Luận văn thạc sĩ về dự đoán số ngày nắng nóng cho Việt Nam trong bối cảnh biến đổi khí hậu

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu dự tính số ngày nắng nóng tại Việt Nam trong bối cảnh biến đổi khí hậu, cung cấp thông tin và giải pháp hữu ích.

• Tác giả: Nguyễn Thị Hoàng Yến
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Hiệp
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Biến đổi khí hậu
• Đề tài: Dự đoán số ngày nắng nóng tại Việt Nam trong bối cảnh biến đổi khí hậu
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Nghiên cứu về nắng nóng trên thế giới và Việt Nam
• 1.1.1. Trên thế giới
• 1.1.2. Vấn đề hiệu chỉnh sai số
• 1.1.3. Mức độ chưa chắc chắn trong dự tính khí hậu
• 1.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ SỐ LIỆU
• 1.2.1. Tiêu chí xác định nắng nóng
• 1.2.2. Phương pháp nghiên cứu
• 1.2.3. Phương pháp hiệu chỉnh sai số hàm phân bố thực nghiệm (quantile mapping)
• 1.2.4. Phương pháp tổ hợp
• 1.2.5. Phương pháp xác định mức độ chưa chắc chắn
• 1.2.6. Phương pháp đánh giá khả năng hiệu chỉnh sai số hệ thống
• 1.2.7. Số liệu sử dụng
• 1.2.7.1. Số liệu quan trắc bề mặt từ mạng lưới quan trắc Việt Nam
• 1.2.7.2. Số liệu mô phỏng và dự tính của các mô hình khí hậu
• 2. CHƯƠNG 2: NGUỒN SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
• 3.1. Đánh giá khả năng hiệu chỉnh sai số hệ thống
• 3.2. Kết quả mô phỏng số ngày nắng nóng thời kỳ cơ sở 1986-2005
• 3.3. Dự tính biến đổi số ngày nắng nóng trong tương lai
• 3.3.1. Biến đổi số ngày nắng nóng thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở (1986-2005) theo kịch bản phát thải trung bình RCP4
• 3.3.2. Biến đổi số ngày nắng nóng thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở (1986-2005) theo kịch bản phát thải cao RCP8
• 3.3.3. Biến đổi số ngày nắng nóng các giai đoạn của thế kỷ 21 trên cơ sở tổ hợp các phương án
• 3.4. Mức độ chưa chắc chắn trong dự tính biến đổi số ngày nắng nóng
• 3.4.1. Mức độ chưa chắc chắn trong dự tính số ngày nắng nóng theo kịch bản RCP4
• 3.4.2. Mức độ chưa chắc chắn trong dự tính số ngày nắng nóng theo kịch bản RCP8
• 3.5. Thảo luận về ảnh hưởng của biến đổi nắng nóng đến sức khỏe cộng đồng
• KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về biến đổi khí hậu và nắng nóng tại Việt Nam

Biến đổi khí hậu (biến đổi khí hậu) đang trở thành một trong những thách thức lớn nhất của thế kỷ 21. Tại Việt Nam, hiện tượng nắng nóng (nắng nóng) không chỉ gia tăng về tần suất mà còn về cường độ. Theo báo cáo của IPCC, các đợt nắng nóng xảy ra nhiều hơn và kéo dài hơn, đặc biệt là vào cuối thế kỷ. Nắng nóng có thể gây ra những thiệt hại nghiêm trọng về sức khỏe và kinh tế. Nghiên cứu cho thấy, nắng nóng có thể dẫn đến hàng triệu ca tử vong mỗi năm trên toàn cầu. Tại Việt Nam, nắng nóng thường đi kèm với hạn hán, ảnh hưởng đến sản xuất nông nghiệp và sức khỏe cộng đồng. Theo thống kê, thiệt hại do nắng nóng và hạn hán ở Việt Nam đã lên tới hàng nghìn tỷ đồng trong những năm qua. Do đó, việc dự đoán số ngày nắng nóng trong bối cảnh biến đổi khí hậu là rất cần thiết để có những biện pháp ứng phó kịp thời.

