Nghiên cứu đánh giá xu thế biến đổi của lượng mưa ngày tại đảo Phú Quốc là đề tài thú vị và thiết lập cơ sở khoa học để dự báo xu hướng mưa cũng như tính toán quy hoạch phát triển khu vực.
VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 37, No (2021) 22-32 Original Article Trend Analysis of Rainfall in the Phu Quoc Island Nguyen Quang Hung1,*, Le Xuan Hien2 VNU University of Science, 334 Nguyen Trai, Thanh Xuan, Hanoi, Vietnam Kien Giang provincial Meteo-Hydrological Center, 01 Nguyen Van Kien, Vinh Thanh, Rach Gia, Kien Giang, Vietnam Received 15 September 2020 Revised 25 Janurary 2021; Accepted 29 Janurary 2021 Abstract: Assess the trend of rainfall change in Phu Quoc island is an interesting topic which establishes a scientific basis for rainfall forecast trends as well as regional development planning Rainfall measurement data from 1985 to 2018 was used to analyse with different methods included Sen’s slope, linear regression, Mann-Kendall (MK) test, CV coefficient (Coefficient of Variation), PCI (Precipitation Concentration Index); examine drought level over time by using SPI standardized rainfall index Results show that, according to the linear regression analysis, regional annual rainfall is not much fluctuated, the rainy season and annual rainfall tend to decrease, while rainfall in the dry season tends to increase According to Sen’s slope chart, July rain gains highest increasement, while that of August tends to decrease most In general, the precipitation concentration index revealed the presence of a high and very high concentration of rainfall Keyword: MK test, Sen’s slope, Phu Quoc, daily rainfall. Corresponding author E-mail address: nguyenquanghung@gmail.com https://doi.org/10.25073/2588-1094/vnuees.4683 22 N Q, Hung, L X Hien / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 37, No (2021) 22-32 23 Đánh giá xu biến đổi lượng mưa đảo Phú Quốc Nguyễn Quang Hưng1,*, Lê Xuân Hiền2 Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội, 334 Nguyễn Trãi, Thanh Xuân, Hà Nội, Việt Nam Đài Khí tượng Thủy văn tỉnh Kiên Giang, 01 Nguyễn Văn Kiến, Vĩnh Thanh, Rạch Giá, Kiên Giang, Việt Nam Nhận ngày 16 tháng năm 2020 Chỉnh sửa ngày 25 tháng 01 năm 2021; Chấp nhận đăng ngày 29 tháng 01 năm 2021 Tóm tắt: Nghiên cứu đánh giá xu biến đổi lượng mưa ngày đảo Phú Quốc đề tài thú vị thiết lập sở khoa học để dự báo xu hướng mưa tính tốn quy hoạch phát triển khu vực Số liệu đo mưa ngày từ 1985 2018 sử dụng để phân tích qua phương pháp xu Sen, phép hồi quy tuyến tính, kiểm nghiệm phi tham số Mann-Kendall (MK), phân tích biến đổi lượng mưa việc sử dụng hệ số CV (Coefficient of Variation), số PCI (Precipitation Concentration Index); kiểm tra mức độ hạn hán theo thời gian việc sử dụng số SPI – số lượng mưa tiêu chuẩn hóa Các kết cho thấy, theo phân tích hồi quy tuyến tính, lượng mưa khu vực biến động không nhiều, mùa mưa năm lượng mưa có xu hướng giảm, cịn lượng mưa mùa khơ có xu hướng tăng lên Theo biểu đồ biểu diễn xu Sen tháng có xu hướng tăng mạnh nhất, tháng có xu hướng giảm mạnh Nhìn chung mưa đảo Phú Quốc có đặc tính tập trung cao Từ khóa: MK test, xu hướng Sen, Phú Quốc, mưa ngày Mở đầu* Mưa nhiệt độ hai yếu tố quan trọng quan tâm nghiên cứu lĩnh vực khí hậu thủy văn, thường