Tổng quan các nghiên cứu về ngày bắt đầu gió mùa mùa hè
1.1.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới
Đến nay, nhiều nghiên cứu trên thế giới đã được thực hiện về ngày bắt đầu gió mùa mà không tính đến chỉ tiêu về mưa, đặc biệt là trong khu vực Đông Á và Biển Đông Một ví dụ điển hình là nghiên cứu của Wang và LinHo (2004), trong đó họ sử dụng chỉ số gió vĩ hướng tại mực 850 hPa, tính trung bình cho miền từ 5° đến 15° N và 110° đến 120° E.
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu USCS từ NCEP/NCAR trong giai đoạn 1948-2001 để xác định ngày bắt đầu gió mùa hè trên khu vực Biển Đông Ngày bắt đầu gió mùa được xác định dựa trên pentad đầu tiên sau ngày 25 tháng 4, với hai tiêu chí: (a) USCSlớn hơn 0 trong pentad đầu tiên; (b) ít nhất ba trong bốn pentads tiếp theo có USCSlớn hơn 0 và trung bình 4 pentad USCS lớn hơn 1 m/s Kết quả cho thấy pentad bùng phát sớm nhất là pentad 25 (1-5 tháng 5) và muộn nhất là pentad 34 (14-19 tháng 6), với trung bình trong toàn bộ thời kỳ là pentad 28 (15-20 tháng 5) Kajikawa và Wang B (2012) cũng đã sử dụng dữ liệu tái phân tích về gió vĩ hướng ở mực 850 hPa từ NCEP/NCAR.
Từ năm 1945 đến 2008, các chỉ tiêu của Wang và LinHo (2004) đã được phát triển thành các tiêu chí cụ thể như sau: (1) Vào ngày bắt đầu gió mùa hè và trong 5 ngày tiếp theo, chỉ số SCSSM trung bình phải lớn hơn 0, cho thấy gió tây được thiết lập liên tục; (2) Trong 20 ngày tiếp theo, chỉ số SCSSM phải dương trong ít nhất 15 ngày; (3) Chỉ số SCSSM trung bình cộng dồn trong 20 ngày phải lớn hơn 1 m/s, chứng tỏ có sự chuyển đổi mùa liên tục SCSSM là tốc độ gió vĩ hướng trên mực 850hPa trung bình cho khu vực biển Đông trong miền 5°N - 15°N.
Kết quả nghiên cứu cho thấy, từ năm 1994 đến 2008, ngày bắt đầu gió mùa hè trung bình trên khu vực biển Đông xảy ra sớm hơn so với giai đoạn 1979-1993 Cụ thể, gió mùa bắt đầu vào ngày 14 tháng 5, trong khi giai đoạn trước đó là vào ngày 30 tháng 5.
Năm 2008, Wang và cộng sự đã tổng kết và thảo luận về các chỉ tiêu gió mùa mùa hè, phân loại chúng thành năm loại chính Các chỉ số này được nghiên cứu và đề xuất nhằm cải thiện hiểu biết về đặc điểm của gió mùa trong mùa hè.
Loại thứ nhất dựa trên sự tương phản về nhiệt độ giữa phía đông và phía tây, được hình thành bởi sự khác biệt về khí áp mặt biển giữa khu vực đất liền Đông Á và đại dương ở Tây Bắc Thái Bình Dương Ý tưởng này ban đầu được Guo (1983) đề xuất và sau đó đã được sửa đổi bởi Shi và Zhu (1996), Peng và cộng sự (2000), cũng như Zhao và Zhou (2005) Định nghĩa này nhấn mạnh rằng sự khác biệt nhiệt độ giữa đại dương và đất liền theo hướng đông-tây có thể xác định cường độ gió mùa tây nam tại khu vực Đông Á.
Loại thứ hai phản ánh "sự tương phản về nhiệt độ giữa phía bắc và phía nam" thông qua độ đứt theo chiều thẳng đứng của gió vĩ hướng, như nghiên cứu của Webster và Yang (1992) Các chỉ số trong thể loại này chủ yếu tính toán gió nhiệt vĩ hướng giữa mực 850 và mực 200 hPa, dựa trên sự khác biệt về nhiệt độ giữa khu vực đất liền Đông Á và Biển Đông, như đã chỉ ra trong các nghiên cứu của Wang và cộng sự (1998), Zhu và cộng sự (2000), He và cộng sự (2001) Ý tưởng chính của các chỉ số này là nhấn mạnh tầm quan trọng của sự tương phản nhiệt độ giữa biển và đất liền.
