Tác Động Của Biến Đổi Khí Hậu Đến Mối Quan Hệ Cường Độ - Thời Gian - Tần Suất Của Mưa Tại Hà Nội

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu đến mối quan hệ cường độ thời gian tần suất của mưa khu vực hà nội, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện

• Tác giả: Lưu Nhất Linh
• Người hướng dẫn: Tiến Sĩ Mai Văn Khiêm
• Trường học: Đại Học Quốc Gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Khí Tượng Và Khí Hậu Học
• Đề tài: Tác Động Của Biến Đổi Khí Hậu Đến Mối Quan Hệ Cường Độ - Thời Gian - Tần Suất Của Mưa Tại Hà Nội
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ Khoa Học
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Giới Thiệu Tổng Quan Biến Đổi Khí Hậu và Mưa Hà Nội

Mưa là một yếu tố khí hậu then chốt, ảnh hưởng sâu sắc đến đời sống và các ngành kinh tế. Các đặc trưng của mưa, như cường độ, thời gian và tần suất, đóng vai trò quan trọng trong sản xuất nông nghiệp, quy hoạch đô thị, quản lý tài nguyên nước và đặc biệt là dự báo các hiện tượng thời tiết cực đoan. Hiện nay, dự báo mưa vẫn là một thách thức lớn đối với các quốc gia, kể cả những nước phát triển. Do đó, các nghiên cứu về hiệu chỉnh sai số lượng mưa được áp dụng rộng rãi nhằm giảm thiểu sai số hệ thống từ các mô hình khí hậu. Nghiên cứu này tập trung vào tác động của biến đổi khí hậu đến mối quan hệ cường độ - thời gian - tần suất (IDF) của mưa tại Hà Nội, một vấn đề ngày càng trở nên cấp thiết.

1.1. Đường Cong IDF Mưa Khái Niệm và Ứng Dụng Quan Trọng

Đường cong IDF (Intensity-Duration-Frequency) biểu diễn mối quan hệ thống kê giữa cường độ mưa, thời gian mưa và tần suất xuất hiện của mưa. Nó là công cụ thiết yếu trong thiết kế các công trình thủy lợi, hệ thống thoát nước đô thị và đánh giá rủi ro ngập lụt. Việc xây dựng đường cong IDF đòi hỏi phân tích chuỗi số liệu mưa cực trị trong nhiều khoảng thời gian khác nhau, sử dụng các phương pháp phân tích tần suất thống kê. Độ dài chuỗi số liệu càng lớn, độ chính xác của đường cong càng cao. Lê Minh Nhật (2008) đã trình bày ví dụ minh họa về đường cong IDF, nhấn mạnh vai trò của nó trong quy hoạch và quản lý tài nguyên nước.

1.2. Biến Đổi Khí Hậu Tác Động Đến Cường Độ và Tần Suất Mưa

Ban Liên Chính phủ về Biến đổi Khí hậu (IPCC) đã kết luận rằng biến đổi khí hậu có thể dẫn đến gia tăng các hiện tượng thời tiết cực đoan, cả về cường độ và tần suất. Sự biến đổi này có khả năng làm thay đổi các tiêu chuẩn thiết kế đã xây dựng trước đây. Lượng mưa cực đại quy mô ngày hoặc dưới ngày – một trong những đặc trưng của đường cong IDF, có xu hướng tăng ở nhiều nơi trên thế giới, bao gồm cả Việt Nam. Tuy nhiên, ở Việt Nam, mối quan hệ này chưa thực sự được quan tâm và nghiên cứu đầy đủ.

II. Thách Thức Nghiên Cứu Độ Tin Cậy Mô Hình Mưa Khu Vực Hà Nội

Một trong những thách thức lớn nhất trong nghiên cứu về tác động của biến đổi khí hậu đến mối quan hệ IDF của mưa là độ tin cậy của các mô hình khí hậu. Các mô hình này thường có những sai số hệ thống nội tại, đặc biệt trong việc mô phỏng lượng mưa và các hiện tượng mưa cực đoan. Điều này đòi hỏi phải áp dụng các phương pháp hiệu chỉnh sai số để cải thiện độ chính xác của dữ liệu mô hình. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng không có phương pháp hiệu chỉnh nào hoàn hảo và việc áp dụng các phương pháp này cũng có thể tạo ra các sai số khác.

