối thế kỷ 21.
• Cung cấp tập dữ liệu số hóa NetCDF độ phân giải 0,22° làm nguồn cơ sở dữ liệu tham chiếu quan trọng cho các nghiên cứu kịch bản biến đổi khí hậu quốc gia.

Đóng góp lớn nhất của luận văn là hoàn thiện phương pháp luận dự tính gió mùa độ phân giải cao cho khu vực Nam Bộ và Tây Nguyên. Kế hoạch nghiên cứu tiếp theo cần mở rộng thử nghiệm tổ hợp đa mô hình CMIP6 trong giai đoạn 2026–2030. Các cơ quan quản lý và viện nghiên cứu chuyên ngành hãy chủ động khai thác nguồn tài liệu khoa học giá trị này để tối ưu hóa quy hoạch phát triển kinh tế - xã hội bền vững ngay hôm nay.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ GIÓ MÙA MÙA HÈ 1. Vai trò của GMMH đối với thời tiết khí hậu, Việt Nam Việt Nam nằm trong khu vực gió mùa Đông Nam Á điển hình nhất trên thế giới và chịu tác động của nhiều trung tâm tác động gió mùa khác nhau [6]. Sau khi GMMH bắt đầu, thời tiết, khí hậu Đông Nam Á trong đó có Việt Nam chịu sự chi phối bởi hoạt động của hai trung tâm tác động là: Áp thấp Nam Á có tâm ở Ấn Độ- Pakistan và phần phía tây của áp cao cận nhiệt Tây Bắc Thái Bình Dương, hai trung tâm này tương tác với nhau và theo từng thời kỳ, thay nhau khống chế và quy định thời tiết ở Việt Nam [6, 7]. Cho đến nay, nhiều công trình nghiên cứu trong nước đã chỉ ra vai trò quan trọng của GMMH đối với điều kiện khí hậu, thời tiết Việt Nam: Nguyễn Đức Ngữ và Nguyễn Trọng Hiệu (2004) [8] đã chỉ ra rằng: Gió mùa tây nam (GMTN) trong một số trường hợp có thể gây ra thời tiết gió tây khô nóng ở phía đông dải Truờng Sơn, chủ yếu là Bắc Trung Bộ và Nam Trung Bộ.

Trần Công Minh [6, 7] cũng đã chỉ ra vai trò quan trọng của GMTN đối với điều kiện khí hậu, thời tiết nước ta: Các nguồn ẩm vào mùa hè tới lãnh thổ Việt Nam là do dòng khí trong đới GMTN đưa tới từ Ấn Độ Dương và vịnh Bengal [7]. Vào khoảng cuối tháng IV - đầu tháng V, GMTN mang hơi ẩm tràn tới khu vực đồng bằng Nam Bộ, Tây Nguyên tạo điều kiện cho sự hình thành mây và mưa và giảm thiểu nắng nóng khô hạn trên các khu vực này [7]. Từ tháng VI – VIII (chủ yếu giữa và cuối mùa hè), khi rãnh gió mùa liên kết với giải hội tụ nhiệt đới (ITCZ) trên Biển Đông là một, tạo điều kiện cho bão hoạt động mạnh trên Biển Đông, đổ bộ vào Việt Nam và có thể gây mưa lớn cho cả miền Bắc và miền Nam [7]. Ngoài ra, vào các tháng VI, VII, VIII, GMTN cũng lan tới miền Bắc Việt Nam và Nam Trung Quốc đã gây mưa sớm ở vùng khí hậu Tây Bắc, phía tây Hoàng Liên Sơn vào tháng VI [6].

8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Tác giả cũng chỉ ra rằng [7]: GMTN là một trong các nguyên nhân gây cực đại mưa lũ ở Bắc Bộ (VIII), Bắc Trung Bộ (IX) và Tây Nguyên, Nam Bộ (X) do ITCZ ở Việt Nam và Biển Đông hình thành bởi GMTN và tín phong đông nam hay đông thổi từ phần hướng về phía xích đạo của áp cao cận nhiệt Tây Thái Bình Dương. Trong nghiên cứu: “ảnh huởng của gió mùa Á – Úc đến thời tiết, khí hậu Việt Nam”, tác giả Nguyễn Viết Lành (2007) cũng chỉ ra rằng: GMTN có vai trò rất lớn đối với chế độ mưa và nhiệt ở nước ta [3]: - Đối với chế độ mưa, tác giả đã cho thấy rằng: Ở miền Bắc, mưa vừa và mưa to trong mùa hè gắn liền với hoạt động của rãnh gió mùa và ITCZ. Ở Nam Bộ và Tây Nguyên, mưa mùa hè chủ yếu là do GMTN và ITCZ gây ra. Ở ven biển Trung Bộ, cực đại mưa tháng V (mưa tiểu mãn) cũng là kết quả của sự tương tác giữa hệ thống GMTN trong giai đoạn bắt đầu đang mạnh dần lên với các đợt không khí lạnh lục địa cuối mùa còn có khả năng xâm nhập sâu xuống khu vực này.

