Tổng quan nghiên cứu

Hạn khí tượng là một hiện tượng thiên nhiên phổ biến, ảnh hưởng nghiêm trọng đến sản xuất nông nghiệp, nguồn nước sinh hoạt và môi trường sinh thái. Ở Việt Nam, các đợt hạn hán điển hình như năm 1992-1993, 2009-2010 và 2015-2016 đã gây thiệt hại lớn về kinh tế - xã hội. Tỉnh Thanh Hóa là một trong những khu vực chịu ảnh hưởng nặng nề của hạn hán, đặc biệt trong các năm 2009-2010 và 2015-2016, khi Chính phủ đã hỗ trợ gần 27 tỷ đồng để khắc phục hậu quả. Tuy nhiên, mạng lưới trạm quan trắc mưa tại đây còn thưa thớt, gây khó khăn trong việc theo dõi diễn biến hạn hán theo không gian.

Luận văn tập trung nghiên cứu khả năng sử dụng số liệu lượng mưa vệ tinh để đánh giá hạn khí tượng tại tỉnh Thanh Hóa trong giai đoạn 1981-2016. Mục tiêu chính là so sánh các chỉ số hạn khí tượng phổ biến, đánh giá độ tin cậy của số liệu mưa vệ tinh so với quan trắc mặt đất, đồng thời xác định các sự kiện hạn hán điển hình và phân bố không gian hạn hán trong tỉnh. Nghiên cứu có ý nghĩa khoa học trong việc đánh giá tính ứng dụng của dữ liệu vệ tinh trong giám sát hạn hán, đồng thời cung cấp cơ sở thực tiễn cho việc xây dựng hệ thống cảnh báo sớm hạn khí tượng tại địa phương. Kết quả nghiên cứu góp phần nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên nước và giảm thiểu thiệt hại do hạn hán gây ra.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình nghiên cứu về hạn khí tượng, trong đó tập trung vào các khái niệm chính như:

  • Hạn khí tượng: Tình trạng thiếu hụt lượng mưa so với trung bình nhiều năm trong một khoảng thời gian xác định, gây ra sự khô hạn trên diện rộng.
  • Chỉ số hạn khí tượng (Drought Indices): Bao gồm các chỉ số phổ biến như SPI (Standardized Precipitation Index), PN (Percentage of Normal), K (Khô hạn), Pt (Penman), SE (Selianinov), Sa.I (chỉ số hạn phức hợp). Các chỉ số này phản ánh mức độ thiếu hụt mưa và điều kiện khô hạn dựa trên các yếu tố khí tượng như lượng mưa, nhiệt độ và bốc hơi.
  • Số liệu mưa vệ tinh: Dữ liệu lượng mưa được ước lượng từ các sản phẩm vệ tinh như CHIRPS, PERSIANN-CDR, PERSIANN-CCS, có độ phân giải không gian và thời gian cao, giúp khắc phục hạn chế của mạng lưới trạm quan trắc mặt đất.
  • Chỉ số sức khỏe thực vật (VHI): Được tính toán từ ảnh vệ tinh AVHRR, phản ánh tác động của hạn hán đến thảm thực vật và cây trồng.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính bao gồm:

  • Số liệu quan trắc tại 7 trạm khí tượng, 3 trạm thủy văn và các trạm đo mưa nhân dân trên địa bàn tỉnh Thanh Hóa, với chuỗi dữ liệu từ 1981 đến 2016.
  • Số liệu lượng mưa vệ tinh từ các sản phẩm CHIRPS (độ phân giải 0.05°), PERSIANN-CDR (0.25°) và PERSIANN-CCS (0.04°).
  • Chỉ số sức khỏe thực vật (VHI) từ ảnh vệ tinh AVHRR giai đoạn 1981-2016.