2.1. Hiệu Chỉnh Sai Số Giải Pháp Cải Thiện Độ Tin Cậy Mô Hình

Việc hiệu chỉnh sai số từ các mô hình khí hậu vẫn là điều cần thiết và quan trọng trong việc giảm tính chưa chắc chắn trong bài toán dự tính khí hậu tương lai. Nghiên cứu này sẽ tập trung vào việc nghiên cứu và áp dụng phương pháp hiệu chỉnh lượng mưa cho thời kỳ cơ sở và áp dụng vào thời kỳ tương lai. Phương pháp hiệu chỉnh thống kê đóng vai trò then chốt trong việc tăng cường độ chính xác của các dự báo mưa.

2.2. Bài Toán Dự Báo Mưa Thách Thức Toàn Cầu và Tại Việt Nam

Dự báo mưa vẫn là một bài toán khó đối với hầu hết các quốc gia trên thế giới. Khả năng dự báo đúng lượng mưa vẫn còn ở xác suất thấp. Việt Nam là một trong những quốc gia chịu ảnh hưởng nặng nề nhất do biến đổi khí hậu. Do đó, việc nghiên cứu sự biến đổi của mối quan hệ cường độ - thời gian – tần suất mưa và khả năng biến đổi trong tương lai càng trở nên quan trọng và cần được nghiên cứu ứng dụng rộng rãi.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Xây Dựng và Đánh Giá Đường Cong IDF

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích tần suất để xây dựng đường cong IDF cho khu vực Hà Nội. Các chuỗi số liệu mưa cực trị trong các khoảng thời gian khác nhau được thu thập và xử lý để xác định mối quan hệ giữa cường độ mưa, thời gian mưa và tần suất xuất hiện. Sau đó, các mô hình khí hậu được sử dụng để dự báo sự thay đổi của đường cong IDF trong tương lai, dưới tác động của biến đổi khí hậu. Tính chưa chắc chắn trong các dự báo này cũng được đánh giá.

3.1. Phân Tích Tần Suất Công Cụ Xây Dựng Đường Cong IDF

Phân tích tần suất là phương pháp thống kê được sử dụng rộng rãi để ước tính tần suất xuất hiện của các sự kiện cực đoan, như mưa lớn. Phương pháp này dựa trên việc phân tích chuỗi số liệu lịch sử để xác định các phân phối xác suất phù hợp. Từ đó, có thể ước tính xác suất vượt quá một ngưỡng cường độ mưa nhất định trong một khoảng thời gian nhất định.

3.2. Hạ Quy Mô Thời Gian Chi Tiết Hóa Dữ Liệu Mưa Ngày

Hạ quy mô thời gian (Temporal Downscaling) là kỹ thuật được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu mưa ngày thành dữ liệu mưa có độ phân giải thời gian cao hơn (ví dụ: giờ hoặc phút). Kỹ thuật này rất quan trọng để xây dựng đường cong IDF, vì nó cho phép phân tích các sự kiện mưa ngắn hạn, có cường độ cao. Các phương pháp hạ quy mô thường dựa trên các mô hình thống kê hoặc các quy luật vật lý.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Đường Cong IDF Hiện Tại và Tương Lai

Kết quả nghiên cứu trình bày đường cong IDF cho khu vực Hà Nội trong điều kiện khí hậu hiện tại, dựa trên số liệu quan trắc lịch sử. Đồng thời, kết quả cũng đưa ra các dự báo về sự thay đổi của đường cong IDF trong tương lai, dưới tác động của biến đổi khí hậu, theo các kịch bản phát thải khác nhau. Các dự báo này cho thấy sự gia tăng về cường độ mưa trong tương lai, đặc biệt là đối với các sự kiện mưa cực đoan. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng các dự báo này vẫn còn tồn tại những tính chưa chắc chắn nhất định.