Chỉ số thứ ba sử dụng độ đứt của xoáy (shear vorticity) để đo lường biến đổi gió mùa mùa hè ở khu vực tây bắc Thái Bình Dương, được đề xuất lần đầu bởi Wang và Fan (1999) Chỉ số này được tính bằng hiệu của U850 tại hai khu vực khác nhau: (5° -15° N, 90° -130° E) và (22,5° -32,5° N, 110° -140° E) Zhang và cộng sự (2003) đã điều chỉnh miền xác định của chỉ số này, trong khi Lau và Yang (2000) áp dụng nó cho gió vĩ hướng ở mực 200 hPa để nghiên cứu ảnh hưởng đến gió mùa mùa hè Đông Á Huang và Yan (1999) đã giới thiệu một chỉ số kết nối từ xa trong khí quyển phản ánh xoáy tại mực 500 hPa ở ba lưới trong khu vực Đông Á và Tây Bắc Thái Bình Dương.
Chỉ số "gió mùa tây nam" là một công cụ quan trọng để đánh giá cường độ của gió mùa Đông Á ở độ cao 850 hPa Khu vực gió này chủ yếu bao phủ các vùng gió mùa mùa hè Đông Á cận nhiệt đới và trải dài trên nhiều vĩ tuyến khác nhau (Li và Zeng, 2002; Wang).
Nghiên cứu của Qiao và cộng sự (2002) cùng với Ju và cộng sự (2005) đã chỉ ra một số chỉ số liên quan đến thành phần gió nam, trong khi Wu và Ni (1997) đã sử dụng các chỉ số này để phân tích biến thiên của thành phần gió nam Thêm vào đó, Y F Wang và cộng sự (2001) cũng đã nghiên cứu về biến thiên kinh hướng của thành phần gió nam.
Loại thứ năm được gọi là "chỉ số gió mùa Biển Đông", vì nó là một phần quan trọng của gió mùa mùa hè Đông Á, với sự thay đổi của nó thường phản ánh sự biến đổi trong gió mùa này Chang và Chen (1995) đã phát hiện ra việc sử dụng chỉ số gió tây nam mực thấp để xác định thời kỳ bắt đầu của gió mùa, nhưng không phải cường độ Họ chủ yếu dựa vào hệ thống mưa tiền mei-yu và hệ thống mưa meiyu để xác định gió mùa mùa hè Đông Á Các chỉ số chiều thẳng đứng (Li và Zhang 1999) cùng với sự kết hợp của gió tây nam 850-hPa và bức xạ sóng dài OLR đã được nghiên cứu bởi Liang và cộng sự (1999), Wu và Liang (2001), và Zhang cùng các cộng sự.
2002), hoặc chỉ tính đến gió tây nam mực 850hpa và 1000hPa (Dai và cộng sự
2000, Lu và Chan 1999), và xoáy thế ẩm (Yao và Qian 2001)
Hầu hết các thử nghiệm trước đây về chỉ số gió mùa chỉ áp dụng cho các vùng cụ thể và thiếu tính toàn cầu Nhận ra điều này, Li và Zeng (2002) đã đề xuất một chỉ số gió mùa hợp nhất, phù hợp cho tất cả các vùng gió mùa, nhưng chỉ dựa vào gió trung bình tháng chuẩn hóa nên không xác định chính xác thời điểm bắt đầu và kết thúc gió mùa Zhang và Wang (2008) đã tổng kết và giới thiệu một chỉ số gió mùa mới có thể xác định thời điểm bắt đầu và kết thúc cho hầu hết các loại gió mùa, trái ngược với chỉ số WF của Wang và Fan (1999) Chỉ số WF phản ánh sự khác biệt trong hai hình thế chính của hệ thống tuần hoàn gió mùa mùa hè Đông Á, là rãnh gió mùa tây bắc Thái Bình Dương và áp cao cận nhiệt.
Chức năng của chỉ số WF được xác nhận qua hệ số tương quan cao (0,8) với trung bình chuẩn sai lượng mưa ở vùng biển Philippines tại khu vực phía bắc Biển Đông (10° -20° N, 110° -140° E) trong giai đoạn 1979-2006 Tuy nhiên, Zhang và Wang (2008) chỉ ra rằng các chu kỳ gió mùa tại một số vị trí không thể xác định, điều này có thể do việc sử dụng ngưỡng mưa cố định.
1.1.2 Tình hình nghiên cứu trong nước
Trong nước, Nguyễn Thị Hiền Thuận (2001) [7] đã sử dụng số liệu gió mực
Nghiên cứu gió mùa tây nam ở Tây Nguyên và Nam Bộ dựa trên dữ liệu 850 hPa từ Trung tâm nghiên cứu khí tượng Úc cho thấy có thể xác định ngày bắt đầu gió mùa bằng cách phân tích số liệu gió và tính ổn định, liên tục của lớp gió lệch tây Kết quả cho thấy gió tây nam ở khu vực đông nam vịnh Bengal hình thành sớm hơn khoảng 10 ngày so với miền Nam Việt Nam Sự phát triển của các nhiễu động trên vùng Bengal và hoạt động của dải thấp xích đạo thường dẫn đến những đợt gió mùa mạnh Nghiên cứu cũng nhấn mạnh rằng cần có thêm nghiên cứu về sự kết hợp giữa các chỉ tiêu gió và mưa trong thời kỳ bắt đầu mùa mưa.
