Tổng quan luận án
Luận án tiến sĩ với đề tài "Nghiên cứu đánh giá diễn biến năng lượng bão trên Biển Đông và khả năng dự báo" được thực hiện bởi nghiên cứu sinh Trịnh Hoàng Dương dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Hoàng Đức Cường và PGS. Dương Văn Khảm tại Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu, Bộ Tài nguyên và Môi trường. Công trình thuộc chuyên ngành Khí tượng và Khí hậu học (mã số: 9440222), bảo vệ năm 2022 tại Hà Nội.
Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu
Trong công tác theo dõi và nghiên cứu bão, các chỉ tiêu thống kê truyền thống phần lớn tập trung vào tần số xuất hiện (số lượng cơn bão). Tuy nhiên, số lượng bão đơn thuần không phản ánh đầy đủ tổng thể về quy mô cường độ và thời gian duy trì của từng hệ thống xoáy thuận nhiệt đới. Một mùa bão có ít cơn bão nhưng xuất hiện các cơn bão cường độ rất mạnh và thời gian hoạt động kéo dài có thể giải phóng tổng năng lượng và gây ra rủi ro thiên tai lớn hơn nhiều so với một mùa có nhiều cơn bão yếu, tan nhanh. Các chỉ số năng lượng bão, tiêu biểu là năng lượng bão tích lũy (Accumulated Cyclone Energy - ACE) và chỉ số tiêu tán năng lượng (Power Dissipation Index - PDI), đã được nghiên cứu và ứng dụng nghiệp vụ tại nhiều trung tâm khí tượng quốc tế cũng như các tổ chức đánh giá rủi ro tài chính, bảo hiểm thiên tai.
Tại khu vực Biển Đông, với đường bờ biển dài hơn 3.000 km, các hoạt động kinh tế - xã hội của Việt Nam chịu tổn thương lớn trước tác động của bão. Mặc dù vậy, trước thời điểm luận án được thực hiện, các công trình nghiên cứu sâu về đặc điểm biến trình, xu thế dài hạn của chỉ số năng lượng bão trên Biển Đông cũng như mối liên hệ giữa năng lượng bão với các hoàn lưu quy mô lớn và nhiệt độ mặt nước biển (SST) còn rất hạn chế. Việc phát triển các phương pháp dự báo hạn mùa đối với chỉ số năng lượng bão trên Biển Đông vẫn là một bài toán khoa học còn nhiều khoảng trống.
Mục tiêu nghiên cứu
- Làm rõ đặc điểm diễn biến của năng lượng bão trên Biển Đông và mối quan hệ giữa năng lượng bão trên Biển Đông với nhiệt độ mặt nước biển, với dòng xiết cận nhiệt đới.
- Xây dựng mô hình thống kê dự báo năng lượng bão trên Biển Đông dựa trên thông tin nhiệt độ mặt nước biển và dòng xiết cận nhiệt đới.
Luận điểm bảo vệ
- Có sự tương đồng và khác biệt của năng lượng bão trên Biển Đông với Tây Bắc Thái Bình Dương và tồn tại quan hệ thống kê chặt chẽ giữa năng lượng bão tích lũy trên Biển Đông với nhiệt độ bề mặt biển ở vùng biển phía Đông Nam Nhật Bản và với cường độ dòng xiết cận nhiệt đới.
- Trên cơ sở đã đánh giá được mối quan hệ thống kê chặt chẽ giữa năng lượng bão tích lũy trên Biển Đông với nhiệt độ bề mặt nước biển ở vùng biển phía Đông Nam Nhật Bản và với cường độ dòng xiết cận nhiệt đới thì có thể sử dụng chúng làm nhân tố dự báo năng lượng bão tích lũy trên Biển Đông.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Bão và các chỉ số năng lượng bão, trọng tâm là chỉ số năng lượng bão tích lũy (ACE); các đặc trưng thống kê bão bao gồm số lượng bão có tốc độ gió mạnh nhất từ cấp 8 trở lên theo thang Beaufort (C8), số lượng bão mạnh từ cấp 12 trở lên (C12), số ngày có bão (NCB), cùng các tham số nhiệt động lực và hoàn lưu khí quyển liên quan.
- Phạm vi không gian: Khu vực Biển Đông được giới hạn trong tọa độ địa lý từ $0^\circ\text{N}$ đến $23^\circ\text{N}$ và từ $100^\circ\text{E}$ đến $120^\circ\text{E}$ (các phân tích trường hoàn lưu và SST mở rộng ra toàn khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương và Đông Á).