4.1. So Sánh Đường Cong IDF Hiện Tại và Các Kịch Bản Tương Lai

Việc so sánh đường cong IDF hiện tại với các đường cong IDF được dự báo cho tương lai cho phép đánh giá mức độ thay đổi về cường độ và tần suất mưa cực đoan. Các kịch bản phát thải khác nhau (ví dụ: RCP4.5 và RCP8.5) dẫn đến các mức độ thay đổi khác nhau, cho thấy sự quan trọng của việc giảm thiểu khí thải nhà kính để hạn chế tác động của biến đổi khí hậu.

4.2. Tính Chưa Chắc Chắn Đánh Giá Rủi Ro và Điều Chỉnh Quy Hoạch

Tính chưa chắc chắn trong các dự báo về đường cong IDF cần được đánh giá cẩn thận, vì nó ảnh hưởng đến việc ra quyết định trong quy hoạch và quản lý rủi ro. Các nhà quy hoạch cần xem xét các kịch bản khác nhau và chuẩn bị cho các tình huống xấu nhất có thể xảy ra. Các giải pháp thích ứng với biến đổi khí hậu, như nâng cấp hệ thống thoát nước và xây dựng các công trình phòng chống ngập lụt, cần được ưu tiên.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn Thiết Kế Công Trình và Quản Lý Rủi Ro Lũ

Đường cong IDF có nhiều ứng dụng thực tiễn quan trọng. Trong thiết kế công trình, đường cong IDF được sử dụng để tính toán lưu lượng thiết kế cho hệ thống thoát nước, đập, hồ chứa và các công trình khác. Trong quản lý rủi ro lũ, đường cong IDF được sử dụng để đánh giá nguy cơ ngập lụt và lập kế hoạch ứng phó. Thông tin về sự thay đổi của đường cong IDF do biến đổi khí hậu có thể giúp điều chỉnh các tiêu chuẩn thiết kế và kế hoạch quản lý rủi ro lũ để đảm bảo an toàn và hiệu quả.

5.1. Tiêu Chuẩn Thiết Kế Cập Nhật Phù Hợp Với Biến Đổi Khí Hậu

Các tiêu chuẩn thiết kế cho hệ thống thoát nước và các công trình thủy lợi cần được cập nhật thường xuyên để phản ánh sự thay đổi của đường cong IDF do biến đổi khí hậu. Việc sử dụng các tiêu chuẩn lỗi thời có thể dẫn đến các công trình không đủ khả năng đối phó với các sự kiện mưa cực đoan, gây ra thiệt hại lớn về kinh tế và xã hội.

5.2. Quản Lý Rủi Ro Lũ Lụt Lập Kế Hoạch Ứng Phó Hiệu Quả

Thông tin về đường cong IDF giúp đánh giá rủi ro lũ lụt một cách chính xác hơn. Các nhà quản lý có thể sử dụng thông tin này để xác định các khu vực dễ bị ngập lụt và lập kế hoạch ứng phó phù hợp, bao gồm cảnh báo sớm, sơ tán dân cư và cung cấp cứu trợ. Việc kết hợp thông tin về biến đổi khí hậu vào kế hoạch quản lý rủi ro lũ lụt là rất quan trọng để đảm bảo sự an toàn cho cộng đồng.

VI. Kết Luận Tác Động Của Biến Đổi Khí Hậu và Hướng Nghiên Cứu Tiếp

Nghiên cứu này đã đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến mối quan hệ cường độ - thời gian - tần suất của mưa tại Hà Nội. Kết quả cho thấy sự gia tăng về cường độ mưa trong tương lai, đặc biệt là đối với các sự kiện mưa cực đoan. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức và cơ hội cho các nghiên cứu tiếp theo, như cải thiện độ chính xác của các mô hình khí hậu, phát triển các phương pháp hạ quy mô thời gian hiệu quả hơn và đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến các khu vực khác của Việt Nam.

6.1. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai Cải Thiện Mô Hình và Dữ Liệu

Các nghiên cứu trong tương lai nên tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của các mô hình khí hậu và thu thập thêm dữ liệu quan trắc về mưa. Việc sử dụng các mô hình có độ phân giải cao hơn và kết hợp các loại dữ liệu khác nhau (ví dụ: dữ liệu radar) có thể giúp cải thiện khả năng dự báo các sự kiện mưa cực đoan.