Trần Việt Liễn (2008) [4] sử dụng bộ số liệu tái phân tích của NCEP/NCAR
Từ năm 1961 đến 2000, nghiên cứu đã phân tích dữ liệu gió mực 850 hPa, 200 hPa, OLR và lượng mưa từ 175 trạm trên toàn quốc để tính toán hệ số tương quan giữa các chỉ số gió mùa và lượng mưa Kết quả cho thấy các chỉ số gió mùa có mối liên hệ chặt chẽ với diễn biến khí hậu Việt Nam, đặc biệt là lượng mưa, phục vụ cho việc nghiên cứu và dự báo gió mùa Nghiên cứu chỉ ra rằng gió mùa hè tại Việt Nam bắt đầu trung bình vào pentad 28 (16 – 20 tháng 5) và kết thúc vào pentad 58 (13 – 17 tháng 10) hàng năm Ngoài ra, các chỉ số gió mùa dựa vào gió vĩ hướng ở mực 850 mb cho thấy khả năng phản ánh chính xác hơn diễn biến và ảnh hưởng của gió mùa trên các khu vực nhỏ, nơi có cơ chế tác động phức tạp.
Tổng quan các nghiên cứu về ngày bắt đầu mùa mƣa
1.2.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới
Nhiều nghiên cứu trên thế giới đã xác định ngày bắt đầu mùa mưa dựa vào các chỉ tiêu lượng mưa Một nghiên cứu tiêu biểu của Mattsumoto và cộng sự (1997) đã sử dụng chỉ tiêu pentad, xác định ngày bắt đầu mùa mưa là pentad đầu tiên trong 3 pentad liên tiếp có lượng mưa trung bình lớn hơn lượng mưa trung bình nhiều năm, trong khi 3 pentad trước đó có lượng mưa nhỏ hơn Sử dụng dữ liệu mưa trung bình năm ngày tại bán đảo Đông Dương từ 1975-1987, nghiên cứu cho thấy mùa mưa hè bắt đầu sớm nhất ở Đông Bắc Ấn Độ vào đầu tháng 4, tiếp theo là khu vực đất liền bán đảo Đông Dương vào cuối tháng 4 và đầu tháng 5.
Zhang và cộng sự (2002) [27] đƣa ra chỉ tiêu: ngày bắt đầu mùa mƣa là ngày có mƣa TB trƣợt 5 ngày thỏa mãn:
-5 ngày liên tiếp có lƣợng mƣa lớn hơn 5mm/ngày
-Trong 20 ngày tiếp theo sau ngày bắt đầu, có ít nhất 10 ngày có lƣợng mƣa trên 5mm/ngày
Sử dụng số liệu lượng mưa trung bình trong 5 ngày từ 30 trạm trên bán đảo Đông Dương giai đoạn 1951-1996, Zhang và cộng sự đã xác định rằng ngày bắt đầu gió mùa mùa hè trung bình là 09/05 Năm 1988 ghi nhận ngày bắt đầu sớm nhất vào 13/04, trong khi năm 1958 có ngày bắt đầu muộn nhất vào 04/06, với độ lệch tiêu chuẩn là 12 ngày.
Cũng vào năm 2002, Wang và LinHo [25]đƣa ra một chỉ tiêu khác về ngày bắt đầu mùa mƣa đƣợc tính theo công thức sau:
RRi là sự chênh lệch lượng mưa giữa pentad thứ i (Ri) và lượng mưa trung bình của tháng Giêng (R JAN) Khi giá trị RRi lớn hơn 5mm, pentad i sẽ được xác định là thời điểm bắt đầu mùa mưa.
Số liệu mưa toàn cầu từ CMAP (độ phân giải 2.5° x 2.5°) trong giai đoạn 1979-1998 đã được sử dụng để phân tích cấu trúc không gian và thời gian của mưa tại khu vực Châu Á-Thái Bình Dương Lượng mưa Pentad TBNN được tính cho thời kỳ này cho thấy rằng mưa gió mùa mùa hè bắt đầu sớm nhất ở khu vực đông nam vịnh Bengal vào cuối tháng 4 (P23-P24), tiếp theo là khu vực bán đảo Đông Dương vào đầu tháng 5 (P25-P26) Sau đó, mưa xuất hiện ở khu vực Biển Đông giữa tháng 5 (P27-P28), tiếp theo là khu vực cận nhiệt đới tây bắc Thái Bình Dương (P29) và sự khởi đầu của mùa mưa Meiyu.
Từ năm 1981, Stern và cộng sự đã xác định ngày bắt đầu mùa mưa bằng cách nghiên cứu chỉ số mưa, trong đó định nghĩa ngày bắt đầu mùa mưa chủ yếu dựa vào các chỉ tiêu liên quan đến lượng mưa.