sử dụng để tìm hiểu dao động khí hậu, biến động thời tiết (IPCC-2007) [1] Nghiên cứu biến đổi lượng mưa quy mơ tồn cầu khu vực có nhiều kết cơng bố rộng rãi Hạn hán nhìn chung kỷ 20 tăng lên [2], hàng loạt nghiên cứu thông qua số đo mức độ hạn hán Palmer (PDSI) đưa đến nhận định khu vực đất khơ tồn cầu tăng gấp đôi khoảng từ năm 1970 * Tác giả liên hệ Địa email: nguyenquanghung@gmail.com https://doi.org/10.25073/2588-1094/vnuees.4683 Các số thống kê nhiều khu vực có thay đổi mạnh tổng lượng mưa đặc trưng mưa khác, đặc biệt tần suất xuất mưa lớn nhiều hơn, kể lượng mưa trung bình khơng có nhiều biến động [2] A Piticar, D Ristoiu [3] sử dụng chuỗi số liệu quan trắc 50 năm (1961-2010) phía đơng bắc Romania, áp dụng kỹ thuật Kriging Detrended mô tả phân bố không gian mưa, sử dụng phương pháp xu Sen để phân tích biến đổi theo thời gian chuỗi số liệu Các số phân tích cho thấy khu vực miền núi phía tây có mưa nhiều miền đông khô hơn, khu vực đông nam đặc biệt khô vào mùa xuân mùa 24 N Q, Hung, L X Hien / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 37, No (2021) 22-32 hè Lượng mưa nói chung tăng mùa hè mùa thu giảm vào mùa đông mùa xuân Trong nghiên cứu mình, Amogne Asfaw cộng [4] dùng phương pháp phân tích xu Sen để đánh giá thay đổi lượng mưa nhiệt độ miền bắc Ethiopia Dữ liệu mưa phân tích hệ số biến thiên, số dị thường, số cường độ mưa số mức độ nghiêm trọng hạn hán Palmer Hơn nữa, kiểm nghiệm phi tham số MK sử dụng để phát xu hướng chuỗi thời gian Kết tính tốn số hạn hán Palmer chứng minh xu hướng gia tăng số năm hạn hán Phân tích kiểm nghiệm phi tham số MK cho thấy xu hướng tăng nhiệt độ trung bình trung bình cực tiểu đáng kể xu hướng nhiệt độ cực đại khơng đáng kể Năm 2019 [5], nhóm tác giả giới thiệu phương pháp kiểm nghiệm MK, Pettitt Tiêu chuẩn đồng chuẩn (SNH) sử dụng để phát xu hướng cho mưa nhiệt độ lưu vực sông Mono (Benin, Tongo) Kết cho thấy quy mơ hàng năm tồn lưu vực, nhiệt độ lượng mưa có xu hướng tăng lên giai đoạn quan sát Ở khu vực phía nam lưu vực, đỉnh mưa thứ hai, thường xảy vào tháng 9, kéo dài đến tháng 10 với giá trị cao Ở miền trung miền bắc, thời điểm bắt đầu mùa mưa chậm hơn, xuất đỉnh vào tháng lượng mưa nhỏ kéo dài đến tháng tăng trở lại sau Sự gia tăng giảm lượng mưa lớn dự kiến phần phía bắc lưu vực sông Ở Việt Nam, năm gần có nhiều nghiên cứu đặc điểm xu biển đổi lượng mưa Tuy nhiên, hầu hết nghiên cứu này, việc phân tích, đánh giá xu mức độ biến đổi yếu tố chủ yếu dựa vào hệ số góc phương trình hồi quy tuyến tính [6], phương pháp bình phương tối thiểu phổ biến Nhược điểm phương pháp nhạy cảm với sai số quan trắc tính biến động yếu tố xét Ngoài ra, phương pháp xu Sen kiểm nghiệm phi tham số MKcũng ứng dụng đem lại hiệu cao đáng tin cậy [7] Trong nghiên cứu công bố năm 2017 [8], tác giả dùng phương pháp kiểm nghiệm phi tham số MKvà xu Sen để đánh giá xu biến đổi lượng mưa thời đoạn lớn nhất: 15’, 30’, 45’, 60’, 90’, 120’ 180’ trạm Tân Sơn Hịa, thành phố Hồ Chí Minh, sử dụng chuỗi số liệu từ 1971-2016 Kết cho thấy xu biến đổi lượng mưa thời đoạn lớn có xu hướng tăng, tốc độ tăng nhanh 1,84 mm/10 năm (lượng mưa 15’) tiếp đến lượng mưa 180’ tăng 1,83 mm/10 năm Có thể thấy xu tăng lượng mưa thời đoạn lớn thành phố Hồ Chí Minh rõ rệt, nguyên nhân