Phương pháp phân tích bao gồm:

  • So sánh và đánh giá mối quan hệ giữa các chỉ số hạn khí tượng thông qua hệ số tương quan Pearson.
  • Đánh giá độ chính xác của số liệu mưa vệ tinh so với quan trắc mặt đất bằng các chỉ số sai số như MAE, RMSE và Bias.
  • Nội suy dữ liệu vệ tinh về vị trí các trạm quan trắc bằng phương pháp nội suy song tuyến tính để đảm bảo tính đồng nhất không gian.
  • Tính toán chỉ số SPI theo các quy mô thời gian 3, 6, 12 tháng để xác định các sự kiện hạn hán điển hình.
  • So sánh chỉ số SPI với chỉ số VHI để đánh giá tác động của hạn hán đến thực vật.
  • Thời gian nghiên cứu kéo dài 36 năm (1981-2016), tập trung phân tích theo mùa mưa (tháng 5-10) và mùa khô (tháng 11-4).

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Mối quan hệ giữa các chỉ số hạn khí tượng: Hệ số tương quan giữa SPI với các chỉ số SE và PN đạt giá trị rất cao (r ≈ 0.99) trong cả 12 tháng, cho thấy sự đồng nhất trong đánh giá điều kiện hạn hán. Các chỉ số K, Pt và Sa.I có mối quan hệ nghịch biến với SPI, với hệ số tương quan dao động từ -0.31 đến -0.75, phản ánh sự khác biệt trong phân cấp mức độ hạn. Tần suất xuất hiện hạn nặng và rất nặng theo SPI-12 dao động từ 7.5% đến 10% trong mùa khô và 6.7% đến 7.1% trong mùa mưa.

  2. Độ tin cậy của số liệu mưa vệ tinh: Hệ số tương quan giữa lượng mưa quan trắc và sản phẩm CHIRPS, CDR đạt mức cao từ 0.55 đến 0.89, với độ tin cậy trên 99%. Sai số MAE và RMSE phổ biến trong khoảng 5-10%, cho thấy dữ liệu vệ tinh có thể thay thế hoặc bổ sung cho số liệu quan trắc trong giám sát hạn hán. Sản phẩm CCS có hệ số tương quan thấp hơn và sai số lớn hơn, hạn chế trong ứng dụng tại Thanh Hóa.

  3. Diễn biến hạn khí tượng theo thời gian và không gian: Qua chỉ số SPI-12 tính từ dữ liệu CHIRPS, đã xác định 6 sự kiện hạn hán điển hình trong giai đoạn 1981-2016. Hạn nặng và rất nặng tập trung chủ yếu ở phía bắc, tây bắc, đông nam và tây nam tỉnh Thanh Hóa với tần suất 3-9%. Các huyện như Thạch Thành, Vĩnh Lộc, Yên Định, Hà Trung, Thường Xuân, Lang Chánh, Quan Hóa, Như Xuân, Ngọc Lặc, Nga Sơn và Cẩm Thủy là những vùng dễ bị hạn nghiêm trọng.

  4. Tác động hạn hán đến thực vật: So sánh chỉ số SPI-3 với chỉ số chuẩn hóa sức khỏe thực vật (STD_VHI) và số liệu thực trạng hạn hán vụ đông xuân 2015-2016 cho thấy sức khỏe thực vật bị ảnh hưởng rõ rệt trong các vùng hạn hán. Điều này khẳng định tính phù hợp của việc sử dụng dữ liệu mưa vệ tinh CHIRPS trong quản lý hạn hán và cảnh báo sớm.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy chỉ số SPI là công cụ đánh giá hạn khí tượng hiệu quả, phù hợp với điều kiện khí hậu và dữ liệu tại Thanh Hóa. Mối tương quan cao giữa SPI với các chỉ số SE và PN phản ánh sự đồng thuận trong việc xác định mức độ hạn hán. Tuy nhiên, sự khác biệt trong phân cấp mức độ hạn giữa các chỉ số cho thấy cần sử dụng đa chỉ số để quản lý hạn khí tượng toàn diện.

Việc sử dụng số liệu mưa vệ tinh CHIRPS và CDR đã khắc phục được hạn chế về mạng lưới trạm quan trắc thưa thớt, cung cấp dữ liệu có độ phân giải không gian và thời gian cao, giúp theo dõi diễn biến hạn hán chính xác hơn. Sai số trong khoảng 5-10% là chấp nhận được trong nghiên cứu khí tượng thuỷ văn. Sản phẩm CCS chưa phù hợp do sai số lớn và hệ số tương quan thấp.