- Phạm vi thời gian: Chuỗi số liệu phân tích diễn biến khí hậu giai đoạn 1982–2018; chuỗi số liệu xây dựng phương trình dự báo giai đoạn 1982–2010 (hoặc 1982–2012) và chuỗi số liệu độc lập kiểm nghiệm dự báo giai đoạn 2013–2018.
Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án
Luận án tổng quan một hệ thống tài liệu chuyên khảo trong nước và quốc tế, phân loại theo bốn nhóm hướng nghiên cứu chính:
| Nhóm hướng nghiên cứu |
Các tác giả, công trình và năm công bố tiêu biểu |
Nội dung chính được điểm lại |
| Lý thuyết và chỉ số năng lượng bão |
Charney và Eliassen; Emanuel (1986, 2005, 2007); Bell và ctv (2000); Kantha và ctv (2006); Powell và ctv (2007); Yu và ctv (2009, 2012); Hebert và ctv (2010); Misra và ctv (2013); COMET (2016). |
Cơ chế CISK và lý thuyết động cơ nhiệt Carnot (WISHE); định nghĩa chỉ số ACE, PDI, RACE, RPDI, IKE, HSI, TIKE; ứng dụng chỉ số năng lượng trong giám sát bão và đánh giá rủi ro thiên tai. |
| Diễn biến năng lượng bão trên các đại dương |
IPCC (2007, 2013); Waple và ctv (2002); Levinson và ctv (2005); Sobel và ctv (2005); Kevin và ctv (2010); Savin và ctv (2011); Deo và ctv (2013); Li Y. (2013); Murakami và ctv (2014); Sahoo và ctv (2016); Blunden và ctv (2018); Gail và ctv (2019). |
Biến trình và xu thế của ACE trên Bắc Đại Tây Dương, Bắc Ấn Độ Dương, Tây Bắc Australia, Fiji, Tây Bắc Thái Bình Dương; vai trò của dao động MJO, ENSO đối với biến động nội mùa và liên năm của ACE. |
| Đặc điểm hoạt động của bão trên Biển Đông và Việt Nam |
Lê Đình Quang và ctv (1987, 1988, 1991); Trần Duy Bình và ctv (1991); Nguyễn Đức Ngữ và Nguyễn Trọng Hiệu (2004); Nguyễn Văn Tuyên (2007, 2008); Nguyễn Đức Ngữ (2008); Đinh Văn Ưu và ctv (2010, 2011); Nguyễn Văn Thắng và ctv (2010); Phan Văn Tân và ctv (2010, 2015); Vũ Thanh Hằng và ctv (2010); Lee và ctv (2012); Hoàng Lưu Thu Thủy (2015); Đinh Bá Duy và ctv (2016a,b); Nguyễn Văn Hiệp và ctv (2016); Nguyễn Thị Thanh (2019, 2020); Trần Quang Đức và ctv (2020). |
Thống kê số lượng, tần số, cường độ, quỹ đạo bão; xu thế biến đổi của xoáy thuận nhiệt đới đổ bộ vào các vùng bờ biển Việt Nam; một số khảo sát ban đầu về cấu trúc nhiệt động lực và thông lượng ẩn nhiệt trên Biển Đông. |
| Quan hệ giữa SST, hoàn lưu khí quyển, dòng xiết cận nhiệt đới với bão |
Gray (1979); Evans (1993); Chan (2000); Wang và Chan (2002); Lin và ctv (2004, 2010); Lu và ctv (2004); Camargo và ctv (2005); Choi và ctv (2010); Huang và Xu (2010); Zhou và ctv (2011); Zhan và ctv (2011a,b, 2013, 2014, 2015); Wu và ctv (2012); Kosaka và ctv (2013); Ling và ctv (2014); Richard và Zhou (2014); Xie và ctv (2016); Chen và ctv (2017, 2018, 2019); Donghee Kim và ctv (2017); Kazuto và ctv (2020). |
Tác động của ENSO, hoàn lưu Walker, rãnh gió mùa, áp cao cận nhiệt đới Bắc Thái Bình Dương; cơ chế lan truyền sóng Rossby, kiểu dao động Thái Bình Dương - Nhật Bản (P-J); tương tác giữa dòng xiết cận nhiệt đới Đông Á - Thái Bình Dương (APSJ) với xoáy tầng thấp và độ đứt gió thẳng đứng. |
Khoảng trống luận án lựa chọn giải quyết
Từ việc tổng hợp các công trình trước đây, luận án xác định các khoảng trống học thuật:
- Đa số các nghiên cứu tại Biển Đông mới dừng lại ở việc đếm số lượng cơn bão hoặc phân tích cường độ cực đại tức thời, thiếu một đánh giá hệ thống về diễn biến dài hạn của năng lượng bão tích lũy (ACE).