1.1. Tác động của biến đổi khí hậu đến thời tiết Việt Nam

Biến đổi khí hậu có tác động sâu sắc đến thời tiết Việt Nam, đặc biệt là hiện tượng nắng nóng. Nhiệt độ trung bình tăng cao, dẫn đến sự gia tăng số ngày nắng nóng trong năm. Theo các mô hình khí hậu, số ngày nắng nóng có thể tăng lên đáng kể trong các thập kỷ tới. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến sức khỏe con người mà còn tác động đến các lĩnh vực như nông nghiệp, thủy điện và năng lượng. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng, nắng nóng có thể làm giảm năng suất cây trồng, tăng chi phí năng lượng và gây ra các vấn đề sức khỏe nghiêm trọng, đặc biệt là đối với người già và trẻ em. Do đó, việc theo dõi và dự đoán số ngày nắng nóng là rất quan trọng để xây dựng các chiến lược ứng phó hiệu quả.

II. Phương pháp nghiên cứu và số liệu

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp hiệu chỉnh sai số hệ thống để dự đoán số ngày nắng nóng (số ngày nắng) tại Việt Nam. Phương pháp hiệu chỉnh phân vị (quantile mapping) được áp dụng để cải thiện độ chính xác của các mô hình khí hậu. Số liệu được sử dụng bao gồm dữ liệu quan trắc bề mặt từ mạng lưới quan trắc Việt Nam và dữ liệu mô phỏng từ các mô hình khí hậu toàn cầu. Việc hiệu chỉnh sai số là rất quan trọng, vì tất cả các mô hình đều có sai số hệ thống liên quan đến động lực, vật lý và điều kiện biên. Nghiên cứu cũng xem xét mức độ chưa chắc chắn trong dự đoán số ngày nắng nóng, điều này giúp cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản lý trong việc xây dựng các kịch bản ứng phó với biến đổi khí hậu.

2.1. Tiêu chí xác định nắng nóng

Tiêu chí xác định nắng nóng được xây dựng dựa trên các ngưỡng nhiệt độ tối cao trong ngày. Theo quy định, nắng nóng được xác định khi nhiệt độ tối cao vượt quá 35°C trong một khoảng thời gian nhất định. Việc xác định chính xác các tiêu chí này là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác trong dự đoán số ngày nắng nóng. Các mô hình khí hậu sẽ được áp dụng để dự đoán số ngày nắng nóng trong các kịch bản phát thải khác nhau, từ đó cung cấp thông tin cho các nhà quản lý trong việc ứng phó với biến đổi khí hậu. Sự thay đổi trong tiêu chí xác định nắng nóng cũng cần được xem xét để phù hợp với điều kiện khí hậu hiện tại và tương lai.

III. Kết quả và thảo luận

Kết quả nghiên cứu cho thấy số ngày nắng nóng tại Việt Nam có xu hướng gia tăng trong các thập kỷ tới. Dựa trên các mô hình khí hậu, số ngày nắng nóng có thể tăng lên từ 10 đến 30 ngày trong giai đoạn đầu thế kỷ 21. Mức độ chưa chắc chắn trong dự đoán cũng được đánh giá, cho thấy rằng các kịch bản phát thải khác nhau sẽ dẫn đến những kết quả khác nhau về số ngày nắng nóng. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng nhiều mô hình khí hậu khác nhau để có được cái nhìn toàn diện hơn về tương lai. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, nắng nóng không chỉ ảnh hưởng đến sức khỏe mà còn tác động đến các lĩnh vực kinh tế, xã hội. Do đó, việc dự đoán số ngày nắng nóng là rất cần thiết để xây dựng các chiến lược ứng phó hiệu quả.

