Tổng quan nghiên cứu

Tỉnh Gia Lai, nằm ở phía bắc khu vực Tây Nguyên, có địa hình phức tạp với các dãy núi và cao nguyên chia cắt mạnh mẽ, tạo nên sự khác biệt rõ rệt về khí hậu giữa vùng Đông và Tây Trường Sơn. Mùa mưa tại đây kéo dài từ tháng 5 đến tháng 10 ở Tây Trường Sơn và từ tháng 6 đến tháng 11 ở Đông Trường Sơn. Trong những năm gần đây, các trận mưa lớn với tần suất và cường độ ngày càng gia tăng đã gây ra thiệt hại nghiêm trọng về người và tài sản. Ví dụ, năm 2009, mưa lũ đã làm chết 12 người, cuốn trôi 459 ngôi nhà và gây thiệt hại vật chất ước tính trên 578 tỷ đồng. Năm 2013, thiệt hại do mưa lũ ước tính khoảng 75,71 tỷ đồng, với hàng ngàn ha lúa, hoa màu và nhiều công trình hạ tầng bị ảnh hưởng nghiêm trọng.

Trước thực trạng này, việc nâng cao chất lượng dự báo mưa lớn trong mùa lũ, đặc biệt là dự báo mưa trong thời hạn 24-48 giờ, trở nên cấp thiết nhằm phục vụ công tác phòng chống thiên tai và vận hành liên hồ chứa thủy lợi, thủy điện trên lưu vực sông Ba. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là xác định các hình thế thời tiết gây mưa lớn diện rộng và xây dựng phương trình dự báo mưa định lượng cho các trạm khí tượng trên địa bàn tỉnh Gia Lai trong mùa lũ, dựa trên chuỗi số liệu từ 2007 đến 2017. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả dự báo, góp phần giảm thiểu thiệt hại do thiên tai gây ra và hỗ trợ công tác quản lý tài nguyên nước tại địa phương.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính trong khí tượng học: phân tích synop và phương pháp thống kê hồi quy đa biến. Phân tích synop là phương pháp cổ điển, sử dụng các bản đồ thời tiết thể hiện các trường khí áp, nhiệt độ, độ ẩm và gió ở nhiều mực khí áp khác nhau để xác định hình thế thời tiết gây mưa lớn. Phương pháp này giúp nhận diện các hình thái khí quyển như không khí lạnh, áp thấp nhiệt đới, rãnh thấp, dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ) và các hình thế gió mùa tác động đến khu vực Gia Lai.

Phương pháp thống kê hồi quy đa biến được áp dụng để xây dựng phương trình dự báo mưa định lượng dựa trên các biến độc lập là các yếu tố khí tượng động lực chiết xuất từ số liệu tái phân tích ECMWF tại các mực 850 mb và 700 mb. Các khái niệm chính bao gồm: xoáy thế (Pv), độ cao địa thế vị (Z), gió vĩ hướng (U), gió kinh hướng (V), và dòng thăng (W). Việc lựa chọn biến độc lập được thực hiện qua phương pháp hồi quy từng bước nhằm đảm bảo chỉ những biến có ảnh hưởng đáng kể mới được đưa vào mô hình, tránh hiện tượng đa cộng tuyến và nâng cao độ chính xác dự báo.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính gồm số liệu quan trắc mưa tại 4 trạm khí tượng (Pleiku, An Khê, Ajunpa, Yaly) và 7 điểm đo mưa nhân dân trên địa bàn tỉnh Gia Lai trong giai đoạn 1980-2017, cùng số liệu tái phân tích khí tượng động lực từ ECMWF giai đoạn 2007-2017. Số liệu ECMWF được khai thác tại các mực khí áp 1000, 850, 700, 500, 300, 200 mb, tập trung vào các khu vực ảnh hưởng đến Gia Lai trong 24-48 giờ tới.

Phương pháp phân tích synop được sử dụng để xác định các hình thế thời tiết gây mưa lớn diện rộng dựa trên bản đồ độ cao địa thế vị và đường dòng khí áp. Phương pháp hồi quy tuyến tính nhiều biến với kỹ thuật hồi quy từng bước được áp dụng để xây dựng các phương trình dự báo mưa cho từng trạm khí tượng, sử dụng 10 nhân tố dự báo khí tượng động lực tại mực 850 mb và 700 mb làm biến độc lập. Quá trình nghiên cứu kéo dài trong 6 năm (2012-2017), trong đó 5 năm dùng để xây dựng mô hình và 1 năm dùng để kiểm nghiệm độc lập.

Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm toàn bộ số liệu mưa và khí tượng trong giai đoạn trên, với phương pháp chọn mẫu toàn bộ dữ liệu quan trắc và tái phân tích nhằm đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy của kết quả phân tích.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Đặc trưng mưa phân bố không đồng đều: Tổng lượng mưa năm tại Gia Lai dao động từ 1150 đến 2200 mm, khu vực trung tâm và phía Tây có lượng mưa cao nhất (2000-2200 mm), trong khi phía Đông Nam thấp nhất (1150-1350 mm). Mùa mưa chiếm trên 88-92% tổng lượng mưa năm, tập trung chủ yếu từ tháng 5 đến tháng 10.

  2. Xác định 23 hình thế thời tiết gây mưa lớn diện rộng: Các hình thế phổ biến gồm rìa tây nam bão kết hợp gió tây nam, không khí lạnh tăng cường, rãnh thấp kết hợp gió đông trên cao, ITCZ với gió tây nam mạnh, áp thấp nhiệt đới gần bờ và hoàn lưu bão đi qua. Tần suất xuất hiện các hình thế này chiếm trên 50% các ngày mưa lớn trong giai đoạn 2007-2017.

  3. Phương trình dự báo mưa 24-48 giờ có độ chính xác cao: Phương trình hồi quy tuyến tính nhiều biến sử dụng 10 nhân tố khí tượng động lực đã đạt được hệ số tương quan (R) trung bình trên 0,7 tại các trạm Pleiku, An Khê, Yaly và Ajunpa. Độ chính xác dự báo mưa 24 giờ đạt khoảng 75%, dự báo 48 giờ đạt khoảng 65%, cải thiện đáng kể so với phương pháp thống kê truyền thống chỉ đạt khoảng 50%.

  4. Sự khác biệt về thời gian bắt đầu và kết thúc mùa mưa: Khu vực trung tâm và phía Tây bắt đầu mùa mưa sớm hơn và kết thúc sớm hơn khoảng 1 tháng so với khu vực phía Đông và Đông Nam, ảnh hưởng đến chiến lược dự báo và phòng chống thiên tai tại từng vùng.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của sự phân bố mưa không đồng đều là do ảnh hưởng của địa hình dãy Trường Sơn Nam và sự chi phối của hai hệ thống khí hậu Đông và Tây Trường Sơn. Các hình thế thời tiết gây mưa lớn được xác định phù hợp với các nghiên cứu quốc tế về tác động của bão, áp thấp nhiệt đới, không khí lạnh và gió mùa Tây Nam đến khu vực nhiệt đới.

So sánh với các nghiên cứu trong nước và quốc tế, phương pháp kết hợp phân tích synop và hồi quy đa biến dựa trên số liệu tái phân tích ECMWF đã nâng cao độ chính xác dự báo mưa lớn trong khu vực địa hình phức tạp như Gia Lai. Kết quả này có thể được trình bày qua biểu đồ tần suất xuất hiện các hình thế thời tiết và bảng so sánh độ chính xác dự báo giữa các phương pháp.

Ý nghĩa của nghiên cứu không chỉ giúp cải thiện dự báo mưa lớn trong mùa lũ mà còn hỗ trợ công tác vận hành liên hồ chứa thủy điện, giảm thiểu thiệt hại do thiên tai và góp phần phát triển kinh tế xã hội bền vững tại tỉnh Gia Lai.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Áp dụng phương trình dự báo mưa 24-48 giờ vào công tác dự báo KTTV địa phương: Đề nghị Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Tây Nguyên và các đơn vị dự báo tại Gia Lai triển khai áp dụng phương trình dự báo đã xây dựng nhằm nâng cao chất lượng dự báo mưa lớn trong mùa lũ, đặc biệt trong giai đoạn từ tháng 7 đến tháng 11.

  2. Tăng cường mạng lưới quan trắc khí tượng và thủy văn: Đề xuất bổ sung thêm các trạm đo mưa và khí tượng tại các vùng địa hình phức tạp, nhằm thu thập dữ liệu đầy đủ, chính xác hơn phục vụ cho việc hiệu chỉnh và nâng cao độ tin cậy của mô hình dự báo trong vòng 3 năm tới.

  3. Đào tạo và nâng cao năng lực dự báo viên: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về phân tích synop và phương pháp thống kê hồi quy đa biến cho đội ngũ dự báo viên tại khu vực Tây Nguyên, nhằm nâng cao kỹ năng phân tích và vận dụng mô hình dự báo trong 1-2 năm tới.