- Mối quan hệ giữa SST tại các vùng biển phụ cận ngoài Biển Đông (đặc biệt là vùng biển phía Đông Nam Nhật Bản) và dòng xiết cận nhiệt đới tầng cao (mực 200 mb) đối với năng lượng bão trên Biển Đông chưa được làm sáng tỏ về mặt cơ chế vật lý.
- Chưa có mô hình thống kê nào khai thác sản phẩm dự báo khí hậu toàn cầu CFSv2 để đưa ra dự báo hạn mùa đối với chỉ số ACE trên Biển Đông phục vụ thực tiễn nghiệp vụ.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết và khung phân tích
- Lý thuyết hình thành và duy trì năng lượng bão: Luận án dựa trên lý thuyết bất ổn định đối lưu loại 2 (CISK) và lý thuyết tương tác bề mặt biển - khí quyển do gió (WISHE) phát triển bởi Emanuel (1986). Trong mô hình lý tưởng hóa động cơ nhiệt Carnot của bão, chu trình nhiệt động gồm 4 giai đoạn: giãn nở đẳng nhiệt gần bề mặt (A-B), giãn nở đoạn nhiệt trong thành mắt bão (B-C), nén đẳng nhiệt qua bức xạ hồng ngoại ở tầng đối lưu trên (C-D), và nén đoạn nhiệt hạ chìm về môi trường (D-A). Hiệu năng nhiệt động lực của động cơ nhiệt bão vùng nhiệt đới được ước tính:
$$\varepsilon = \frac{T_s - T_o}{T_s} = \frac{300 - 200}{300} \approx \frac{1}{3}$$
Trong đó $T_s$ là nhiệt độ bề mặt nước biển và $T_o$ là nhiệt độ dòng ra tại tầng đối lưu trên.
- Khái niệm và công thức chỉ số ACE: Năng lượng bão tích lũy được tính bằng tổng bình phương tốc độ gió cực đại liên tục trong 1 phút (hoặc 10 phút tùy quy chuẩn trung tâm) tại mỗi mốc quan trắc 6 giờ đối với tất cả các cơn bão đạt từ cấp 8 trở lên:
$$ACE = 10^{-4} \sum V_{max}^2$$
- Khung phân tích động lực quy mô lớn: Sử dụng lý thuyết sóng nhiệt đới, sóng Rossby dừng kích hoạt kiểu dao động Thái Bình Dương - Nhật Bản (P-J pattern), cơ chế tương tác giữa dòng xiết cận nhiệt đới Đông Á - Thái Bình Dương (APSJ) ở mực 200 mb và hoàn lưu gió mùa tầng thấp 850 mb.
Phương pháp nghiên cứu định lượng
- Phương pháp thống kê khí hậu: Phân tích biến trình năm, chuỗi thời gian liên năm, tính toán các đặc trưng thống kê (trung bình, trung vị, phân vị 25th, 75th, độ lệch chuẩn), phân tích xu thế tuyến tính, áp dụng trung bình trượt 5–7 năm. Kiểm định ý nghĩa thống kê bằng kiểm định Student's t-test ở các mức tin cậy 90%, 95%, 99%.
- Phương pháp phân tích hàm trực giao thực nghiệm (EOF/PCA): Phân tích trường gió vĩ hướng mực 200 mb ($U_{200mb}$) trong mùa hè trên miền kinh vĩ $25^\circ\text{N} - 60^\circ\text{N}, 80^\circ\text{E} - 150^\circ\text{E}$ nhằm tách các dạng hoàn lưu dao động chính của dòng xiết cận nhiệt đới (các mode EOF1, EOF2 và chuỗi thành phần chính PC1, PC2).