3.1. Ảnh hưởng của nắng nóng đến sức khỏe cộng đồng

Nắng nóng có tác động nghiêm trọng đến sức khỏe cộng đồng, đặc biệt là đối với những người dễ bị tổn thương như người già và trẻ em. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng, nắng nóng có thể dẫn đến tăng nguy cơ mắc các bệnh liên quan đến nhiệt độ, như đột quỵ và các vấn đề về tim mạch. Ngoài ra, nắng nóng cũng có thể làm gia tăng tỷ lệ tử vong trong các đợt nắng nóng cực đoan. Việc theo dõi và dự đoán số ngày nắng nóng là rất quan trọng để có thể đưa ra các biện pháp bảo vệ sức khỏe cộng đồng, như cảnh báo sớm và cung cấp thông tin về cách phòng tránh nắng nóng. Các chiến lược ứng phó cần được xây dựng dựa trên các dự đoán chính xác về số ngày nắng nóng trong tương lai.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu toàn cầu, hiện tượng nắng nóng ngày càng trở nên phổ biến và khốc liệt, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến sức khỏe cộng đồng, sản xuất nông nghiệp và các hoạt động kinh tế xã hội. Theo báo cáo của IPCC (2013), nhiệt độ toàn cầu có thể tăng trên 2°C vào cuối thế kỷ 21, kéo theo sự gia tăng về tần suất, cường độ và thời gian kéo dài của các đợt nắng nóng. Ở Việt Nam, nắng nóng không chỉ là hiện tượng thời tiết mà còn được quy định là một loại thiên tai theo Quyết định 44/2014/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ, với tác động tiêu cực đến nhiều lĩnh vực như nông nghiệp, thủy điện và sức khỏe con người. Báo cáo của UNDP cho thấy thiệt hại do nắng nóng và hạn hán tại Việt Nam trong các năm 1997-1998 và 2004-2005 lên tới hàng nghìn tỷ đồng, với diện tích nông nghiệp bị mất trắng lên đến khoảng 142.300 ha.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là dự tính số ngày nắng nóng (SNNN) cho toàn bộ lãnh thổ Việt Nam trong các giai đoạn đầu, giữa và cuối thế kỷ 21, dựa trên kết quả mô hình khí hậu đã được hiệu chỉnh sai số hệ thống bằng phương pháp hiệu chỉnh phân vị (quantile mapping). Nghiên cứu tập trung vào việc xác định biến đổi SNNN theo các kịch bản phát thải trung bình (RCP4.5) và cao (RCP8.5), đồng thời đánh giá mức độ chưa chắc chắn trong dự tính nhằm cung cấp thông tin khoa học cho công tác quản lý rủi ro và thích ứng với biến đổi khí hậu. Phạm vi nghiên cứu bao gồm toàn bộ lãnh thổ Việt Nam, với thời kỳ cơ sở 1986-2005 và các thời kỳ tương lai 2016-2035, 2046-2065 và 2080-2099.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình khí hậu toàn cầu và khu vực, trong đó có các mô hình CCAM, clWRF, PRECIS và RegCM, được sử dụng để mô phỏng nhiệt độ cực đại ngày và dự tính số ngày nắng nóng. Ba khái niệm chính được áp dụng gồm:

• Số ngày nắng nóng (SNNN): Được xác định khi nhiệt độ tối cao ngày (Tx) ≥ 35°C theo tiêu chí IPCC.
• Phương pháp hiệu chỉnh phân vị (Quantile Mapping - QM): Phương pháp hiệu chỉnh sai số hệ thống của mô hình dựa trên hàm phân bố tích lũy xác suất thực nghiệm, giúp điều chỉnh phân bố nhiệt độ mô phỏng phù hợp với số liệu quan trắc.
• Mức độ chưa chắc chắn trong dự tính: Được đánh giá thông qua các phân vị 10th, 50th (trung vị) và 90th của các kết quả mô hình, phản ánh sự dao động và độ tin cậy của dự báo.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính bao gồm số liệu quan trắc nhiệt độ tối cao ngày của 150 trạm khí tượng trên toàn quốc trong thời kỳ cơ sở 1986-2005 và dữ liệu mô phỏng từ 12 phương án mô hình khí hậu khu vực và toàn cầu cho giai đoạn 2016-2099 theo hai kịch bản phát thải RCP4.5 và RCP8.5. Phương pháp nghiên cứu gồm:

• Hiệu chỉnh sai số hệ thống: Áp dụng phương pháp hiệu chỉnh phân vị để điều chỉnh kết quả mô hình, giảm sai số trung bình (ME) và sai số tuyệt đối trung bình (MAE).
• Tổ hợp mô hình: Kết hợp kết quả từ nhiều mô hình bằng phương pháp trung bình cộng nhằm tăng độ tin cậy của dự báo.
• Đánh giá mức độ chưa chắc chắn: Sử dụng phân vị 10th, 50th và 90th để xác định phạm vi biến đổi và độ tin cậy của dự báo SNNN.
• Phân tích kết quả: So sánh kết quả mô phỏng trước và sau hiệu chỉnh với số liệu quan trắc, đánh giá xu hướng biến đổi SNNN theo từng vùng khí hậu và thời kỳ.