Phân bố không gian hạn hán cho thấy các vùng núi và trung du phía bắc, tây bắc và các vùng đồng bằng phía đông nam, tây nam là những khu vực dễ bị hạn nặng, phù hợp với đặc điểm địa hình và khí hậu. Tác động hạn hán đến thực vật được phản ánh rõ qua chỉ số VHI, cho thấy hạn hán không chỉ ảnh hưởng đến lượng mưa mà còn tác động trực tiếp đến sinh trưởng cây trồng, cần được quan tâm trong quản lý nông nghiệp.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ phân bố tần suất hạn hán theo mùa, bản đồ phân bố không gian các mức độ hạn hán, biểu đồ so sánh hệ số tương quan giữa các chỉ số hạn và biểu đồ diễn biến SPI theo thời gian để minh họa rõ nét các kết quả.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Xây dựng hệ thống giám sát hạn khí tượng dựa trên dữ liệu vệ tinh: Áp dụng sản phẩm CHIRPS làm nguồn dữ liệu chính để theo dõi và cảnh báo sớm hạn hán tại tỉnh Thanh Hóa, nhằm nâng cao độ chính xác và kịp thời trong quản lý hạn. Thời gian thực hiện: 1-2 năm. Chủ thể: Sở Tài nguyên và Môi trường, Trung tâm Khí tượng Thủy văn tỉnh.

  2. Phát triển đa chỉ số hạn khí tượng trong quản lý hạn hán: Kết hợp chỉ số SPI với các chỉ số SE, PN để đánh giá toàn diện hơn về mức độ và phân bố hạn hán, phục vụ cho các kế hoạch ứng phó phù hợp với từng vùng. Thời gian thực hiện: 1 năm. Chủ thể: Các viện nghiên cứu khí tượng, thủy văn.

  3. Tăng cường mạng lưới quan trắc mặt đất và phối hợp với dữ liệu vệ tinh: Mở rộng và nâng cấp các trạm đo mưa, đặc biệt ở vùng núi và trung du, kết hợp với dữ liệu vệ tinh để giảm sai số và tăng độ tin cậy trong đánh giá hạn hán. Thời gian thực hiện: 3-5 năm. Chủ thể: Bộ Tài nguyên và Môi trường, địa phương.

  4. Ứng dụng chỉ số sức khỏe thực vật (VHI) trong giám sát tác động hạn hán: Sử dụng chỉ số VHI để đánh giá ảnh hưởng hạn hán đến cây trồng, từ đó hỗ trợ các biện pháp canh tác và tưới tiêu hợp lý. Thời gian thực hiện: 1-2 năm. Chủ thể: Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, các viện nghiên cứu nông nghiệp.

  5. Tuyên truyền và đào tạo nâng cao nhận thức cộng đồng về hạn hán và sử dụng dữ liệu cảnh báo: Tổ chức các khóa đào tạo, hội thảo cho cán bộ quản lý và người dân về cách sử dụng thông tin cảnh báo hạn hán để chủ động ứng phó. Thời gian thực hiện: liên tục. Chủ thể: UBND tỉnh, các tổ chức xã hội.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Cơ quan quản lý tài nguyên nước và khí tượng thủy văn: Sử dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng hệ thống giám sát, cảnh báo sớm hạn hán, phục vụ công tác quản lý và hoạch định chính sách.

  2. Các nhà nghiên cứu và học viên chuyên ngành khí tượng, khí hậu và môi trường: Tham khảo phương pháp sử dụng dữ liệu vệ tinh và các chỉ số hạn khí tượng trong nghiên cứu hạn hán quy mô tỉnh, nâng cao kiến thức và kỹ năng phân tích.

  3. Người làm công tác nông nghiệp và phát triển nông thôn: Áp dụng thông tin về diễn biến hạn hán và tác động đến cây trồng để điều chỉnh kế hoạch sản xuất, tưới tiêu, giảm thiểu thiệt hại do hạn hán.