gây tượng ngập úng thành phố Trong nghiên cứu mình, Phạm Thanh Long Nguyễn Văn Tín [9] dùng phương pháp kiểm định MKvà xu Sen để đánh giá xu biến đổi ngày bắt đầu kết thúc mùa mưa đông sông Cửu Long giai đoạn 1984-2016 Kết cho thấy, ngày bắt đầu mùa mưa trạm Rạch Giá Cà Mau có xu hướng đến sớm với tốc độ tương ứng ngày/10 năm 4,4 ngày/10 năm Ngày bắt đầu mùa mưa trạm Vị Thanh có xu hướng đến muộn khoảng 2,7 ngày/10 năm Về phân bố ngày bắt đầu mùa mưa trung bình nhiều năm, khu vực tỉnh Cà Mau, Kiên Giang, Hậu Giang thường đến sớm (khoảng đầu tháng 6) Khu vực tỉnh ven biển phía Đơng thuộc Bến Tre, Trà Vinh, Tiền Giang có ngày bắt đầu mùa mưa đến muộn khoảng 10 ngày so với khu vực phía Cà Mau Ngày kết thúc mùa mưa có xu đến muộn Ba Tri với tốc độ khoảng 8,5 ngày/10 năm Vĩnh Long khoảng 4,7 ngày/10 năm, ngược lại ngày kết thúc mùa mưa trạm Cần Thơ có xu hướng đến sớm khoảng 4,7 ngày/10 năm Cà Mau khoảng 3,2 ngày/10 năm Trong nghiên cứu, Ngô Đức Thành Phan Văn Tân [10] sử dụng phương pháp kiểm định MKvà xu Sen để đánh giá xu biến đổi số yếu tố khí tượng cho giai đoạn 1961-2007 Các tác giả đánh giá xu biến đổi yếu tố khí tượng gồm: Nhiệt độ trung bình ngày 2m (T2m), nhiệt độ cực đại ngày (Tmax), nhiệt độ cực tiểu (Tmin), lượng mưa trung bình ngày (Pre), tốc độ gió 10m cực đại ngày (Vx), độ ẩm tương đối cực tiểu ngày (Um), bốc tiềm (Evap) cho giai đoạn 1961-2007 Kết phân tích cho thấy, T2m N Q, Hung, L X Hien / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 37, No (2021) 22-32 tăng rõ rệt hầu khắp trạm, Tmin có xu tăng mạnh, lớn xu T2m Tmax lại có xu tăng tương đối nhỏ đa số trạm thuộc Nam Trung Bộ Tây Nguyên Xu lượng mưa biến động mạnh theo khơng gian, khu vực phía Bắc giảm mưa khu vực từ Trung Trung Bộ trở vào lượng mưa lại có xu hướng tăng Phân tích tốc độ gió cực đại ngày cho thấy Vx có xu giảm rõ rệt, đặc biệt khu vực Nam Trung Bộ Độ ẩm tương đổi cực tiểu ngày khơng có biến đổi cách hệ thống, lượng bốc tiềm cho xu biến đổi rõ rệt, với mức tăng, giảm phụ thuộc vào khu vực cụ thể Bài báo công bố kết đánh giá xu biến đổi lượng mưa đảo Phú Quốc, dựa số phương pháp khác như: phương trình hồi quy tuyến tính, phân tích biến đổi lượng mưa việc sử dụng hệ số CV, số PCI, phương pháp đánh giá xu Sen Phân tích xu hướng thực thơng qua thử nghiệm tham số khơng tham số Tính chuẩn tính đồng phương sai tồn chuỗi số liệu bị ảnh hưởng yếu tố liệu bị thiếu thử nghiệm tham số Ưu điểm kiểm tra thống kê không tham số so với kiểm tra tham số phù hợp với liệu không phân phối, bị thiếu thường gặp chuỗi thời gian thủy văn Do đó, kiểm định MK sử dụng rộng rãi để phát xu hướng biến đổi yếu tố khí tượng nói chung lượng mưa nói riêng Kiểm định MK thử nghiệm không theo tỉ lệ, kiểm tra xu hướng chuỗi thời gian mà khơng xác định xu hướng tuyến tính hay phi tuyến tính Việc áp dụng nhiều phương pháp khác để tính tốn xu khác với phương pháp bình phương tối thiểu mà nghiên cứu trước dùng, kết hợp với việc kiểm nghiệm mức ý nghĩa xu đóng góp nghiên cứu Khu vực nghiên cứu Phú Quốc mệnh danh Đảo Ngọc, trải dài từ vĩ độ: 9°53′ đến 10°28′ độ vĩ bắc kinh độ: 103°49′ đến 104°05′ độ kinh đông, bao gồm thị trấn Dương Đông, An Thới xã: Bãi 25 Thơm, Gành Dầu, Cửa Cạn, Cửa Dương, Hàm Ninh, Dương Tơ, Hòn Thơm Thổ Chu Đây đảo lớn