Thời gian nghiên cứu tập trung vào các giai đoạn: thời kỳ cơ sở 1986-2005, thời kỳ đầu (2016-2035), giữa (2046-2065) và cuối thế kỷ 21 (2080-2099). Phương pháp chọn mẫu dựa trên mạng lưới trạm quan trắc rộng khắp, đảm bảo đại diện cho các vùng khí hậu khác nhau của Việt Nam.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả của phương pháp hiệu chỉnh phân vị: Sau khi áp dụng phương pháp hiệu chỉnh phân vị, sai số trung bình (ME) của các mô hình giảm từ khoảng ±4°C xuống gần 0°C, sai số tuyệt đối trung bình (MAE) giảm từ 5°C xuống còn khoảng 2°C. Giản đồ tụ điểm cho thấy các giá trị mô phỏng sau hiệu chỉnh tập trung sát đường chéo y=x, chứng tỏ sai số hệ thống được khử gần như hoàn toàn.

2. Mô phỏng số ngày nắng nóng thời kỳ cơ sở: SNNN trung bình năm giai đoạn 1986-2005 dao động từ dưới 5 ngày ở vùng Tây Bắc (B1) đến trên 60 ngày ở vùng Bắc Trung Bộ (B4). Trước hiệu chỉnh, các mô hình như CCAM, PRECIS và RegCM có xu hướng mô phỏng SNNN cao hơn quan trắc ở vùng phía Bắc và thấp hơn ở vùng phía Nam, trong khi clWRF thường mô phỏng thấp hơn quan trắc. Sau hiệu chỉnh, kết quả mô phỏng gần khớp với số liệu quan trắc trên toàn quốc.

3. Dự tính biến đổi số ngày nắng nóng trong tương lai: Theo kịch bản RCP4.5, SNNN dự kiến tăng phổ biến từ 10-40 ngày vào giai đoạn 2016-2035, với mức tăng nhanh hơn ở các vùng khí hậu phía Nam. Đến giữa thế kỷ (2046-2065), mức tăng có thể lên tới 60-100 ngày tùy vùng và mô hình, đặc biệt ở Nam Bộ và Bắc Trung Bộ. Kịch bản RCP8.5 cho thấy mức tăng mạnh hơn, có nơi lên tới 80 ngày hoặc hơn vào cuối thế kỷ 21.

4. Mức độ chưa chắc chắn trong dự tính: Khoảng cách giữa phân vị 10th và 90th của các mô hình cho thấy mức độ dao động lớn, đặc biệt ở các vùng khí hậu phía Nam và trong các giai đoạn cuối thế kỷ. Điều này phản ánh sự chưa chắc chắn cao trong dự báo, do sự khác biệt giữa các mô hình và kịch bản phát thải.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sự gia tăng số ngày nắng nóng là do xu hướng tăng nhiệt độ cực đại ngày trong bối cảnh biến đổi khí hậu toàn cầu và khu vực. Kết quả phù hợp với các nghiên cứu quốc tế và trong nước, cho thấy sự gia tăng tần suất và cường độ các hiện tượng thời tiết cực đoan liên quan đến nhiệt độ. Việc áp dụng phương pháp hiệu chỉnh phân vị giúp giảm sai số hệ thống của mô hình, nâng cao độ chính xác của dự báo SNNN, đồng thời cung cấp cơ sở khoa học vững chắc cho các nhà quản lý và hoạch định chính sách.

Biểu đồ so sánh ME và MAE trước và sau hiệu chỉnh, giản đồ tụ điểm, cùng bản đồ phân bố SNNN theo vùng khí hậu và thời kỳ sẽ minh họa rõ ràng sự cải thiện chất lượng mô phỏng và xu hướng biến đổi trong tương lai. Mức độ chưa chắc chắn cao ở một số vùng cảnh báo cần thận trọng khi sử dụng kết quả để xây dựng kế hoạch thích ứng.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Áp dụng rộng rãi phương pháp hiệu chỉnh phân vị: Khuyến nghị các cơ quan nghiên cứu và dự báo khí hậu áp dụng phương pháp hiệu chỉnh phân vị để nâng cao độ chính xác của các mô hình khí hậu khu vực, đặc biệt trong dự báo các hiện tượng cực đoan như nắng nóng.

2. Phát triển hệ thống giám sát và cảnh báo sớm: Tăng cường mạng lưới quan trắc nhiệt độ và xây dựng hệ thống cảnh báo sớm nắng nóng dựa trên dự báo đã hiệu chỉnh, nhằm giảm thiểu thiệt hại về sức khỏe và kinh tế.

3. Xây dựng kế hoạch thích ứng vùng miền: Dựa trên kết quả dự báo SNNN tăng mạnh, các địa phương cần xây dựng các giải pháp thích ứng phù hợp, như điều chỉnh lịch sản xuất nông nghiệp, cải thiện cơ sở hạ tầng chống nóng và nâng cao nhận thức cộng đồng.