- Tổng lƣợng mƣa của 5 ngày liên tiếp trên 25 mm
- Ngày bắt đầu và ít nhất 2 ngày trong chuỗi 5 ngày liên tiếp đều có lƣợng mƣa trên 0.1 mm/ngày
- Không có quá 7 ngày liên tiếp không có mƣa trong chuỗi 30 ngày tiếp theo
1.2.2 Tình hình nghiên cứu trong nước
Nhiều nghiên cứu trong nước đã xác định thời điểm bắt đầu mùa mưa tại Việt Nam thông qua việc sử dụng các chỉ số mưa.
Ngô Thị Thanh Hương và cộng sự (2013) đã áp dụng ba chỉ tiêu của Matsumoto (1997), Wang-Linho (2002) và Zang (2002) để xác định ngày bắt đầu mùa mưa tại Việt Nam, sử dụng dữ liệu mưa tái phân tích từ APHRODITE và số liệu quan trắc từ năm 1961-2000 Kết quả cho thấy chỉ tiêu của Zang và cộng sự (2002) phù hợp hơn với những hiểu biết trước đây về ngày bắt đầu mùa mưa ở Việt Nam so với Matsumoto và Wang-Linho Đặc biệt, giai đoạn 1981-2000 ghi nhận mùa mưa bắt đầu sớm hơn giai đoạn 1961-1980, với mùa mưa ở Tây Nguyên bắt đầu vào giữa tháng 4 và ở Nam Bộ vào đầu tháng 5.
Lê Thị Xuân Lan và cộng sự [3] đã xây dựng chỉ tiêu cho về ngày bắt đầu mùa mƣa cho khu vực Nam Bộ nhƣ sau:
-Ngày bắt đầu mùa mƣa là ngày có lƣợng mƣa 5mm, tổng lƣợng mƣa trƣợt
10 ngày sau đó lớn hơn 50mm, với ít nhất 5 ngày có mƣa và sau thời kỳ này không có chuỗi ngày gián đoạn mƣa liên tục quá 5 ngày
Theo nghiên cứu dựa trên số liệu lượng mưa từ năm 1984-2002, mùa mưa ở Nam Bộ thường bắt đầu từ cuối tháng 4 đến giữa tháng 5 Tỉnh Bình Phước, bắc Đồng Nai, Rạch Giá và Cà Mau là những nơi có ngày bắt đầu mùa mưa sớm nhất, vào 10 ngày cuối tháng 4 Các tỉnh như Tây Ninh, Bình Dương, nam Đồng Nai, thành phố Hồ Chí Minh, Long An, An Giang, Sóc Trăng, một phần tỉnh Tiền Giang và nam Bạc Liêu có ngày bắt đầu mùa mưa trong khoảng 10 ngày đầu tháng 5 Trong khi đó, các tỉnh ven biển phía đông, từ Vũng Tàu trở đi, thường bắt đầu mùa mưa muộn hơn.
Mùa mưa ở miền Đông và miền Tây Việt Nam bắt đầu sớm nhất vào cuối tháng 3 đến đầu tháng 4 năm 1999, với Gò Công (Tiền Giang) đến Bến Tre, Trà Vinh kéo dài đến gần Bạc Liêu Khu vực Vũng Tàu - Bến Tre có ngày bắt đầu mùa mưa muộn hơn, vào ngày 21/4 Những năm có hiện tượng La-Nina mạnh thường ghi nhận mùa mưa bắt đầu sớm hơn trung bình nhiều năm, trong khi những năm El Nino mạnh lại có ngày bắt đầu muộn hơn Tuy nhiên, những năm có El Nino và La Nina yếu không cho thấy mối tương quan rõ rệt với ngày bắt đầu mùa mưa tại khu vực Nam Bộ.
Nguyễn Lê Dũng và cộng sự (2015) đã phân tích số liệu lượng mưa trung bình theo ngày từ APHRODITE trong giai đoạn 1958-2007, được chuẩn hóa để tiệm cận phân phối chuẩn hơn Định nghĩa về ngày bắt đầu mùa mưa được sửa đổi từ Zhang et al (2002), trong đó mùa mưa mùa hè bắt đầu khi thành phần chính đầu tiên (PC1) dương liên tục trong 7 ngày và trong 20 ngày có hơn 14 ngày dương Kết quả cho thấy ngày bắt đầu gió mùa mùa hè trên bán đảo Đông Dương trung bình vào ngày 06/5 với độ lệch chuẩn 13 ngày, đặc trưng bởi sự mở rộng đột ngột của đối lưu nhiệt đới và sự xuất hiện của gió mùa tây nam từ Ấn Độ Dương, trong khi áp cao cận nhiệt đới rút lui về phía đông và dòng gió tây ở vĩ độ trung bình suy yếu.