Việt Nam đảo lớn quần thể 22 đảo đây, nằm vịnh Thái Lan Đảo Phú Quốc với đảo khác tạo thành huyện đảo Phú Quốc trực thuộc tỉnh Kiên Giang Tồn huyện đảo có tổng diện tích 589.23 km² Thị trấn Dương Đơng, tọa lạc phía tây, huyện lỵ huyện đảo Phú Quốc nằm cách thành phố Rạch Giá 120 km cách thành phố Hà Tiên 45 km Năm 2006, Khu dự trữ sinh ven biển biển đảo Kiên Giang bao gồm huyện UNESCO công nhận khu dự trữ sinh giới Vùng biển Phú Quốc có địa hình phức tạp bị chia cắt sơng; nơi có địa hình cao phía Bắc đảo thấp dần phía Nam đảo Phần vùng biển quanh đảo nơng có độ sâu chưa đến 10 m Nền địa chất đảo loại sa thạch đá macma chua trung tính đá Granit, Granodiorit, Andezit Thành tạo macma chủ yếu thạch anh, biotit, hocblen Các loại đất hình thành đá sa thạch macma chua thường nghèo dinh dưỡng Phú Quốc hịn đảo có thời tiết mang tính nhiệt đới gió mùa nằm sâu vùng Vịnh Thái Lan với vĩ độ thấp Khí hậu chia làm hai mùa rõ rệt với mùa mưa tháng âm lịch kéo dài tháng 10 âm lịch, nhiều khu vực đảo có lượng mưa lên tới 4000 mm/năm, trung bình lượng mưa tháng mùa mưa 400 mm/tháng, nhiều năm có thời gian mưa kéo dài tới 20 ngày liên tục, độ ẩm suốt mùa mưa ln mức cao 85-90% Đảo Phú Quốc có chu vi đường bờ biển khoảng 130 km, địa hình phức tạp, núi bị chia cắt liên tục nên có nhiều suối rạch, vùng đất phẳng dọc bờ biển nhỏ, tập trung đơng dân cư, khồng năm gần Như nói trên, lượng mưa đảo tập trung mùa mưa, vùng đồng nhỏ lại thiếu thảm thực vật, thêm vào loạt đập ngăn nước nhỏ xây dựng đảo, núi có độ dốc cao, nên lượng nước mặt thường chảy tập trung nhanh, chảy với tốc độ cao, dẫn đến xói mịn rửa trơi đất đá Cũng đặc trưng nói nên mùa khô nước biển lấn sâu vào gây nhiễm 26 N Q, Hung, L X Hien / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 37, No (2021) 22-32 mặn, tượng khô cạn xảy đặn Trên huyện đảo Phú Quốc có sơng chính: sông Dương Đông bắt nguồn từ núi Đá Bạc Cái Khế đổ khu vực Dinh Cậu, chiều dài dịng 18,5 km, diện tích lưu vực 105 km2; sông Cửa Cạn bắt nguồn từ núi Chùa, men theo đường tụ thủy núi Chùa Vo Quấp đổ bãi Cửa Cạn, chiều dài dịng 28,75 km, diện tích lưu vực 147 km2; Rạch Tràm bắt nguồn từ dãy Hàm Ninh đổ bờ Bắc đảo, chiều dài dịng 14,8 km, diện tích lưu vực 49 km2 Các rạch lớn rạch Cửa Cạn, rạch Đầm,… nơi thoát nước biển thường để nước mặn xâm nhập vào đảo mùa khơ Hình Bản đồ hành đảo Phú Quốc Phương pháp nghiên cứu số liệu thu thập 3.1 Phương pháp nghiên cứu Mục đích phân tích xu biến đổi chuỗi số liệu theo thời gian xác định biến đổi biến ngẫu nhiên tăng hay giảm theo thời gian hay xác suất phân bố thay đổi theo thời gian Trog nghiên cứu này, phương pháp hồi quy tuyến tính, kiểm nghiệm phi tham số MK, xu Sen, phân tích biến đổi lượng mưa hệ số CV, số PCI kiểm tra mức độ hạn hán theo thời gian việc sử dụng số SPI – số lượng mưa tiêu chuẩn hóa, áp dụng 3.1.1 Hệ số CV (Coefficient of Variation) CV tính tốn để đánh giá thay đổi lượng mưa Giá trị CV cao số có độ biến thiên lớn ngược lại: CV = 100 Trong đó: CV - hệ số biến thiên; - độ lệch chuẩn; - lượng mưa trung bình Theo Hare [11], CV sử dụng để phân loại mức độ biến đổi lượng mưa chia thành ngưỡng sau: CV < 20: biến thiên; 20 < CV < 30: vừa phải; CV > 30: biến thiên lớn 3.1.2 Chỉ số PCI (Precipitation Concentration Index) PCI