6.2. Chính Sách và Hành Động Thích Ứng Với Biến Đổi Khí Hậu

Kết quả của nghiên cứu này có thể được sử dụng để xây dựng các chính sách và hành động nhằm thích ứng với biến đổi khí hậu. Các nhà hoạch định chính sách cần xem xét các rủi ro do biến đổi khí hậu gây ra và đưa ra các giải pháp phù hợp để bảo vệ cộng đồng và cơ sở hạ tầng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1 sẽ đưa ra khái niệm về đường cong IDF, các mục tiêu của luận văn, tổng quan nghiên cứu về hiệu chỉnh sai số lượng mưa cũng như xây dựng đường cong IDF; chương 2 sẽ mô tả về đối tượng nghiên cứu, số liệu và phương pháp sử dụng trong nghiên cứu này; chương 3 sẽ trình bày các kết quả gồm có đánh giá phương pháp, xây dựng đường cong IDF và đánh giá mức độ biến đổi của đường cong IDF trong tương lai. Khái niệm đường cong IDF của mưa IDF là viết tắt của cụm từ Intensity – Duration – Frequency. Đường cong IDF của mưa đại diện cho xác suất xuất hiện (Frequency) của một cường độ hay tốc độ (Intensity) mưa trung bình trong một khoảng thời gian nhất định (Duration). Đường cong IDF được xây dựng dựa trên chuỗi số liệu mưa cực trị trong rất nhiều thời đoạn mưa khác nhau sử dụng phương pháp phân tích tần suất.

Độ dài chuỗi số liệu càng lớn sẽ nhận được độ chính xác càng cao của đường cong này. Các đường cong IDF cho các tần suất lặp lại khác nhau luôn luôn song song. Ví dụ minh họa về đường cong IDF (Lê Minh Nhật 2008) [12] 5 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Có thể hiểu đường cong IDF một cách đơn giản như sau: với mỗi thời đoạn mưa nhất định (như 10 phút, 30 phút, 60 phút hay những thời đoạn lớn hơn như 360 giờ hay 720 giờ), chúng ta đều có thể đo được lượng mưa cụ thể rồi từ đó tính toán được cường độ mưa trung bình trong khoảng thời gian đó với đơn vị là mm/giờ. Ví dụ như: trong vòng 10 phút, lượng mưa đo được là 45mm, vậy cường độ mưa trung bình trong 10 phút sẽ là 270mm/giờ.

Sau khi áp dụng phương pháp phân tích tần suất để tính toán được tần suất lặp lại của các cường độ mưa trong các thời đoạn khác nhau sẽ thu được đường cong IDF (Hình 1. Đối với nhu cầu thiết kế các hệ thống thoát nước nhỏ như cống thoát nước cho 1 toàn nhà, cường độ mưa với tần suất lặp lại 2 năm đến 5 năm sẽ được sử dụng. Hoặc đối với các công trình, hệ thống thoát nước quy mô lớn hơn cho 1 đô thị và có tính lâu dài, tần suất lặp lại từ 50 đến 100 năm sẽ được sử dụng. Mu ̣c tiêu của luâ ̣n văn Trong khuôn khổ mô ̣t luận văn thạc sy,̃ nghiên cứu đă ̣t ra 2 mu ̣c tiêu dưới đây: - Nghiên cứu và áp dụng phương pháp hiê ̣u chỉnh sai số mô hình phù hơ ̣p đố i với lươ ̣ng mưa ngày cho khu vực Hà Nô ̣i.

- Xây dựng đường cong cường đô ̣ - thời lươ ̣ng - tầ n suấ t (IDF) của mưa trong điề u kiê ̣n khí hậu hiê ̣n ta ̣i và tương lai. Đánh giá mức độ biến đổi của đường cong IDF dưới tác động của biến đổi khí hậu. Mục tiêu thứ nhất góp phầ n giải quyế t bài toán mô phỏng lươ ̣ng mưa đố i với các mô hình khí hâ ̣u hiê ̣n nay. Các mô hình khí hâ ̣u (toàn cầ u và khu vực) đề u đang cho thấ y những ha ̣n chế trong viê ̣c mô phỏng, dự báo và dự tiń h lươ ̣ng mưa, đă ̣c biế t đối với các hiê ̣n tươ ̣ng mưa cực đoan, do vâ ̣y, việc tìm ra phương pháp hiê ̣u chỉnh phù hơ ̣p và áp dụng cho khu vực Hà Nội là viê ̣c cần thiế t và sẽ có tính ứng du ̣ng to lớn.