Phan Văn Tân và cộng sự (2016) đã nghiên cứu bốn chỉ tiêu để xác định ngày bắt đầu mùa mưa ở khu vực Tây Nguyên, bao gồm chỉ tiêu SS của Stern, chỉ tiêu SS1 (biến thể của SS với điều kiện 50% số trạm thỏa mãn), chỉ tiêu S_Z của Zang và chỉ tiêu S_VN (biến thể của Zang) Số liệu nghiên cứu bao gồm lượng mưa quan trắc hàng ngày tại 10 trạm từ năm 1981 đến 2010 Kết quả cho thấy ngày bắt đầu mùa mưa trung bình theo chỉ tiêu SS là 26/4, còn theo chỉ tiêu SS1 là 29/4, với ngày bắt đầu mùa mưa sớm nhất theo chỉ tiêu SS là 2/4 vào năm 1999.
Ngày 3/4 năm 1999 được xác định là ngày bắt đầu mùa mưa (SS1), trong khi ngày bắt đầu mùa mưa muộn nhất theo chỉ tiêu SS là 19/5 năm 2006, và SS1 vào ngày 23/5 năm 1991 Phan Văn Tân và cộng sự nhận thấy rằng chỉ tiêu SS và SS1 phù hợp hơn với biến động lượng mưa và
Năm 2016, ngày bắt đầu mùa mưa theo chỉ tiêu của Stern (1981) cho thấy sự phù hợp hơn với biến trình lượng mưa và lượng bốc hơi trung bình nhiều năm ở khu vực Tây Nguyên so với chỉ tiêu của Zang Do đó, trong luận văn này, tác giả quyết định sử dụng chỉ tiêu của Stern (1981) để xác định ngày bắt đầu mùa mưa cho từng trạm cụ thể tại Tây Nguyên Kết quả tính toán này sẽ được so sánh với ngày bắt đầu gió mùa hè và sẽ được trình bày trong Chương 3.
Số liệu
Nguồn số liệu đƣợc sử dụng bao gồm:
- Bộ số liệu mƣa theo ngày của 17 trạm trên khu vực Tây Nguyên từ năm
1981 đến năm 2016 dùng để tính ngày bắt đầu mùa mƣa, bao gồm các trạm: Đắc
Trong khu vực Tây Nguyên, có 13 trạm khí tượng được sử dụng để phân tích đặc điểm mùa mưa, bao gồm Tô, Kon Tum, Playcu, Yaly, Ayunpa, EaHleo, Buôn Hồ, Buôn Mê Thuột, EaKmat, Lăk, Đắk Mil, Đắk Nông, Đà Lạt, Liên Khương, và Bảo Lộc Tuy nhiên, do thời gian số liệu ngắn, 4 trạm Yaly, EaHleo, Lăk và Đắk Mil không được đưa vào dự báo ngày bắt đầu mùa mưa.
- Số liệu tái phân tích bao gồm:
Trường nhiệt độ mặt nước biển SST, độ phân giải 2,0 0 x2,0 0 của Trung tâm
The National Climate Data Center (NCDC) provides U.S national climate data, while the Climate Prediction Center (CPC) offers a global longwave radiation (OLR) dataset at a resolution of 2.5° x 2.5° Additionally, the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) supplies a 850mb meridional wind field dataset, also at a 2.5° x 2.5° resolution, through the Climate Data Assimilation System I (CDAS-1) as part of the NCEP-NCAR Reanalysis Project These datasets are averaged over the three-month period of January, February, and March (JFM) and are utilized as predictive factors for determining the onset of the rainy season.
Trường gió U850 và trường áp suất mực biển MSLP theo ngày từ bộ số liệu tái phân tích JRA55, với độ phân giải 1.25° x 1.25°, đã được chuẩn hóa và tính trung bình cho miền từ 11-15° N; 107-110° E Dữ liệu này được sử dụng để xác định ngày bắt đầu gió mùa hè cho khu vực Tây Nguyên.
Trường độ cao địa thế vị (HGT) trung bình tháng và trường gió (U,V) trung bình tháng từ bộ số liệu tái phân tích JRA55 của Cơ quan Khí tượng Nhật Bản, giai đoạn 1981 đến 2016, với độ phân giải 1.25° x 1.25°, đã được sử dụng để xây dựng các bản đồ hoàn lưu thời kỳ trước mùa mưa ở khu vực Tây Nguyên.
Phương pháp
2.2.1 Phương pháp xác định ngày bắt đầu gió mùa mùa hè
Ngày bắt đầu gió mùa mùa hè đƣợc xác định theo chỉ số NRM
NRM=dấu(U850) x giá trị tuyệt đối(MSLP x U850)
U850 là gió vĩ hướng tại mực 850mb, trong khi MSLP là áp suất mực biển được chuẩn hóa qua giá trị trung bình và độ lệch chuẩn, sau đó tính trung bình trượt trong 5 ngày Ngày bắt đầu của gió mùa hè được xác định khi NRM có giá trị dương, và những ngày tiếp theo cũng phải có giá trị dương, cho phép có những khoảng ngắt (NRM có giá trị âm) kéo dài tối đa 5 ngày.