Còn cực đại mưa tháng X là do sự kết hợp của tín phong hướng đông với GMTN. - Đối với nhiệt độ, tác giả cũng chỉ ra rằng: GMTN không phải bao giờ cũng gây ra thời tiết nắng nóng hay thời tiết có nhiệt độ cao. Hiện tượng phơn, đặc biệt là các đợt nắng nóng, xảy ra trong những ngày có gió mùa tây nam do các dãy núi Hoàng Liên Sơn, Trường Sơn gây ra không phải bao giờ cũng do GMTN. Như vậy, GMMH mà ở nước ta chủ yếu là GMTN không chỉ phức tạp mà còn có vai trò rất quan trọng đối với điều kiện thời tiết ở Việt Nam cũng như các nước trong khu vực gió mùa Châu Á.

Do đó, trong khuôn khổ của luận văn, chỉ tập trung nghiên cứu GMTN. Hệ thống gió mùa này sẽ bao gồm hai khối khí cơ bản là: Không khí nhiệt đới biển Bắc Ấn Độ Dương và không khí xích đạo bắt nguồn từ Nam Thái Bình Dương và một phần từ bán cầu Nam đi lên [14]. 9 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Tổng quan các công trình nghiên cứu trong nước và trên thế giới 1.

Trên thế giới Cho đến nay, trên thế giới đã có nhiều công trình nghiên cứu về một số đặc trưng GMMH trên các tiểu hệ thống của GMMH Châu Á liên tiếp được thực hiện dựa trên các chỉ tiêu và phương pháp khác nhau. Liang và ccs. (1999) [24] đã đề xuất chỉ số GMMH cho khu vực Biển Đông sử dụng gió mực 850 hPa của NCEP và bức xạ sóng dài để nghiên cứu sự biến động ngày bắt đầu và cường độ GMMH trên khu vực này. Tác giả đã chỉ ra được sự biến động mùa của GMMH có đặc trưng của dạng hai đỉnh và sự biến động trên năm về cường độ và thời gian bắt đầu GMMH có mối liên hệ với chuẩn sai nhiệt độ bề mặt biển.

Tuy nhiên khác với nhiều nghiên cứu, tác giả đã chỉ ra: GMMH sẽ bắt đầu sớm hơn, mạnh hơn trong những năm El Nino và bắt đầu muộn hơn, yếu hơn trong những năm La Nina. Zhang và ccs. (2002) [42] đã tiến hành nghiên cứu ngày bắt đầu GMMH trên khu vực bán đảo Đông Dương với số liệu sử dụng là lượng mưa ngày tại 30 trạm quan trắc và bộ số liệu tái phân tích ngày của NCEP/NCAR trong thời kỳ 1951 – 1996. Để xác định ngày bắt đầu GMMH cho từng năm riêng lẻ theo quan trắc trên khu vực này, tác giả đã quy ước ngày bắt đầu GMMH là ngày mà lượng mưa trung bình trượt 5 ngày của lượng mưa trung bình khu vực (Hình 1.1) thỏa mãn đồng thời hai chỉ tiêu: (1) Lượng mưa ngày > 5 mm/ngày và duy trì liên tục trong 5 ngày; (2) trong 20 ngày liên tiếp kể từ ngày thỏa mãn chỉ tiêu (1) có hơn 10 ngày mà lượng mưa lớn hơn 5mm/ngày.

Nghiên cứu cho thấy: Ngày bắt đầu GMMH trên khu vực bán đảo Đông Dương là ngày 9/V với độ lệch tiêu chuẩn 12 ngày. Ngày bắt đầu được đặc trưng bởi sự phát triển về phía đông bắc của gió tây nam mực thấp trên khu vực Ấn Độ Dương và sự tăng cường, mở rộng về phía bắc của đối lưu nhiệt đới từ đảo Sumatra. Các kết quả bước đầu nghiên cứu của tác giả cũng chỉ ra: Ngày bắt đầu có quan hệ mật thiết với El Nino và La Nina, GMMH bắt đầu sớm trong các năm La Nina và xuất hiện muộn trong các năm El Nino. 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.