Mu ̣c tiêu thứ hai nhằ m đưa ra mố i quan hệ giữa các đặc trưng của mưa bao gồ m cường đô ̣, thời gian mưa và tần suất xuấ t hiê ̣n của hiê ̣n tươ ̣ng với cường đô ̣ và thời gian tương ứng. Viê ̣c chỉ ra mô ̣t cách đinh ̣ lươ ̣ng mố i quan hê ̣ này phầ n nào đó đưa ra cái nhìn tổ ng quát về cực trị mưa và những biế n đổ i các hiê ̣n tươ ̣ng này trong tương lai. 6 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Tổ ng quan về vấ n đề nghiên cứu Mô hình đô ̣ng lực đang là mô ̣t trong những công cu ̣ tiên tiế n nhấ t trong viê ̣c dự tính khí hâ ̣u tương lai.

Cùng với sự phát triể n của khoa ho ̣c công nghê ̣, các mô hình ngày mô ̣t cải tiế n và có thể cha ̣y ở đô ̣ phân giải rấ t cao, nhỏ hơn 10km. Điề u này góp phầ n cải thiê ̣n rấ t nhiề u trong viê ̣c dự báo, dự tiń h nhiề u khiá ca ̣nh khác nhau của khí hâ ̣u đă ̣c biê ̣t là yế u tố mang tiń h điạ phương cao như lươ ̣ng mưa. Tuy nhiên, như đã đề câ ̣p, các mô hình khí hâ ̣u không thể tránh khỏi sai số hê ̣ thố ng nô ̣i ta ̣i gây ra bởi nhiề u yế u tố khách quan cũng như chủ quan. Từ việc con người chưa thể nào nắm bắt được toàn bộ các quá trình lý hóa trong tự nhiên, đến cách tiếp cận giải hệ phương trình Navie Stock theo phương pháp sai phân xấp xỉ, hay sử dụng các sơ đồ tham số hóa vật lý, đối lưu, bức xạ …, tất cả đều góp phần vào tính không chắc chắn trong mô phỏng và dự tính khí hậu.

Hơn nữa, sai số từ mô phỏng mô hình hoàn toàn có thể lớn hơn nữa dưới tác động của biến đổi khí hậu (Christensen và nnk, 2008) [5]. Đây thực sự vẫn là bài toán rất khó với mọi quốc gia trên thế giới khi nỗ lực cải tiến các mô hình động lực kể cả với các quốc gia lớn như Mỹ, Nhật hay các nước Châu Âu. Cũng chính vì lý do này, rất nhiều những nghiên cứu về các phương pháp hiệu chỉnh thống kê sản phẩm từ mô hình động lực được tiến hành nhằm làm giảm sai số hệ thống một cách tối ưu nhất có thể. Hướng đi này vừa tiết kiệm được chi phí tính toán, lại khả thi hơn đối với các nhóm nghiên cứu nhỏ cũng như các quốc gia đang phát triển.

Tuy nhiên, cũng cầ n khẳ ng đinh ̣ rằ ng, sẽ không có phương pháp hiê ̣u chỉnh nào hoàn hảo loa ̣i bỏ đươ ̣c hoàn toàn sai số. Và viê ̣c áp du ̣ng phương pháp hiê ̣u chin̉ h sai số cũng chính là nguồ n gây ra các sai số khác. Mă ̣c dù vâ ̣y, hiê ̣u chin̉ h sai số từ các mô hiǹ h vẫn là điề u cầ n thiế t và quan tro ̣ng trong viê ̣c giảm tính chưa chắ c chắ n trong bài toán dự tiń h khí hâ ̣u tương lai. Điều này đã được chứng minh trong rất nhiều những nghiên cứu của các nhà khoa học trên thế giới.