sử dụng để kiểm tra thay đổi (tính khơng đồng nhất) lượng mưa quy mô khác (hàng năm theo mùa) Các giá trị PCI tính toán, đưa Oliver sửa đổi De Luis đồng nghiệp [12]: N Q, Hung, L X Hien / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 37, No (2021) 22-32 12 P i PCI annual = i =1 100 Pi i =1 Trong đó: Pi – lượng mưa tháng thứ i Theo Oliver (1980) [13]: PCI < 10: tập trung thấp; 11 < PCI < 15: tập trung vừa phải; 16 < PCI < 20: tập trung cao; PCI > 21: tập trung cao 12 3.1.3 Chỉ số lượng mưa chuẩn hóa SPI (Standardized Precipitation Index) Chỉ số SPI cơng cụ khuyến cáo tổ chức Khí tượng giới (WMO) sử dụng rộng rãi để định lượng thâm hụt lượng mưa qua khoảng thời gian khác I (i) = (Xi − Xi ) Trong đó: I(i) - số chuẩn hóa năm thứ i; Xi - lượng mưa hàng năm; X i - lượng mưa trung bình nhiều năm; - độ lệch chuẩn chuỗi thời gian Trong nghiên cứu, SPI sử dụng để đánh giá thâm hụt vượt lượng mưa hàng năm: SPI > 2: vô ẩm ướt; 1,5 < SPI < 1,99: ẩm; 1,0 < SPI < 1,49: ẩm bình thường; -0,99 < SPI < 0,99: bình thường; -1,49 < SPI < -1: khơ vừa; -1,99 < SPI < -1,5: khô nghiêm trọng; SPI < -2: vô khô Mặt khác, lượng mưa bất thường chuẩn hóa cịn sử dụng để kiểm tra chất xu hướng, cho phép xác định năm khô ướt chuỗi thời gian sử dụng để đánh giá tần suất mức độ nghiêm trọng hạn hán Các mức độ hạn hán: I < -1,65: hạn hán cực đoan; -1,28 > I > -1,65: hạn hán nghiêm trọng; -0,84 > I > -1,28: hạn hán vừa phải; I > -0,84: không hạn hán 3.1.4 Kiểm định phi tham số MK(MK test) Kiểm định MKso sánh độ lớn tương đối phần tử chuỗi liệu khơng xét giá trị phần tử, điều tránh giá trị cực đại cực tiểu cục chuỗi số liệu Một ưu điểm 27 phương pháp không cần quan tâm việc tập mẫu tuân theo luật phân bố Giả sử có chuỗi trình tự thời gian (x1, x2,…, xn) với xi biểu diễn số liệu thời điểm i Giá trị thống kê MK(S) định nghĩa: S= n −1 n sign( x j − xi ) i =1 j =i +1 x j − xi sign ( x j − xi ) = x j − xi = − x − x j i Trong đó: xi, xj giá trị thời điểm thứ i j (j>i) S −1 Var ( S ) S S = Gán = S +1 S Var( S ) Với Var(S) phương sai S, tính bởi: n(n − 1)(2n + 5) − Var ( S ) = m 1 (t 1 − 1)(2t1 + 5) t =1 18 Trong đó: m số nhóm, nhóm tập phần tử chuỗi có giá trị, t1 số phần tử thuộc nhóm t τ có phân bố chuẩn chuẩn hóa N(0,1) Giá trị τ dương thể chuỗi có xu tăng, τ âm thể chuỗi có xu giảm Do τ ϵ N(0,1) nên việc kiểm nghiệm chuỗi có xu hay khơng trở nên đơn giản Trong nghiên cứu này, giá trị xu với mức ý nghĩa α = 0.1, nghĩa xác suất phạm phải sai lầm loại 10% 3.1.5 Xu Sen (Sen’s slope) Để xác định độ lớn Q xu chuỗi, ta sử dụng ước lượng Sen [14, 15] Q xác định trung vị dãy gồm n(n-1)/2 phần tử x j − xi , với i=1,2,…,n-1; j>i Với định nghĩa j −i vậy, Q có dấu với τ 28 N Q, Hung, L X Hien / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 37, No (2021) 22-32 Trong tính tốn, tính τ ta hồn toàn xác định xác suất P(T > ) từ phân bố chuẩn chuẩn hóa: P(T ) = 2 + z − t2 e dt = 0.5 − 2 z e − t2 dt Nếu 2P(T > ) < p ta kết luận chuỗi có xu thế, ngược lại 2P(T > ) > p chuỗi khơng có xu (với độ tin cậy p hay với mức ý nghĩa α) 3.2 Số liệu sử dụng Số liệu sử dụng nghiên cứu số liệu lượng mưa ngày (lượng mưa tích lũy 24 h) trạm Phú Quốc thời đoạn từ năm 1985 -2018, có nguồn gốc từ Đài Khí tượng Thủy văn tỉnh Kiên Giang, xử lý phân