  4. Phát triển hệ thống cảnh báo sớm và truyền thông: Xây dựng hệ thống cảnh báo sớm mưa lớn và lũ lụt dựa trên kết quả dự báo, đồng thời tăng cường truyền thông đến người dân và các cơ quan liên quan để chủ động phòng tránh, giảm thiểu thiệt hại trong vòng 1 năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các cơ quan dự báo khí tượng thủy văn khu vực Tây Nguyên: Sử dụng kết quả nghiên cứu để cải tiến phương pháp dự báo mưa lớn, nâng cao độ chính xác và hiệu quả công tác dự báo trong mùa lũ.

  2. Ban chỉ huy phòng chống thiên tai và tìm kiếm cứu nạn tỉnh Gia Lai: Áp dụng các phương pháp dự báo và cảnh báo sớm để chủ động trong công tác phòng chống thiên tai, giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản.

  3. Các nhà nghiên cứu và sinh viên chuyên ngành khí tượng học: Tham khảo phương pháp phân tích synop kết hợp hồi quy đa biến trong nghiên cứu dự báo mưa lớn tại khu vực địa hình phức tạp.

  4. Các đơn vị quản lý và vận hành hồ chứa thủy lợi, thủy điện: Sử dụng kết quả dự báo mưa 24-48 giờ để điều phối xả lũ hợp lý, đảm bảo an toàn công trình và vùng hạ du.

Câu hỏi thường gặp

  1. Phương pháp phân tích synop là gì và tại sao được sử dụng trong nghiên cứu này?
    Phân tích synop là phương pháp dự báo dựa trên các bản đồ thời tiết thể hiện các trường khí áp, nhiệt độ, độ ẩm và gió ở nhiều mực khí áp. Phương pháp này giúp xác định các hình thế thời tiết gây mưa lớn, phù hợp với đặc điểm khí hậu phức tạp của Gia Lai và được sử dụng để nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến mưa lớn.

  2. Tại sao sử dụng phương pháp hồi quy đa biến để xây dựng phương trình dự báo mưa?
    Hồi quy đa biến cho phép mô hình hóa mối quan hệ giữa lượng mưa và nhiều yếu tố khí tượng động lực cùng lúc, giúp xác định các nhân tố có ảnh hưởng đáng kể và nâng cao độ chính xác dự báo so với phương pháp đơn biến hoặc dự báo định tính.

  3. Độ chính xác dự báo mưa 24-48 giờ đạt được là bao nhiêu?
    Phương trình dự báo mưa xây dựng trong nghiên cứu đạt độ chính xác khoảng 75% cho dự báo 24 giờ và khoảng 65% cho dự báo 48 giờ, cao hơn đáng kể so với phương pháp thống kê truyền thống chỉ đạt khoảng 50%.

  4. Nghiên cứu có áp dụng được cho các khu vực khác ngoài Gia Lai không?
    Phương pháp và mô hình có thể được điều chỉnh và áp dụng cho các khu vực có điều kiện địa hình và khí hậu tương tự Tây Nguyên, tuy nhiên cần hiệu chỉnh dựa trên số liệu quan trắc địa phương để đảm bảo độ chính xác.

  5. Làm thế nào để nâng cao hơn nữa chất lượng dự báo mưa lớn trong tương lai?
    Cần tăng cường mạng lưới quan trắc, áp dụng các mô hình dự báo số trị kết hợp với phương pháp thống kê hiện đại, đào tạo chuyên sâu cho dự báo viên và phát triển hệ thống cảnh báo sớm hiệu quả, đồng thời cập nhật liên tục dữ liệu và mô hình dự báo.

Kết luận

  • Xác định thành công 23 hình thế thời tiết gây mưa lớn diện rộng trên địa bàn tỉnh Gia Lai trong giai đoạn 2007-2017.
  • Xây dựng phương trình dự báo mưa 24-48 giờ với độ chính xác cao, cải thiện đáng kể so với phương pháp truyền thống.
  • Phân tích đặc trưng mưa cho thấy sự phân bố không đồng đều và sự khác biệt về thời gian mùa mưa giữa các vùng trong tỉnh.
  • Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học quan trọng cho công tác dự báo, phòng chống thiên tai và vận hành liên hồ chứa thủy điện tại Gia Lai.
  • Đề xuất áp dụng phương pháp dự báo vào thực tiễn, tăng cường mạng lưới quan trắc và đào tạo dự báo viên nhằm nâng cao hiệu quả dự báo trong các năm tiếp theo.

Luận văn khuyến khích các cơ quan dự báo và quản lý tài nguyên nước tại Gia Lai triển khai áp dụng kết quả nghiên cứu để nâng cao năng lực dự báo mưa lớn, góp phần bảo vệ an toàn tính mạng và tài sản của người dân trong mùa mưa lũ.