Mùa mưa tại khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ thường gặp phải tình trạng gián đoạn do áp cao cận nhiệt đới, dẫn đến hiện tượng gió mùa bị ngắt quãng, được gọi là hạn bà Chằn, kéo dài từ 7 đến 8 ngày Để phù hợp với điều kiện thời tiết khí hậu đặc thù của Tây Nguyên, luận văn này sẽ điều chỉnh các chỉ tiêu và cho phép những khoảng ngắt (NRM có giá trị âm) kéo dài lên đến 9 ngày.
2.2.2 Phương pháp xác định ngày bắt đầu mùa mưa
Ngày bắt đầu mùa mƣa đƣợc tính theo chỉ tiêu của Stern và cộng sự (1981) theo định nghĩa:
- Tổng lƣợng mƣa của 5 ngày liên tiếp trên 25 mm
- Ngày bắt đầu và ít nhất 2 ngày trong chuỗi 5 ngày liên tiếp đều có lƣợng mƣa trên 0.1 mm/ngày
- Không có quá 7 ngày liên tiếp không có mƣa trong chuỗi 30 ngày tiếp theo
Khu vực Tây Nguyên có địa hình cao và phức tạp, dẫn đến sự tương tác phức tạp giữa nhiều hệ thống thời tiết và ảnh hưởng đến mưa Qua thử nghiệm tính toán, tác giả phát hiện một số trạm có thời kỳ gián đoạn mưa lên đến 9 ngày Do đó, nếu giữ nguyên chỉ tiêu thứ ba, một số trạm trong những năm nhất định sẽ không xác định được ngày bắt đầu mùa mưa Vì vậy, luận văn đề xuất sửa đổi chỉ tiêu thứ ba thành “Không có quá 9 ngày liên tiếp không mưa trong chuỗi 30 ngày tiếp theo.”
2.2.3 Phương pháp phân tích tương quan CaNon (CCA) sử dụng để dự báo ngày bắt đầu mùa mƣa
Phương pháp này kết hợp với việc xây dựng phương trình hồi quy để nâng cao tính độc lập giữa các yếu tố dự báo Chi tiết về cách thực hiện phương pháp này đã được trình bày trong nhiều tài liệu và giáo trình, có thể tham khảo trong các nguồn [10], [14], [20].
Cụ thể, trong phân tích CCA, chúng ta xem xét hai véc tơ dự báo, x và y, với kỳ vọng E[x]=E[y]=0 Phương pháp này nhằm tìm ra các cặp véc tơ kết hợp tuyến tính giữa nhân tố dự báo và yếu tố dự báo, sao cho các tương quan Canon r1, r2, , rM giữa mỗi cặp (vm, wm) đạt giá trị tối đa, đồng thời đảm bảo rằng các tương quan với các biến Canon v và w ở các cặp khác bằng không.
Các vectơ Canon am và bm được xác định từ các ma trận con của ma trận hiệp phương sai đầy đủ của các yếu tố dự báo trong x và y Trong đó, [Sxx] là ma trận phương sai (IxI) của các nhân tố dự báo x, [Syy] là ma trận phương sai (JxJ) của các nhân tố dự báo y, và [Sxy] = [Syx] T có kích thước tương ứng.
(I x J) là ma trận hiệp phương sai giữa các yếu tố x và y
Một phương pháp hiệu quả và dễ dàng để tính toán CCA là sử dụng phân tích giá trị riêng (SVD), như được đề xuất bởi Press et al (1986) và Kirk Baker.
Trong đó khí hiệu -1/2 thể hiện ma trận đối xứng thỏa mãn
Ma trận [Sxx] được xác định theo công thức [Sxx] -1/2 [Sxx] -1/2 =[Sxx] -1 (Wilks, 2006) Trong đó, [Rc] là ma trận chéo kích thước (MxM) chứa các hệ số tương quan Canon Các định nghĩa em và fm tương ứng là cột thứ m của ma trận [E] và [F], cho phép nhận được các véc tơ Canon thông qua phương pháp này.
Thuật toán CCA đảm bảo các phương sai Canon đều bằng phương sai đơn vị
Do tính chất này và sự khác biệt giữa các nhân tố dự báo, trong một trường hợp dự báo cụ thể, các nhân tố dự báo x được chiếu lên các véc tơ Canon a theo phương trình (1), tạo ra trường véc tơ tương ứng của biến Canon v.
M nhân tố dự báo Biến này sau đó sẽ đƣợc sử dụng để dự báo biến Canon của yếu tố dự báo tương ứng bằng việc sử dụng
Giá trị ước lượng của yếu tố dự báo nhận được bằng cách nghịch đảo phương trình (2)
Trong đó ma trận [B] chứa các véc tơ b m nhƣ các hàng của nó
CCA là một kỹ thuật thống kê đa biến tiên tiến, vượt trội hơn so với hồi quy bội và phân tích phân biệt, vì nó cho phép xử lý nhiều yếu tố dự báo cùng một lúc.