tích thành chuỗi mưa tháng, năm Kết phân tích 4.1 Kiểm nghiệm phi tham số Mann-Kendall (MK test) Giá trị lượng mưa hàng năm theo mùa chuỗi thời gian phân tích kiểm nghiệm MK (áp dụng cho lượng mưa tháng, mùa năm) khu vực Phú Quốc với mức ý nghĩa α = 0,1 Kết tính tốn trình bày Bảng Lượng mưa trung bình nhiều năm khu vực nghiên cứu 2803,3 mm với độ lệch chuẩn 517,42 18.46% CV Lượng mưa năm lớn 4164,5 mm năm 2000, ghi nhận năm ẩm chuỗi thời gian Lượng mưa năm nhỏ 1881,0 mm năm 2002, ghi nhận năm khô chuỗi thời gian Mùa mưa đóng góp khoảng 87,,78% tổng lượng mưa, tập trung chủ yếu vào tháng 7, 8, Mùa khô kéo dài từ tháng 12 dương lịch năm trước tới hết tháng năm sau, đóng góp lượng mưa nhỏ chiếm khoảng 12,21% tổng lượng mưa năm) Mùa khơ có giá trị CV 59,48 mùa mưa 16,73 thể mùa khơ có dao động mưa nhiều mùa mưa Tương tự ta thấy chi tiết tháng, dao động mưa tháng nhiều tháng tháng với giá trị CV 145,87 124,52 dao động tháng 6, tháng Kết tính tốn kiểm định MK cho thấy liệu lượng mưa trung bình hàng năm thỏa mãn mức ý nghĩa α = 0,1, lượng mưa mùa mưa mùa khô không thỏa mãn α = 0,1 Lượng mưa mùa mưa mùa khơ có xu hướng tăng khơng có ý nghĩa thống kê Thơng qua Bảng 1, cho thấy kết kiểm định MK cho giá trị S > tháng 3, 4, 7, 9, 11, 12, điều chứng tỏ lượng mưa tháng có xu hướng tăng; tháng 1, 2, 5, 6, 8, 10 cho giá trị S < 0, chứng tỏ lượng mưa tháng có xu hướng giảm Tháng có xu hướng tăng lớn nhất; tháng 5, có xu hướng giảm thấp Tuy nhiên, xét mặt ý nghĩa thống kê MK có ý nghĩa với xu lượng mưa tháng 5, 7, 8, 12 – thỏa mãn mức ý nghĩa α = 0,1 Bảng Các thống kê phân tích xu hướng lượng mưa Phú Quốc theo thử nghiệm MK Tháng Trung bình 32,0 24,3 73,3 151,4 259,7 370,7 412,0 SD 35,69 35,52 91,26 96,95 107,62 132,30 184,37 CV (%) 111,55 145,87 124,52 64,03 41,44 35,69 44,75 MK (S) -92 -1 73 40 -133 -45 157 Sen -0,55 0,00 0,52 0,94 -3,73 -1,27 7,60 p - value 0,176 1,000 0,285 0,562 0,050 0,513 0,020 N Q, Hung, L X Hien / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 37, No (2021) 22-32 10 11 12 Mùa mưa Mùa khô Năm 448,3 469,9 343,7 156,4 61,4 2460,8 342,5 2803,3 199,90 145,80 144,33 90,19 49,55 411,68 203,71 517,42 44,59 31,02 41,99 57,65 80,69 16,73 59,48 18,46 -133 17 -93 156 26 -7,52 0,53 -3,89 0,11 1,84 16,8 16,8 35,5 29 0,050 0,812 0,172 0,929 0,021 0,448 0,086 4.2 Xu biến đổi Sen 4.3 Phương trình hồi quy tuyến tính Xu biến đổi đặc trưng mưa xác định phương pháp Sen thơng qua phân tích giá trị góc Sen, sau sử dụng phương pháp kiểm định phi tham số MKđể kiểm tra xu đặc trưng với mức xác xuất ý nghĩa α = 0,1 Căn vào giá trị hệ số góc Sen biết xu biến đổi đặc trưng: hệ số góc Sen dương xu biến đổi đặc trưng tăng; hệ số góc Sen âm xu biến đổi đặc trưng giảm Xu biến đổi lượng mưa nhiều năm tháng thể Bảng Hình Sử dụng phương trình hồi quy tuyến tính, biến đổi lượng mưa hàng năm, lượng mưa mùa mưa lượng mưa mùa khơ phân tích biểu diễn kết Hình 3, Hình Hình Hình Biến đổi lượng mưa năm trạm Phú Quốc Hình Biểu đồ hệ số góc xu Sen đặc trưng lượng mưa tháng nhiều năm Biểu đồ biểu diễn xu biến đổi đặc trưng lượng mưa tháng nhiều năm trạm Phú Quốc (Hình 2) cho thấy xu biến đổi tháng không đồng đều: tháng có xu hướng tăng mạnh nhất, tháng có xu hướng giảm mạnh Hình Biến đổi lượng mưa mùa mưa trạm Phú