4. Nâng cao năng lực nghiên cứu và hợp tác quốc tế: Đẩy mạnh nghiên cứu đa mô hình, đa kịch bản và hợp tác quốc tế để giảm thiểu mức độ chưa chắc chắn trong dự báo khí hậu, đồng thời cập nhật thường xuyên các kịch bản phát thải và mô hình khí hậu mới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà quản lý và hoạch định chính sách: Sử dụng kết quả dự báo SNNN để xây dựng chính sách quản lý rủi ro thiên tai, phát triển kế hoạch thích ứng biến đổi khí hậu và bảo vệ sức khỏe cộng đồng.

2. Các nhà nghiên cứu khí hậu và môi trường: Tham khảo phương pháp hiệu chỉnh phân vị và kết quả mô hình để phát triển các nghiên cứu sâu hơn về biến đổi khí hậu và hiện tượng cực đoan.

3. Ngành nông nghiệp và thủy lợi: Áp dụng thông tin dự báo nắng nóng để điều chỉnh lịch canh tác, quản lý nguồn nước và giảm thiểu thiệt hại do nắng nóng và hạn hán.

4. Cơ quan y tế và cộng đồng: Sử dụng dữ liệu dự báo để xây dựng các chương trình phòng chống tác động sức khỏe do nắng nóng, đặc biệt cho nhóm người già, trẻ em và người lao động ngoài trời.

Câu hỏi thường gặp

1. Phương pháp hiệu chỉnh phân vị là gì và tại sao quan trọng?
   Phương pháp hiệu chỉnh phân vị điều chỉnh phân bố xác suất của dữ liệu mô hình sao cho phù hợp với số liệu quan trắc, giúp giảm sai số hệ thống và nâng cao độ chính xác dự báo, đặc biệt với các hiện tượng cực đoan như nắng nóng.

2. Số ngày nắng nóng được xác định như thế nào?
   Số ngày nắng nóng được xác định khi nhiệt độ tối cao ngày (Tx) đạt hoặc vượt ngưỡng 35°C, theo tiêu chí của IPCC và Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương.

3. Mức độ chưa chắc chắn trong dự báo có ý nghĩa gì?
   Mức độ chưa chắc chắn phản ánh phạm vi dao động của dự báo do sự khác biệt giữa các mô hình và kịch bản phát thải, giúp người dùng hiểu rõ độ tin cậy và rủi ro khi sử dụng thông tin dự báo.

4. Tại sao số ngày nắng nóng tăng nhanh hơn ở các vùng phía Nam?
   Nguyên nhân do sự gia tăng nhiệt độ cực đại ngày diễn ra mạnh hơn ở các vùng khí hậu phía Nam, kết hợp với đặc điểm địa hình và khí hậu nhiệt đới gió mùa, làm tăng tần suất và cường độ nắng nóng.

5. Làm thế nào để sử dụng kết quả nghiên cứu trong thực tiễn?
   Kết quả có thể được sử dụng để xây dựng hệ thống cảnh báo sớm, điều chỉnh kế hoạch sản xuất nông nghiệp, phát triển các biện pháp bảo vệ sức khỏe cộng đồng và hoạch định chính sách thích ứng biến đổi khí hậu.

Kết luận

• Phương pháp hiệu chỉnh phân vị đã chứng minh hiệu quả trong việc giảm sai số hệ thống của các mô hình khí hậu khu vực, nâng cao độ chính xác dự báo số ngày nắng nóng tại Việt Nam.
• Số ngày nắng nóng dự kiến tăng mạnh trong thế kỷ 21, đặc biệt ở các vùng khí hậu phía Nam và miền Trung, với mức tăng có thể lên tới 80-100 ngày vào cuối thế kỷ theo kịch bản phát thải cao.
• Mức độ chưa chắc chắn trong dự báo vẫn còn cao, đòi hỏi cần tiếp tục nghiên cứu đa mô hình và cập nhật kịch bản phát thải để nâng cao độ tin cậy.
• Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học quan trọng cho các nhà quản lý, ngành nông nghiệp, y tế và cộng đồng trong việc xây dựng các chiến lược thích ứng và giảm thiểu tác động của nắng nóng.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng mạng lưới quan trắc, phát triển hệ thống cảnh báo sớm và tăng cường hợp tác nghiên cứu quốc tế nhằm giảm thiểu rủi ro do biến đổi khí hậu gây ra.