- Phương pháp hồi quy và mô hình hóa dự báo: Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính đơn biến và đa biến kết hợp 1, 2 hoặc 3 nhân tố dự báo (NTDB) từ nguồn dữ liệu quan trắc và dự báo số trị toàn cầu CFSv2.
- Phương pháp đánh giá kỹ năng dự báo: Đánh giá sai số tuyệt đối trung bình (MAE), sai số bình phương trung bình (RMSE), sai số tương đối, và tỷ lệ dự báo đúng theo phân loại 2 pha (pha cao / pha thấp so với trung bình chuẩn) trên chuỗi số liệu độc lập 2013–2018.
Nguồn tư liệu và dữ liệu
- Dữ liệu quan trắc bão: Bộ số liệu Best Track từ Cục Khí tượng Nhật Bản (JMA) và Trung tâm Cảnh báo bão của Hải quân Hoa Kỳ (JTWC) giai đoạn 1982–2018.
- Dữ liệu nhiệt độ mặt nước biển (SST): Bộ số liệu tái phân tích nhiệt độ mặt nước biển mở rộng phiên bản 4 (ERSSTv4) của NOAA/CDC với độ phân giải $2^\circ \times 2^\circ$.
- Dữ liệu tái phân tích khí quyển: Bộ số liệu NCEP/NCAR bao gồm các trường gió vĩ hướng ($U$), gió kinh hướng ($V$), tốc độ thẳng đứng ($\omega$), độ cao địa thế vị ($H$), độ xoáy tương đối, độ tán, độ đứt gió thẳng đứng mực 200–850 mb, và bức xạ sóng dài thoát ra ngoài khí quyển (OLR).
- Dữ liệu mô hình dự báo số trị khí hậu: Sản phẩm mô hình Climate Forecast System Version 2 (CFSv2) của NCEP gồm tổ hợp 24 thành phần dự báo thực hiện tại các thời điểm từ tháng 2 đến tháng 6 hàng năm giai đoạn 1982–2018.
- Dữ liệu đối chứng nghiệp vụ quốc tế: Sản phẩm dự báo hạn mùa của Tropical Storm Risk (TSR), Đại học Colorado (CSU), và Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu (ECMWF).
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Tổng quan các nghiên cứu về năng lượng bão
Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý thuyết nhiệt động và động lực học của bão, tập trung vào hai cơ chế CISK và WISHE. Tác giả tổng thuật chi tiết sự ra đời và ứng dụng của các chỉ số năng lượng bão (ACE, PDI, RACE, RPDI, IKE, HSI, TIKE). Phân tích nêu rõ ACE và PDI là các chỉ số biến liên tục, không phụ thuộc bước thời gian, phản ánh đồng thời cả ba yếu tố: số lượng, cường độ cực đại và thời gian tồn tại của bão.
Chương này cũng tổng hợp các công trình nghiên cứu diễn biến năng lượng bão trên các lưu vực đại dương lớn (Bắc Đại Tây Dương, Bắc Ấn Độ Dương, Tây Bắc Thái Bình Dương) và Biển Đông. Qua đó, tác giả chỉ ra các yếu tố hoàn lưu quy mô lớn như áp cao cận nhiệt đới Bắc Thái Bình Dương (ACTBD), rãnh gió mùa, dòng xiết cận nhiệt đới (APSJ), dao động ENSO, MJO và các cấu trúc gradient SST (như ISSTG ở Ấn Độ Dương, SSSTG ở Tây Nam Thái Bình Dương, JSSTG ở Đông Nam Nhật Bản) có vai trò chi phối đối với sự hình thành, cường độ và quỹ đạo của bão.
Chương 2: Số liệu, phương pháp nghiên cứu diễn biến và dự báo năng lượng bão
Chương 2 mô tả chi tiết nguồn gốc, cấu trúc và quy trình xử lý của các tập dữ liệu: dữ liệu quỹ đạo bão Best Track (JMA, JTWC), dữ liệu ERSSTv4, tái phân tích NCEP/NCAR, và tập hợp 24 thành phần dự báo của hệ thống CFSv2. Tác giả trình bày các công thức toán học xác định chỉ số ACE, PDI, các công thức phân tích tương quan Pearson, tương quan hạng, phép kiểm định độ tin cậy thống kê, và kỹ thuật phân tích hàm trực giao thực nghiệm (EOF/PCA).