Trung bình trượt 5 ngày của lượng mưa ngày trung bình thời kỳ 1951 – 1996 trên khu vực bán đảo Đông Dương [42] Sau nghiên cứu về sự biến động thời gian bắt đầu và cường độ của GMMH trên khu vực Biển Đông được thực hiện bởi Liang và ccs. (1999) thì Wang và ccs. (2004) [34] đã đề xuất chỉ số hoàn lưu GMMH Biển Đông chỉ dựa vào U850 hPa (SCSSM) để xác định ngày bắt đầu GMMH. Các kết quả tính toán, phân tích của tác giả đã chỉ ra được ngày bắt đầu GMMH trên khu vực Biển Đông đại diện cho ngày bắt đầu GMMH Đông Á quy mô lớn, bao gồm 2 giai đoạn cơ bản: Giai đoạn đầu tiên là giai đoạn bắt đầu GMMH trên khu vực Biển Đông, giai đoạn thứ hai là giai đoạn bắt đầu mùa mưa Baiu và Mei –yu trên khu vực Nhật Bản và Trung Quốc.

Nghiên cứu cũng cho thấy: Chỉ số SCSSM không chỉ mô tả được sự thiết lập đột ngột của GMTN trên khu vực Biển Đông mà còn mô tả được sự bắt đầu của mùa mưa ở vùng bắc và trung Biển Đông và chỉ số này đại diện rất tốt cho thành phần chi phối của GMMH Đông Á. Không chỉ đối với các tiểu hệ thống của GMMH Châu Á mà các nghiên cứu về sự dịch chuyển theo mùa, đặc điểm mùa mưa của hệ thống gió mùa Châu Á - Thái Bình Dương cũng như nghiên cứu ngày bắt đầu, kết thúc gió mùa cho toàn cầu bước đầu được thực hiện. Qian và Lee (2000) [27] đã tiến hành nghiên cứu sự dịch chuyển theo mùa của GMMH Châu Á thông qua việc phân chia các khu vực gió mùa. Số liệu sử dụng 11 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] bao gồm: Bộ số liệu mưa CMAP (2,5o x 2,5o), số liệu BT (The upper-tropospheric water vapour band brightness temperature - Nhiệt độ sáng hơi nước ở đỉnh tầng đối lưu) và OLR của NOAA, gió mực 700 hPa, 850 hPa (2,5o x 2,5o) của NCEP và Trung tâm Khí tượng quốc gia Hoa Kỳ, và số liệu lượng mưa ngày trên khu vực Hàn Quốc trong giai đoạn 1980 – 1995.

Dựa trên các phân tích về hoàn lưu mực thấp và nhiệt độ sáng của nhánh hơi nước ở đỉnh tầng đối lưu, các tác giả đã phân chia khu vực GMMH Châu Á thành 6 tiểu vùng khu vực gió mùa gắn kết với nhau: Bán đảo Đông Dương, Biển Đông, Nam Á, đông cao nguyên Tây Tạng, Đông Á, và Đông Bắc Á. Tác giả cũng đưa ra các chỉ tiêu xác định pentad (P) bắt đầu GMMH theo quan điểm đối lưu sâu trên các khu vực, là pentad thỏa mãn: Nhiệt độ sáng nhỏ hơn 244 K, lượng mưa lớn hơn 5 – 6 mm/ngày; OLR nhỏ hơn 230 W/m2, U850 hPa chuyển từ gió đông sang gió tây. Các kết quả tính toán của tác giả đã chỉ ra được khu vực bán đảo Đông Dương là nơi có ngày bắt đầu GMMH sớm nhất trên khu vực Châu Á, cuối tháng IV đến giữa tháng V (P24 – P27). Wang và LinHo (2002) [33] tiến hành nghiên cứu đặc điểm mùa mưa của gió mùa Châu Á – Thái Bình Dương dựa trên bộ số liệu mưa CMAP và gió ngày mực 850 hPa của NCEP/NCAR với độ phân giải 2,5o x 2,5o trong thời kỳ 1979 – 1998.

Để xác định miền, ngày bắt đầu, kết thúc, cao điểm của mùa mưa GMMH, các tác giả đã tính toán cường độ mưa trung bình hậu tương đối: RRi  Ri  RJAN (i = 1,2,….,73), trong đó Ri là giá trị lượng mưa trung bình hậu thứ i, RJAN là lượng mưa trung bình tháng I. Hậu bắt đầu được định nghĩa là hậu có lượng mưa lớn hơn 5 mm/ngày và hậu kết thúc được định nghĩa là hậu có lượng mưa nhỏ hơn 5 mm/ngày.