Trong mu ̣c dưới đây sẽ triǹ h bày về mô ̣t số nghiên cứu tiế n hành hiê ̣u chỉnh lươ ̣ng mưa phu ̣c vu ̣ cho viê ̣c xây dựng kich ̣ bản và làm đầ u vào cho các nghiên cứu xa hơn. 7 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Nghiên cứu về phương pháp hiêụ chin ̉ h sai số đố i với lươ ̣ng mưa Wood và ccs. (2004) tiế n hành so sánh và đánh giá 6 phương án ha ̣ quy mô thố ng kê cho mô ̣t số biế n trong đó nhấ n ma ̣nh yế u tố lươ ̣ng mưa làm đầ u vào cho các mô hình thủy văn ở đô ̣ phân giải rấ t cao so với đô ̣ phân giải của mô hình khí hâ ̣u.

Nghiên cứu sử du ̣ng bô ̣ số liê ̣u dự báo trễ quá khứ 20 năm (1975 - 1995) và bô ̣ số liê ̣u ̣ bản cho giai đoa ̣n 2040 - 2060 từ mô hình khí hâ ̣u của NCAR-PCM. 6 phương án kich bao gồ m: hồ i quy tuyế n tính (LI), phân tách không gian (Spatial Disaggregation) và hiê ̣u chỉnh sai số kế t hơ ̣p phân tách không gian (BCSD) áp du ̣ng trực tiế p cho kế t quả của PCM (đô ̣ phân giải T42) và áp du ̣ng cho kế t quả đầ u ra sau khi dùng phương pháp ha ̣ quy mô đô ̣ng lực bằ ng mô hiǹ h khí hâ ̣u khu vực RCM (đô ̣ phân giải 50km). Các phương án ha ̣ quy mô này đề u chi tiế t hóa các kế t quả về đô ̣ phân giải 1/8 đô ̣ kinh vi ̃ và đươ ̣c so sánh với số liê ̣u quan trắ c trên lưới. Phương pháp BCSD cho thấ y hiê ̣u quả rấ t cao khi ta ̣o ra các đă ̣c điể m chiń h của số liê ̣u quan trắ c từ bô ̣ số liê ̣u mô phỏng khí hâ ̣u bấ t kể là từ PCM hay RCM.

Phương pháp hồ i quy tuyế n tính LI cho kế t quả tố t hơn khi áp du ̣ng với các biế n đầ u ra từ RCM, tuy nhiên phương pháp này vẫn ta ̣o ra mô ̣t sai số khá lớn khi sử du ̣ng làm đầ u vào cho mô hình thủy văn. Phương pháp phân tách không gian (SD) cho kế t quả tương đồ ng khi áp du ̣ng đố i với RCM và PCM, tuy nhiên cả 2 phương án này đề u không thực sự tố t khi áp du ̣ng các kế t quả này cho mô hình thủy văn mà không hiê ̣u chỉnh sai số. Như vâ ̣y, đố i với dự tiń h tương lai, các kế t quả từ 2 phương án BCSD-PCM và BCSD-RCM cho kế t quả hơ ̣p lý hơn hế t, từ đó có thể thấ y đươ ̣c sự quan tro ̣ng và cầ n thiế t của viê ̣c hiê ̣u chin̉ h sai số. [26] Ines và Hansen (2006) sử du ̣ng hàm phân bố gamma để đa ̣i diê ̣n cho lươ ̣ng mưa ngày và áp du ̣ng cả hàm phân bố Gamma và hàm phân bố thực nghiê ̣m để hiê ̣u chỉnh lươ ̣ng mưa ngày từ các mô hiǹ h toàn cầ u.

Ý tưởng của phương pháp này nhằ m hiê ̣u chỉnh giá tri ̣ trung bình cũng như các biế n đô ̣ng trên quy mô tháng và mùa từ mô hiǹ h toàn cầ u, trong đó bao gồ m cả hiê ̣u chỉnh tầ n suấ t và hiê ̣u chin̉ h cường đô ̣ [7]. Sharman và ccs. (2007) áp du ̣ng phương pháp BCSD đố i với lươ ̣ng mưa từ mô hình toàn cầ u nhằ m cải tiế n khả năng mô phỏng cho mô hiǹ h thủy văn trên lưu vực 8 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] sông Ping, Thái Lan.