Quy trình thiết kế bài toán dự báo hạn mùa được xác lập cụ thể cho hai đối tượng dự báo:
- ACE1: Tổng năng lượng bão tích lũy từ tháng 5 đến tháng 12 trên Biển Đông (phát tin dự báo đầu mùa vào các tháng 2 đến tháng 5).
- ACE2: Tổng năng lượng bão tích lũy từ tháng 8 đến tháng 12 trên Biển Đông (cập nhật phát tin vào giữa mùa bão từ tháng 5 đến tháng 7).
Chương 3: Diễn biến năng lượng bão và mối quan hệ với nhiệt độ mặt nước biển, với dòng xiết cận nhiệt đới
Chương 3 trình bày các kết quả tính toán thực nghiệm về đặc điểm khí hậu và mối quan hệ động lực của năng lượng bão trên Biển Đông:
- Biến trình năm: Hoạt động của ACE trên Biển Đông có sự tương đồng với khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương trong giai đoạn từ tháng 7 đến tháng 11, tuy nhiên thời gian tập trung cực đại của ACE trên Biển Đông muộn hơn khoảng 1 tháng (tập trung cao điểm vào tháng 9 và tháng 10).
- Xu thế biến đổi dài hạn: Trong toàn bộ giai đoạn 1982–2018, chỉ số ACE trên Biển Đông có xu thế giảm nhẹ. Tuy nhiên, khi xét riêng hai thập kỷ gần đây (1999–2018), chỉ số ACE lại thể hiện xu thế gia tăng rõ rệt trên cả hai nguồn số liệu JMA và JTWC.
| Đặc trưng bão trên Biển Đông |
Nguồn số liệu JMA (1982–2018) |
Nguồn số liệu JTWC (1982–2018) |
| Số cơn bão (C8) trung bình năm |
8,24 cơn |
8,76 cơn |
| Số ngày có bão (NCB) trung bình năm |
22,35 ngày |
24,12 ngày |
| Số bão mạnh (C12) trung bình năm |
2,11 cơn |
2,45 cơn |
| Chỉ số ACE trung bình năm |
$27,4 \times 10^3\text{ m}^2\text{s}^{-2}$ |
$31,2 \times 10^3\text{ m}^2\text{s}^{-2}$ |
| Tương quan giữa ACE và C8 |
$r = 0,78$ ($p < 0,01$) |
$r = 0,81$ ($p < 0,01$) |
| Tương quan giữa ACE và NCB |
$r = 0,89$ ($p < 0,01$) |
$r = 0,91$ ($p < 0,01$) |
| Tương quan giữa ACE và C12 |
$r = 0,84$ ($p < 0,01$) |
$r = 0,86$ ($p < 0,01$) |
- Mối quan hệ với SST Đông Nam Nhật Bản (JSST/JSSTG): Phân tích trường tương quan không gian chỉ ra vùng nhiệt độ mặt nước biển ở phía Đông Nam Nhật Bản ($25^\circ\text{N} - 35^\circ\text{N}, 135^\circ\text{E} - 160^\circ\text{E}$) có mối tương quan thuận chặt chẽ nhất với ACE trên Biển Đông. Khi chênh lệch nhiệt độ bề mặt giữa vùng này và bể ấm trung tâm Thái Bình Dương (chỉ số JSSTG) mang giá trị dương, hoàn lưu khí quyển tạo ra xoáy thuận tầng thấp ở Biển Đông, giảm độ đứt gió thẳng đứng 200–850 mb, và tăng cường đối lưu sâu (OLR giảm), tạo điều kiện thuận lợi cho bão duy trì cường độ và kéo dài thời gian hoạt động.
- Mối quan hệ với dòng xiết cận nhiệt đới (APSJ): Phân tích EOF trường gió vĩ hướng mùa hè mực 200 mb cho thấy thành phần chính thứ hai (PC2, giải thích dạng dịch chuyển kinh hướng của trục dòng xiết) có tương quan chặt chẽ với ACE Biển Đông ($r = 0,48$, đạt độ tin cậy trên 99%). Khi dòng xiết dịch chuyển lên phía Bắc, xoáy tương đối mực thấp trên Biển Đông tăng cường, rãnh gió mùa hoạt động mạnh, làm tăng chỉ số ACE.