Phương pháp CCA (Canonical Correlation Analysis) trong dự báo sử dụng hàm trực giao tự nhiên EOF (empirical orthogonal function) để phân tích các nhân tố dự báo X và Y thành hai trường thứ cấp theo không gian và thời gian thông qua các véc tơ riêng trực giao Các véc tơ này độc lập và chứa thông tin chủ yếu từ các thành phần đầu tiên Tiếp theo, phương pháp phân tích giá trị riêng SVD (singular value decomposition) được áp dụng để xác định các cặp véc tơ riêng của yếu tố X và Y có tương quan tốt, được sắp xếp theo thứ tự giảm dần Cuối cùng, các véc tơ này trở thành véc tơ riêng CCA của các biến X và Y.
Y, hệ số tương quan giữa X và Y được xắp xếp giảm dần chính là hệ số tương quan Canon Sau đó, phương trình hồi quy sẽ được xây dựng dựa trên các mode CCA này Cách phân tích này có một số đặc điểm sau: (1) Làm tăng tính độc lập giữa các biến; (2) Giảm thiểu đƣợc khối lƣợng phép tính – giảm đƣợc loại sai số tính toán;
(3) Giúp tìm ra được những tín hiệu quan trọng từ trường nền, loại bỏ bớt những dao động không mong muốn
Simon Mason và Bradfield Lyon từ trung tâm IRI (2007) đã phân tích ứng dụng phương pháp CCA trong dự báo, đặc biệt là việc sử dụng nhiệt độ mặt nước biển (SST) để dự báo lượng mưa cho khu vực Philippines (PRCP).
Dùng kỹ thuật EOF để phân tích cả hai trường SST và PRCP tổng các thành phần theo không gian EOF(x,y) và một theo thời gian PC(t) nhƣ sau:
Trong nghiên cứu này, n đại diện cho tổng số quan trắc, ví dụ như m0 năm Thông thường, một số EOF đầu tiên, chẳng hạn như m EOF, đã chứa hầu hết thông tin quan trọng về trường nhiệt độ bề mặt biển (SST).
Tương tự đối với PRCP ta có
Sau khi phân tích tương quan Canon, việc chú ý đến mode 1 trong phân tích này cho thấy hình thế của SST và PRCP tại khu vực Philippines theo thành phần EOF(x,y), như được thể hiện trong hình 2.1.
Đặc điểm trường mưa trên khu vực Tây Nguyên
Để nghiên cứu đặc điểm mưa tại khu vực Tây Nguyên, chúng tôi đã sử dụng số liệu mưa theo ngày và tháng từ 12 trạm quan trắc trong khu vực này Dữ liệu được thu thập trong vòng 35 năm, bắt đầu từ năm
Bảng 3.1 Kinh vĩ độ các trạm nghiên cứu tại khu vực Tây Nguyên
STT Tên Trạm Kinh độ Vĩ độ
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu lượng mưa hàng ngày trong 35 năm tại 12 trạm ở khu vực Tây Nguyên để tính toán các chỉ số khí hậu quan trọng Cụ thể, luận văn đã xác định lượng mưa ngày trung bình nhiều năm, lượng mưa tuần trung bình nhiều năm (10 ngày một lần), lượng mưa tháng trung bình nhiều năm, và tổng lượng mưa năm trung bình nhiều năm cho từng trạm cũng như cho toàn bộ khu vực Tây Nguyên.
Trước đây, nhiều tác giả đã đưa ra các chỉ tiêu khác nhau về ngày bắt đầu mùa mưa cho từng khu vực, nhưng hầu hết đều tính toán dựa trên năm cụ thể và lấy trung bình để xác định ngày bắt đầu mùa mưa trung bình nhiều năm (TBNN) Bài viết này đặt ra một phương pháp ngược lại, xem xét chỉ tiêu TBNN cho từng trạm dựa trên số liệu thực tế nhiều năm, sau đó tính toán ngày bắt đầu mùa mưa TBNN cho toàn bộ khu vực Tây Nguyên và so sánh với các tính toán trước đây Kết quả cho thấy, do sự bù trừ giữa các năm mưa nhiều và ít, lượng mưa ngày TBNN khi đạt 5mm thường kéo theo những ngày tiếp theo cũng đạt 5mm trở lên Ngày bắt đầu mùa mưa TBNN tại Tây Nguyên được xác định là ngày mà lượng mưa trung bình đạt 5mm, với ít nhất 4 trong 7 ngày tiếp theo có lượng mưa từ 5mm trở lên Ngày kết thúc mùa mưa TBNN là ngày có lượng mưa nhỏ hơn 5mm, và những ngày sau đó cũng đều có lượng mưa TBNN nhỏ hơn 5mm/ngày.