  4. Các tổ chức phi chính phủ và cộng đồng dân cư tại Thanh Hóa: Nắm bắt thông tin cảnh báo hạn hán để chủ động trong việc sử dụng nước, bảo vệ môi trường và tăng cường khả năng chống chịu với thiên tai.

Câu hỏi thường gặp

  1. Số liệu mưa vệ tinh có chính xác như số liệu quan trắc mặt đất không?
    Số liệu mưa vệ tinh CHIRPS và CDR có hệ số tương quan cao với số liệu quan trắc (0.55-0.89) và sai số MAE, RMSE trong khoảng 5-10%, cho thấy độ chính xác đủ để sử dụng trong giám sát hạn hán, đặc biệt khi mạng lưới trạm quan trắc thưa thớt.

  2. Chỉ số SPI có ưu điểm gì trong đánh giá hạn khí tượng?
    SPI là chỉ số phổ biến, có thể tính cho nhiều quy mô thời gian khác nhau, phản ánh mức độ thiếu hụt mưa tương đối so với trung bình nhiều năm, giúp cảnh báo sớm và đánh giá diễn biến hạn hán hiệu quả.

  3. Tại sao cần sử dụng nhiều chỉ số hạn khí tượng cùng lúc?
    Các chỉ số hạn khí tượng có cách tính và phản ánh khác nhau, việc sử dụng đa chỉ số giúp đánh giá toàn diện hơn về mức độ và phân bố hạn hán, giảm thiểu sai số và phù hợp với điều kiện địa phương.

  4. Hạn hán ảnh hưởng như thế nào đến cây trồng tại Thanh Hóa?
    Hạn hán làm giảm sức khỏe thực vật, ảnh hưởng đến sinh trưởng và năng suất cây trồng. Chỉ số VHI từ ảnh vệ tinh cho thấy tác động rõ rệt của hạn hán trong các vụ mùa, đặc biệt trong vụ đông xuân 2015-2016.

  5. Làm thế nào để ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn quản lý hạn hán?
    Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học để xây dựng hệ thống giám sát và cảnh báo sớm dựa trên dữ liệu vệ tinh, giúp các cơ quan quản lý và người dân chủ động điều chỉnh kế hoạch sản xuất, sử dụng nước hiệu quả và giảm thiểu thiệt hại do hạn hán.

Kết luận

  • Đã đánh giá thành công khả năng sử dụng số liệu mưa vệ tinh CHIRPS và CDR trong giám sát hạn khí tượng tại tỉnh Thanh Hóa với độ tin cậy trên 99% và sai số chấp nhận được.
  • Chỉ số SPI được lựa chọn làm chỉ số chính để đánh giá hạn khí tượng, có mối quan hệ chặt chẽ với các chỉ số hạn khác và phản ánh chính xác diễn biến hạn hán.
  • Xác định được 6 sự kiện hạn hán điển hình trong giai đoạn 1981-2016, phân bố hạn hán tập trung ở các vùng núi phía bắc, tây bắc và đồng bằng phía đông nam, tây nam tỉnh.
  • Tác động hạn hán đến sức khỏe thực vật được xác nhận qua chỉ số VHI, cho thấy tầm quan trọng của việc giám sát hạn hán trong quản lý nông nghiệp.
  • Đề xuất xây dựng hệ thống giám sát hạn khí tượng dựa trên dữ liệu vệ tinh, phát triển đa chỉ số hạn và tăng cường mạng lưới quan trắc để nâng cao hiệu quả quản lý hạn hán tại Thanh Hóa.

Hành động tiếp theo: Các cơ quan chức năng cần triển khai áp dụng dữ liệu vệ tinh CHIRPS trong hệ thống giám sát hạn hán, đồng thời phối hợp nghiên cứu mở rộng ứng dụng các chỉ số hạn khí tượng để nâng cao khả năng dự báo và cảnh báo sớm. Đề nghị các nhà nghiên cứu và quản lý tài nguyên nước tiếp tục theo dõi, cập nhật dữ liệu và phát triển các mô hình dự báo hạn hán phù hợp với điều kiện địa phương.