Chương 4: Khả năng ứng dụng SST ở vùng biển phía Đông Nam Nhật Bản và cường độ dòng xiết cận nhiệt đới để dự báo năng lượng bão tích lũy trên Biển Đông
Chương 4 tập trung vào việc hiện thực hóa các mối quan hệ vật lý thành mô hình dự báo nghiệp vụ:
- Đánh giá kỹ năng mô hình CFSv2: Kết quả đối chuẩn cho thấy mô hình CFSv2 dự báo tốt trường SSTA khu vực Đông Nam Nhật Bản và trường gió vĩ hướng $U_{200mb}$ khu vực Đông Á với thời gian trước 1 đến 5 tháng (hệ số tương quan giữa dự báo tổ hợp 24 thành phần và quan trắc đạt từ 0,45 đến 0,72).
- Thiết lập phương trình dự báo: Xây dựng hệ thống các phương trình hồi quy tuyến tính cho ACE1 và ACE2 với các tổ hợp 1 nhân tố, 2 nhân tố và 3 nhân tố dự báo (kết hợp JSSTG, $U_{200mb}$, và các chỉ số hoàn lưu liên quan).
| Mô hình dự báo |
Nhân tố dự báo chính (từ CFSv2) |
Hệ số tương quan phụ thuộc ($R$) |
Tỷ lệ dự báo đúng 2 pha trên chuỗi độc lập (2013–2018) |
| ACE1 (1 nhân tố) |
JSSTG (tháng 6–8 dự báo từ tháng 2–5) |
$0,54 - 0,58$ |
$66,7%$ |
| ACE1 (2 nhân tố) |
JSSTG + $U_{200mb}$ |
$0,63 - 0,67$ |
$83,3%$ |
| ACE1 (3 nhân tố) |
JSSTG + $U_{200mb}$ + SSTA bể ấm |
$0,68 - 0,71$ |
$83,3%$ |
| ACE2 (1 nhân tố) |
JSSTG (tháng 8–10 dự báo từ tháng 5–7) |
$0,58 - 0,62$ |
$66,7%$ |
| ACE2 (2 nhân tố) |
JSSTG + $U_{200mb}$ |
$0,66 - 0,70$ |
$83,3% - 100%$ |
- Kiểm nghiệm độc lập và khả năng ứng dụng nghiệp vụ: Đánh giá trên chuỗi số liệu thực tế giai đoạn 2013–2018 khẳng định các phương trình kết hợp 2 và 3 nhân tố có sai số MAE thấp hơn độ lệch chuẩn khí hậu, điểm kỹ năng phân loại pha đạt từ 83,3% đến 100%, tương đương với kỹ năng dự báo ACE hạn mùa của các trung tâm quốc tế như TSR và CSU đối với lưu vực Tây Bắc Thái Bình Dương và Đại Tây Dương.
Kết quả và những đóng góp mới
Đóng góp mới về mặt khoa học
- Xác lập bức tranh toàn diện về đặc điểm khí hậu học của chỉ số năng lượng bão tích lũy (ACE) trên Biển Đông giai đoạn 1982–2018: Làm rõ tính tương đồng về biến trình năm giữa Biển Đông và Tây Bắc Thái Bình Dương trong các tháng 7–11; phát hiện thời điểm cực đại của ACE trên Biển Đông xuất hiện muộn hơn Tây Bắc Thái Bình Dương khoảng 1 tháng; nhận diện xu thế dài hạn giảm nhẹ trong toàn kỳ nhưng tăng nhanh trở lại trong hai thập kỷ 1999–2018.
- Phát hiện và lý giải cơ chế vật lý tương tác biển - khí quy mô lớn: Chứng minh vai trò của biến động SST vùng biển phía Đông Nam Nhật Bản (thông qua gradient JSSTG) và biến động vị trí/cường độ dòng xiết cận nhiệt đới Đông Á - Thái Bình Dương (APSJ qua mode PC2 của trường $U_{200mb}$) trong việc điều biến xoáy tương đối tầng thấp, độ đứt gió thẳng đứng và đối lưu sâu trên Biển Đông, từ đó chi phối trực tiếp đến năng lượng bão tích lũy.
Đóng góp mới về mặt thực tiễn
- Xây dựng thành công bộ phương trình hồi quy thống kê dự báo hạn mùa chỉ số ACE trên Biển Đông cho hai thời đoạn (ACE1 từ tháng 5–12 và ACE2 từ tháng 8–12) với thời gian dự báo trước từ 1 đến 2 tháng, khai thác hiệu quả các sản phẩm dự báo số trị toàn cầu của hệ thống CFSv2.