Quốc 30 N Q, Hung, L X Hien / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 37, No (2021) 22-32 mùa khơ có xu hướng tăng lên (góc đường hồi quy mang dấu dương) 4.4 Chỉ số PCI SPI Hình Biến đổi lượng mưa mùa khơ trạm Phú Quốc Tốc độ thay đổi xác định độ dốc đường hồi quy, với công thức đường hồi quy thể Hình số 3, Nhìn vào hình ta nói lượng mưa năm lượng mưa mùa mưa có xu hướng giảm nhẹ (góc đường hồi quy có dấu âm), ngược lại với lượng mưa Ngoài ra, nghiên cứu cịn tính tốn số PCI SPI để đánh giá thay đổi (tính khơng đồng nhất) năm khô, năm ẩm khu vực nghiên cứu, chuỗi số liệu 34 năm từ 1985 đến 2018 Theo số PCI, kết tính tốn cho thấy: chuỗi thời gian nghiên cứu khơng có năm số PCI < 10; có 28 năm có mức độ tập trung mưa vừa phải (11 < PCI < 15); có năm có mức độ tập trung mưa cao (16 < PCI < 20) (Hình 6) Nói chung, lượng mưa Phú Quốc có độ tập trung đồng đều, có biến đổi đột biến Theo tính tốn cho thấy nhìn chung khoảng từ năm 2000 tới lượng mưa tập trung cao, đồng biến động so với năm 1999 trước Hình Biểu đồ số PCI trạm Phú Quốc Hình Biểu đồ số SPI năm trạm Phú Quốc N Q, Hung, L X Hien / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 37, No (2021) 22-32 Theo số SPI: năm ẩm năm 2000, năm 2002 năm hạn nghiêm trọng; năm 1987, 1992, 2008 năm có mức độ hạn vừa; năm 1997, 2012 năm ẩm bình thường; năm 2018 năm ẩm; cịn năm khác mức độ bình thường Năm 2018 đánh dấu lượng mưa lớn gây độ ẩm cao khu vực nghiên cứu (Hình 7) 4.5 Xu biến đổi số ngày mưa số ngày không mưa Biểu đồ biểu diễn xu biến đổi số ngày mưa nhiều năm trạm Phú Quốc (Hình 8) Kết tính tốn cho thấy số ngày mưa có xu hướng giảm hầu hết tháng năm, có tháng có xu hướng tăng (tháng 12), tháng 12 có xu hướng tăng mạnh nhất, tháng có xu hướng giảm mạnh 31 Biểu đồ biểu diễn xu biến đổi số ngày mưa nhiều năm trạm Phú Quốc (Hình 9) cho thấy số ngày khơng mưa có xu hướng tăng, tăng mạnh vào tháng 5, có tháng tháng 12 số ngày khơng mưa có xu hướng giảm với mức giảm tương đương Kết luận Nghiên cứu đánh giá xu biến đổi lượng mưa theo tháng nhiều năm, theo mùa trạm Phú Quốc từ 1985-2018 theo nhiều phương pháp số khác Kết cho thấy xu biến đổi lượng mưa theo mùa khô trạm Phú Quốc xu hướng tăng xu hướng mùa mưa trung bình năm lại có xu hướng giảm Sự biến đổi tháng không đồng đều, tốc độ tăng nhanh tháng (76 mm/10 năm), tốc độ giảm nhiều tháng (75 mm/10 năm) Năm ẩm năm 2000, năm 2002 năm hạn chuỗi thời gian nghiên cứu Đồng thời, hầu hết năm có mức độ tập trung mưa vừa phải, có năm mức độ tập trung mưa cao Tài liệu tham khảo Hình Biểu đồ hệ số góc Sen đặc trưng nhiều năm số ngày mưa Hình Biểu đồ hệ số góc Sen đặc trưng nhiều năm số ngày không mưa [1] IPCC, Climate Change 2007: Impacts, Adaptation and Vulnerability, Cambridge University Press, Cambridge, 2007, United Kingdom and New York, USA [2] K E Trenberth, L Smith, T Qian, A Dai, J Fasullo, Estimates of the Global Water Budget and Its Annual Cycle Using Observational and Model Data, Journal of Hydrometeorology, Vol Iss 4, 2007, pp 758-769, https://doi.org/10.1175/JHM600.1 [3] A Piticar, D Ristoiu, Spatial Distribution and Temporal Variability of Precipitation in Northeastern Romania, Riscuri si Catastrophe, Nr XII 13, Nr 2, 2013, pp 35-46 [4] A Asfaw, B Simane, A Hassen, A