Hành động ngay hôm nay để ứng phó hiệu quả với biến đổi khí hậu và bảo vệ sức khỏe cộng đồng là cần thiết và cấp bách.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. Tổng quan vấn đề nghiên cứu Trong chƣơng này sẽ trình bày tình hình nghiên cứu về hiện tƣợng nắng nóng trên thế giới và ở Việt Nam, vấn đề hiệu chỉnh sai số hệ thống của mô hình và mức độ chƣa chắc chắn trong kết quả dự tính. Chương 2: Nguồn số liệu và phương pháp nghiên cứu Trong chƣơng này sẽ trình bày sơ lƣợc về các mô hình đƣợc sử dụng, nguồn số liệu đƣợc sử dụng để phục vụ nghiên cứu và phƣơng pháp hiệu chỉnh sai số hệ thống sản phẩm các mô hình, phƣơng pháp xác định mức độ chƣa chắc chắn kết quả của mô hình, phƣơng pháp đánh giá Chương 3: Kết quả và thảo luận Chƣơng này trình bày toàn bộ kết quả xác định SNNN thời kỳ cơ sở kèm theo đánh giá chất lƣợng phƣơng pháp hiệu chỉnh sai số; kết quả dự tính biến đổi SNNN thời kỳ tƣơng lai của các phƣơng án mô hình và trên cơ sơ tổ hợp của các phƣơng án mô hình và những nhận định về mức độ chƣa chắc chắn trong kết quả dự tính. Kết luận và khuyến nghị trình bày tóm tắt các kết quả chủ yếu của luận văn, những điểm mới đã đạt đƣợc; nêu những tồn tại và kiến nghị việc sử dụng kết quả luận văn cũng nhƣ các vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu.

TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1. Nghiên cứu về nắng nóng trên thế giới và Việt Nam Trong những năm gần đây, đã có rất nhiều tác giả trong và ngoài nƣớc nghiên cứu về các hiện tƣợng nắng nóng dựa vào nhiệt độ cực trị hoặc các chỉ số khí hậu trên mỗi vùng. Trên thế giới Theo báo cáo lần thứ tƣ của IPCC (2007) [31], nhiệt độ trung bình toàn cầu tăng lên 0,74±0,18oC trong vòng 100 năm qua (từ 1906-2005) với tốc độ tăng nhiệt độ trong 50 năm cuối là +0,13±0,03oC/thập kỷ, gần bằng 2 lần tốc độ tăng trung bình trong thời kỳ 1906-2005. Cùng với sự tăng lên của nhiệt độ, theo IPCC (2007) hiện tƣợng thời tiết, khí hậu cực đoan liên quan đến nhiệt độ nhƣ số đợt nắng nóng cũng có xu hƣớng tăng lên từ những năm 1950 [31].

Theo báo cáo mới nhất của IPCC (2013), với kịch bản phát thải trung bình, nhiệt độ trái đất rất có khả năng tăng lên 1oC giai đoạn đầu thế kỉ 21 (2016-2035); tăng đến 1,5oC giai đoạn giữa thế kỉ 21 (2046-2065) và có khả năng tăng hơn 2oC vào cuối thế kỷ (2081-2100). Theo đó, báo cáo cũng nhận định rằng các đợt nắng nóng xảy ra nhiều hơn, thời gian éo dài hơn, đặc biệt là vào cuối thế kỷ 21 [32]. Bonsal và nnk (2001) sử dụng số liệu nhiệt độ cực đại, cực tiểu và nhiệt độ trung bình ngày của 210 trạm trên toàn Canada để phân tích xu thế nhiệt độ cực trị hàng ngày trong thế kỉ XX cho 2 giai đoạn 1900-1998 (cho miền Nam Canada) và giai đoạn 1958-1998 (cho toàn Canada). Cực trị thấp và cực trị cực cao về nhiệt độ đƣợc xác định theo phân vị 5th va 95th của nhiệt độ cực tiểu và cực đại ngày.

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng, từ năm 1990 nhiệt độ trung bình hàng năm trên miền Nam Canada tăng trung bình 0,98oC với sự ấm lên lớn nhất trong mùa đông và đầu mùa xuân. Nhiệt độ cực tiểu tăng mạnh hơn nhiệt độ cực đại, theo đó làm giảm biên độ nhiệt ngày. Phía Nam Canada, những ngày có nhiệt độ cực đoan thấp giảm đi trong mùa đông, mùa xuân, tăng số ngày có nhiệt độ cực trị cao trong mùa đông và mùa xuân. Sự thay đổi nhiệt độ cực cực trị cao trong mùa hè không rõ rệt.