- Cung cấp thêm một chỉ tiêu định lượng (bên cạnh dự báo số lượng cơn bão) phục vụ công tác nhận định xu thế mùa bão tại các cơ quan khí tượng thủy văn nghiệp vụ, đồng thời cung cấp cơ sở dữ liệu khoa học cho công tác quản lý rủi ro thiên tai, quy hoạch kinh tế biển và bảo hiểm tài chính khí hậu tại Việt Nam.
Kiến nghị và giải pháp đề xuất
- Đưa phương trình dự báo ACE1 và ACE2 vào thử nghiệm nghiệp vụ song song tại Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia trong các bản tin dự báo khí hậu hạn mùa.
- Tiếp tục cập nhật chuỗi số liệu quan trắc bão và khai thác thêm sản phẩm từ các hệ thống dự báo khí hậu toàn cầu khác (như ECMWF, UKMO) để nâng cao độ tin cậy của các nhân tố dự báo.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Căn cứ vào phần giới hạn nghiên cứu được tác giả nêu trong luận án:
- Hạn chế về chỉ số và phân loại đối tượng: Luận án mới chỉ tập trung phân tích chỉ số năng lượng bão tích lũy (ACE), chưa đi sâu phân tích toàn diện các chỉ số năng lượng khác (như PDI, RACE, RPDI, TIKE); chưa tiến hành tách biệt hoàn toàn giữa nhóm bão hình thành nội tại ngay trên Biển Đông và nhóm bão hình thành từ ngoài Tây Bắc Thái Bình Dương di chuyển qua kinh tuyến $120^\circ\text{E}$ vào Biển Đông.
- Hạn chế về nhân tố môi trường và mô hình: Nghiên cứu chưa xem xét chi tiết ảnh hưởng của địa hình biển đảo, cấu trúc vi mô của bão, cũng như tương tác phức tạp của dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ) và các pha gió mùa mùa hè; phương trình dự báo thống kê mới chỉ dựa trên một mô hình số trị toàn cầu duy nhất là CFSv2.
- Hướng nghiên cứu tiếp: Mở rộng nghiên cứu phân loại năng lượng bão theo nguồn gốc phát sinh; tích hợp đa mô hình dự báo khí hậu toàn cầu; nghiên cứu sâu hơn về mối liên hệ giữa năng lượng bão với mức độ thiệt hại thực tế do gió bão và nước dâng khi bão đổ bộ vào đất liền Việt Nam.
Giá trị tham khảo
Luận án là tài liệu tham khảo chuyên sâu có giá trị cho nhiều đối tượng:
- Nghiên cứu sinh và học viên cao học ngành Khí tượng, Khí hậu học, Hải dương học: Tham khảo khung lý thuyết nhiệt động lực bão (CISK, WISHE), phương pháp tính toán các chỉ số năng lượng bão và quy trình xử lý thống kê đa biến (EOF/PCA kết hợp hồi quy tuyến tính).
- Giảng viên và nhà nghiên cứu tại các trường đại học, viện nghiên cứu: Khai thác dữ liệu phân tích tương tác biển - khí quy mô lớn, kiểu dao động P-J, vai trò của dòng xiết cận nhiệt đới và các cơ chế vật lý điều biến bão trên khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương và Biển Đông trình bày trong Chương 1 và Chương 3.
- Cán bộ dự báo khí tượng nghiệp vụ: Ứng dụng trực tiếp quy trình công nghệ và các phương trình dự báo hạn mùa ACE1, ACE2 (Chương 4) để bổ sung thông tin định lượng vào các bản tin dự báo mùa bão.
- Nhà quản lý rủi ro thiên tai và doanh nghiệp bảo hiểm: Sử dụng chỉ số ACE như một biến số định lượng phản ánh mức độ nguy hiểm tổng thể của mùa bão để xây dựng phương án phòng chống thiên tai và quản trị rủi ro tài chính.
Câu hỏi thường gặp
1. Chỉ số ACE khác biệt như thế nào so với việc thống kê số lượng cơn bão truyền thống?
Số lượng bão chỉ phản ánh tần số xuất hiện của các xoáy thuận nhiệt đới mà không thể hiện được cường độ mạnh yếu và thời gian duy trì. Chỉ số ACE được tính bằng tổng bình phương vận tốc gió cực đại của bão tại các mốc 6 giờ ($ACE = 10^{-4} \sum V_{max}^2$). Do đó, ACE tổng hợp đồng thời cả số lượng, cường độ cực đại và thời gian tồn tại của tất cả các cơn bão trong mùa, giúp đánh giá chính xác hơn tổng động năng gió và nguy cơ tác động thực tế của mùa bão.