Bantider, Variability and Time Series Trend Analysis of Rainfall and Temperature in NorthCentral Ethiopia: A Case Study in Woleka Sub-basin, Weather and Climate Extremes, Vol 19, 2018, pp 29-41, https://doi.org/10.1016/j.wace.2017.12.002 32 N Q, Hung, L X Hien / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 37, No (2021) 22-32 [5] A E Lawin, N R Hounguè, C A Biaou, D F Badou, Statistical Analysis of Recent and Future Rainfall and Temperature Variability in the Mono River Watershed (Benin, Togo), Climate, Vol 7, Iss 1, 2019, article 8, https://doi.org/10.3390/cli7010008 [6] V T Hanh, C T T Huong, P V Tan, Trend of Maximum Daily Rainfall in Vietnam During 19612007, VNU Journal of Science, Natural Sciences and Technology, Vol 25, No 3S, 2009, pp 423-430 (in Vietnamese) [7] L N Quan, P V Tan, Projected Changes of Heavy Rainfall Indices over Vietnam Using Regional Climate Model (RegCM3), VNU Journal of Science, Natural Sciences and Technology, Vol 27, No 1S, 2011, pp 200-210 (in Vietnamese) [8] N V Tín, Non-parametric MK Test for Trend Detection of Maximum Short Period Rainfall Data in Ho Chi Minh City from 1971-2016, Vietnam Journal of Hydrometeorology, Vol 683, 2017, pp 52-55 (in Vietnamese) [9] P T Long, N V Tin, Non-parametric MannKendall Test for Trend Detection of the Start and End of Rainy Season in Mekong Delta, Vietnam, Journal of Climate Change Science, No 7, 2018, pp 1-7 (in Vietnamese) [10] N D Thanh, P V Tan, Non-parametric Test for Trend Detection of Some Meteorological Elements [11] [12] [13] [14] [15] for the Period 1961-2007, VNU Journal of Science, Natural Sciences and Technology, Vol 28, No 3S, 2012, pp 129-135 (in Vietnamese) W Hare, Assessment of Knowledge on Impacts of Climate Change, Contribution to the Specification of Art, of the UNFCCC, WBGU, Berlin Germany, 2003 M De Luis, J C G Hidalgo, M Brunetti, L A Longares, Precipitation Concentration Changes in Spain 1946-2005, Nat Hazards Earth Syst Sci., Vol 11, Iss 5, 2011, pp 1259-1265, https://doi.org/10.5194/nhess-11-1259-2011 J E Oliver, Monthly Precipitation Distribution: A Comparative Index, The Professional Geographer, Vol 32, Iss 3, 1980, pp 300-309, https://doi.org/ 10.1111/j.0033-0124.1980.00300.x P K Sen, Estimates of the Regression Coefficient Based on Kendall’s Tau, Journal of the American Statistical Association, Vol 63, Iss 324, 1968, pp 1379-1389, https://doi.org/10.1080/01621459.1968.10480934 K E Trenberth, J M Caron, The Southern Oscillation Revisited: Sea Level Pressures, Surface Temperature and Precipitation, Journal of Climate, Vol 13, Iss 24, 2000, pp 4358-4365, https://doi.org/10.117515200442(2000)0132.0.CO;2 ... Hình Hình Biến đổi lượng mưa năm trạm Phú Quốc Hình Biểu đồ hệ số góc xu Sen đặc trưng lượng mưa tháng nhiều năm Biểu đồ biểu diễn xu biến đổi đặc trưng lượng mưa tháng nhiều năm trạm Phú Quốc (Hình... giá xu biến đổi lượng mưa theo tháng nhiều năm, theo mùa trạm Phú Quốc từ 1985-2018 theo nhiều phương pháp số khác Kết cho thấy xu biến đổi lượng mưa theo mùa khô trạm Phú Quốc xu hướng tăng xu. .. Năm 2018 đánh dấu lượng mưa lớn gây độ ẩm cao khu vực nghiên cứu (Hình 7) 4.5 Xu biến đổi số ngày mưa số ngày không mưa Biểu đồ biểu diễn xu biến đổi số ngày mưa nhiều năm trạm Phú Quốc (Hình