Thời kì 1950-1998 có sự khác biệt lớn giữa các vùng nhất là mùa đông và mùa xuân. Tăng giá trị nhiệt độ cực trị đối với nhiệt độ cực tiểu và cực đại ngày ở phía Tây Canada và giảm đi ở phía Đông, biến đổi mạnh mẽ xảy ra trong mùa xuân với sự tăng giá trị nhiệt độ ở phân vị 5th lên 5oC/49 năm 5 z quan trắc ở phía Tây và giảm tƣơng ứng ở phía Đông. Mùa hè có sự khác biệt không gian ít hơn với nhiệt độ cực tiểu tăng hầu hết trên toàn Canada và cũng nhƣ toàn giai đoạn 1990-1998, sự biến đổi cực trị về nhiệt độ cực đại ngày không rõ rệt [19]. Sử dụng bộ số liệu nhiệt độ cực đại ngày từ 300 trạm trên lãnh thổ Trung Quốc giai đoạn 1958-2008, Wei và Chen đã nghiên cứu xu thế biến đổi của nhiệt độ cực trị cao trên phạm vi toàn Trung Quốc trong mùa hè (từ tháng 6 đến tháng 8).

Tác giả sử dụng ngƣỡng của ngày có nhiệt độ cực trị cao là lớn hơn 35oC. Kết quả cho thấy có xu thế giảm đáng ể ở khu vực giữa Trung Quốc và xu thế tăng lên ở miền Bắc và miền Nam Trung Quốc. Sự giảm số ngày có nhiệt độ cực trị cao ở miền Trung Trung Quốc xảy ra chủ yếu trong giai đoạn trƣớc những năm 1980 và sự gia tăng đáng ể số ngày có nhiệt độ cực trị cao tại hầu hết các trạm sau những năm 1980. Tác giả còn cho rằng có khả năng tăng vọt số ngày có nhiệt độ cực trị cao tại hầu hết các trạm trên toàn Trung Quốc từ giữa những năm 1990, đặc biệt là ở miền Nam, miền Đông, miền Bắc và Tây Bắc Trung Quốc [51].

Để dự tính biến đổi của các hiện tƣợng cực trị thời tiết vùng đông Hoa Kỳ cho cuối thế kỉ 21 (2057-2099), Gao và nnk [26] đã sử dụng mô hình khí hậu phân giải cao WRF với kịch bản RCP8. Kết quả cho thấy, đến cuối những năm 2050s, các đợt nắng nóng trở nên nghiêm trọng hơn ở hầu hết các vùng phía Đông Hoa Kỳ, riêng vùng Đông bắc Mỹ nắng nóng tăng mạnh về cƣờng độ, tăng hoảng 3,5oC. Một nghiên cứu khác của Maule và nnk [38] sử dụng kết hợp các mô hình toàn cầu và khu vực khác nhau NorESM-WRF (BCCR) và EC-EARTH-HIRHAM5 (DMI), mô hình toàn cầu đƣợc tăng độ phân giải đến 8 km dự tính nắng nóng ở Bắc Châu Âu với 2 kịch bản RCP4. Kết quả tính toán cho giai đoạn 2021-2050 và 2071-2100 so với giai đoạn 1981-2010 cho thấy tỉ lệ nắng nóng tăng ở khu vực này và thời gian mỗi đợt nắng nóng sẽ éo dài hơn trong tƣơng lai.

Tƣơng tự nhƣ vậy, Sun [46] bằng phƣơng pháp downscaling từ các mô hình toàn cầu (CMIP5) dự tính biến đổi số ngày nắng nóng vùng Los Angele cho giữa thế kỷ 21 (2041-2060) và cuối thế kỷ 21 (2081- 2100). Với kịch bản RCP8.5, kết quả cho thấy đến cuối thế kỷ 21, vùng sâu lục địa tăng lên tới 60-90 ngày nắng nóng mỗi năm, hu vực miền núi đêm lạnh khó xảy ra. Trong nghiên cứu về mối quan hệ giữa các đợt nắng nóng và tỉ lệ tử vong do bệnh nhồi máu cơ tim ở Đức, Stefan Zacharias và nnk [45] sử dụng 19 mô hình khu 6 z vực, độ phân giải 0,25° × 0,25° với kịch bản trung bình A1B đánh giá biến đổi nắng nóng cho ba thời kì: hiện tại (1971–2000), tƣơng lai gần (2021–2050) và tƣơng lai xa (2069–2098). Trong nghiên cứu này, đợt nắng nóng là khoảng thời gian có ít nhất 3 ngày liên tiếp với nhiệt độ không khí trung bình lớn hơn phân vị thứ 95 của thời kỳ 1971-2000.