2. Biến trình năm của chỉ số ACE trên Biển Đông có điểm gì khác biệt so với khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương?
Theo kết quả tính toán giai đoạn 1982–2018 trong luận án, biến trình năm của ACE trên Biển Đông có sự tương đồng với khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương từ tháng 7 đến tháng 11. Tuy nhiên, thời điểm tập trung năng lượng cao điểm nhất của bão trên Biển Đông diễn ra muộn hơn khoảng 1 tháng (tập trung vào tháng 9 và tháng 10) so với thời điểm cực đại trên toàn vùng Tây Bắc Thái Bình Dương (tháng 8 và tháng 9).
3. Vùng biển nào có nhiệt độ mặt nước biển (SST) tương quan chặt chẽ nhất với ACE trên Biển Đông?
Kết quả phân tích trường tương quan không gian chỉ ra vùng biển phía Đông Nam Nhật Bản (tọa độ khoảng $25^\circ\text{N} - 35^\circ\text{N}, 135^\circ\text{E} - 160^\circ\text{E}$) có mối tương quan thuận chặt chẽ nhất với chỉ số ACE trên Biển Đông. Chênh lệch nhiệt độ giữa vùng biển này với bể ấm trung tâm Tây Bắc Thái Bình Dương (chỉ số JSSTG) là nhân tố dự báo quan trọng được đưa vào mô hình.
4. Dòng xiết cận nhiệt đới (APSJ) ảnh hưởng đến năng lượng bão Biển Đông qua cơ chế vật lý nào?
Sự dịch chuyển kinh hướng của dòng xiết cận nhiệt đới mực 200 mb (đặc trưng bởi thành phần chính PC2 qua phân tích EOF) chi phối hoàn lưu gió mùa và xoáy tương đối mực 850 mb. Khi dòng xiết dịch chuyển lên phía Bắc, xoáy tương đối tầng thấp trên Biển Đông gia tăng, độ đứt gió thẳng đứng giữa mực 200 mb và 850 mb suy giảm, đồng thời đối lưu sâu tăng cường (thể hiện qua OLR giảm), tạo môi trường thuận lợi cho bão hình thành, tăng cường độ và kéo dài thời gian hoạt động.
5. Dự báo hạn mùa ACE1 và ACE2 trên Biển Đông được thiết lập với khung thời gian và độ chính xác ra sao?
- ACE1: Dự báo tổng năng lượng bão từ tháng 5 đến tháng 12, phát tin vào đầu mùa (tháng 2 đến tháng 5).
- ACE2: Dự báo tổng năng lượng bão từ tháng 8 đến tháng 12, cập nhật phát tin vào giữa mùa (tháng 5 đến tháng 7).
Trên chuỗi số liệu kiểm nghiệm độc lập 2013–2018, các phương trình kết hợp 2 và 3 nhân tố khai thác từ mô hình CFSv2 đạt tỷ lệ dự báo đúng phân loại 2 pha từ 83,3% đến 100%, đáp ứng tốt yêu cầu ứng dụng nghiệp vụ.
Kết luận
Luận án tiến sĩ của Trịnh Hoàng Dương đã giải quyết bài toán đánh giá đặc điểm khí hậu học của năng lượng bão tích lũy (ACE) trên Biển Đông và xây dựng phương pháp dự báo hạn mùa dựa trên cơ sở vật lý tương tác biển - khí quy mô lớn. Bằng việc kết hợp chuỗi dữ liệu tái phân tích khí quyển, quan trắc bão dài hạn 1982–2018 và hệ thống mô hình dự báo số trị CFSv2, tác giả đã làm sáng tỏ vai trò điều biến của SST vùng biển Đông Nam Nhật Bản cùng dòng xiết cận nhiệt đới đối với hoạt động bão trên Biển Đông. Các phương trình dự báo thống kê ACE1 và ACE2 được thiết lập đạt độ tin cậy cao trên chuỗi kiểm nghiệm độc lập, mang lại đóng góp thiết thực cho công tác dự báo khí tượng thủy văn và giảm nhẹ rủi ro thiên tai tại Việt Nam.