Kết quả tổ hợp trung bình từ các mô hình cho thấy, trong tƣơng lai các đợt nắng nóng ở Đức sẽ tăng cả về tần suất, độ dài và cƣờng độ. Đến cuối thế kỉ 21, số đợt nắng nóng có thể gấp 3 lần hiện nay; tính trung bình hàng năm số đợt nắng nóng tăng 1.6 lần thời kỳ 2021-2050 và tăng 3.2 lần thời kỳ 2069-2098, độ dài trung bình mỗi đợt nắng nóng tăng 25% và nhiệt độ trung bình mỗi đợt nắng nóng tăng 1oC. Kết quả này phù hợp với nhiều nghiên cứu hác cũng cho dự tính số đợt nắng nóng tăng lên, cƣờng độ mạnh hơn và độ dài mỗi đợt tăng lên ở nhiều khu vực khác nhau trên thế giới nhƣ Bắc Mỹ, Châu Âu và Úc. Trong một nghiên cứu khác của Lau và Nath sử dụng 2 mô hình hoàn lƣu chung với độ phân giải ngang 50 và 200km, kết quả cho thấy có sự gia tăng đáng ể thời gian và tần số đợt nắng nóng và số ngày nắng nóng trong năm trong suốt thế kỉ 21 ở Bắc Mỹ [41].

Theo báo cáo SREX của IPCC, ghi nhận đƣợc sự giảm số ngày và số đêm lạnh và sự gia tăng số ngày và số đêm ấm tại các lục địa trên quy mô toàn cầu. Hầu hết các khu vực có đủ dữ liệu cũng ghi nhận đƣợc độ dài các đợt nắng nóng đã tăng lên từ giữa thế kỷ 20. Những tác động của con ngƣời đã đƣa đến xu thế tăng lên của các cực trị nhiệt độ tối cao và tối thấp. Các mô hình cũng cho thấy xu thế này trong các cực trị nhiệt độ vào cuối thế kỷ 21.

Xu hƣớng tăng lên về tần suất cũng nhƣ biên độ và giảm số ngày và đêm lạnh xảy ra trong suốt thế kỷ 21 trên quy mô toàn cầu; độ dài, tần suất, cƣờng độ các đợt nắng nóng tăng lên ở hầu hết các lục địa. Theo các kịch bản phát thải A2 và A1B của SRES, ,vào giữa thế kỷ 21, nhiệt độ ngày cao nhất hàng năm tăng từ 1- 3oC và tăng từ 2-5oC vào cuối thế kỷ so với nhiệt độ ngày cao nhất hàng năm của chuỗi số liệu 20 năm cuối thế kỷ 20. Giá trị tăng này tùy thuộc vào vùng và kịch bản phát thải [33]. Ở Việt Nam Cũng nhƣ trên thế giới, cho đến nay ở Việt nam cũng đã có nhiều nghiên cứu về xu thế nắng nóng trong quá hứ và dự tính nắng nóng thời ỳ tƣơng lai.

7 z Phân tích sự biến đổi nhiệt độ cực trị ở Việt Nam giai đoạn 1961-2007 trên tập số liệu nhiệt độ cực đại và cực tiểu ngày của 58 trạm quan trắc hí tƣợng trên 7 vùng khí hậu, Hồ Thị Minh Hà và Phan Văn Tân [4] cho thấy, nhiệt độ cực tiểu tháng của Việt Nam tăng lên trung bình gần 0,9oC/thập kỷ, nhanh hơn nhiều so với tốc độ ấm lên của nhiệt độ trung bình toàn cầu; nhiệt độ cực đại tháng lại giảm nhẹ khoảng 0,1oC/thập kỷ. Mức độ và xu thế biến đổi của nhiệt độ cực tiểu và nhiệt độ cực đại hông đồng nhất trên toàn Việt Nam. Nhiệt độ cực đại có xu hƣớng giảm nhẹ ở những khu vực có nhiệt độ cực đại cao và tăng ở những khu vực có nhiệt độ cực đại thấp hơn; nhiệt độ cực tiểu tăng trên những khu vực có giá trị cực tiểu thấp và tăng nhẹ hoặc giảm trên những khu vực có giá trị cực tiểu cao hơn và tăng trung bình từ 1-2oC trên cả nƣớc.