3.1.1 Toàn bộ khu vực Tây Nguyên
Khu vực Tây Nguyên có lượng mưa năm trung bình khoảng 2000mm, nhưng phân bố không đồng đều giữa các trạm Tại hai trạm Đăk Nông và Bảo Lộc, tổng lượng mưa năm cao hơn hẳn, dao động từ 2500-3000mm Ngược lại, các trạm An Khê, Buôn Hồ và Liên Khương chỉ ghi nhận lượng mưa trung bình từ 1550-1560mm.
Hình 3.1 Lượng mưa năm trung bình tại các trạm trên khu vực Tây Nguyên
Mùa mưa ở khu vực Tây Nguyên bắt đầu sớm hơn so với Nam Bộ, với lượng mưa tháng 4 đạt gần 120mm Theo tiêu chí thông dụng ở Việt Nam, mùa mưa được xác định khi lượng mưa tháng đạt từ 100mm trở lên Lượng mưa tiếp tục tăng dần trong ba tháng đầu mùa mưa (tháng 4, tháng 5, tháng 6), dao động từ khoảng 120-230mm.
Hình 3.2 Lượng mưa tháng TBNN tại khu vực Tây Nguyên
Tổng lƣợng mƣa năm TBNN tại Tây Nguyên
Lƣợng mƣa tháng TBNN tại KV Tây
Trong ba tháng chính của mùa mưa (tháng 7, tháng 8, tháng 9), lượng mưa tháng tăng lên từ 250-320mm Cuối mùa mưa, lượng mưa bắt đầu giảm, nhưng tháng 10 vẫn ghi nhận lượng mưa cao gần 250mm Đến tháng 11, lượng mưa giảm xuống còn khoảng 145mm, và tháng 12, khi bước vào mùa khô, lượng mưa giảm nhanh chóng chỉ còn 30-35% so với tháng 11 Tháng 1 và tháng 2, thuộc mùa đông, ghi nhận lượng mưa tối thiểu với tổng lượng mưa tháng trung bình chỉ dưới 15mm.
Lượng mưa tuần tại khu vực Tây Nguyên được tính là tổng lượng mưa trong 10 ngày, với biến trình lượng mưa tuần thể hiện rõ mùa mưa Từ tuần thứ 12 (cuối tháng 4), lượng mưa trung bình đã đạt 50mm và tiếp tục tăng dần, đạt giá trị cao nhất từ tuần thứ 21 đến tuần thứ 28 (cuối tháng 7 đến đầu tháng 10) với lượng mưa trung bình khoảng 100mm.
33, tuần cuối tháng 11, lƣợng mƣa tuần giảm nhanh xuống chỉ còn khoảng 35mm
Hình 3.3 Lượng mưa tuần TBNN tại khu vực Tây Nguyên
R tuần TBNN tại khu vực Tây Nguyên
Hình 3.4 Biến trình lượng mưa ngày TBNN trên khu vực Tây Nguyên tính cả hai trạm phía đông (An Khê và MĐrăk)
Lượng mưa ngày trung bình tại khu vực Tây Nguyên trong 35 năm (1981-2015) cho thấy rằng từ tháng 1 đến tháng 2, lượng mưa rất thấp, chỉ dưới 1mm/ngày, do đây là hai tháng chính của mùa khô Bắt đầu từ tháng 3, lượng mưa có xu hướng tăng nhưng vẫn dưới 2mm/ngày, và đến cuối tháng 3, lượng mưa có thể đạt gần 3mm/ngày Sang tháng 4, lượng mưa tiếp tục gia tăng, với một số ngày đạt 5mm/ngày, nhưng những ngày sau đó lại giảm xuống dưới mức này Tuy nhiên, trong 35 năm qua, có những năm ghi nhận lượng mưa cục bộ lớn, dẫn đến lượng mưa ngày không điển hình.
Lƣợng mƣa ngày TBNN tại KV Tây Nguyên
Mùa mưa tại Tây Nguyên bắt đầu vào ngày 27 tháng 4, khi lượng mưa hàng ngày vượt quá 5mm và gia tăng dần đến tháng 10 Từ cuối tháng 7 đến đầu tháng 10, lượng mưa trung bình đạt từ 10-12mm/ngày, đặc biệt vào ngày 03 tháng 10, có thể lên đến 15mm, do ảnh hưởng của bão hoặc áp thấp nhiệt đới Ví dụ, vào ngày 03 tháng 10 năm 1990, bão IRA đã gây ra lượng mưa từ 40-70mm ở phía nam và 80-120mm ở phía bắc Tây Nguyên Tương tự, năm 2013, áp thấp nhiệt đới từ bão WUTIP cũng làm mưa lớn tại khu vực này, với hai trạm An Khê và MĐrăk ghi nhận lượng mưa trên 100mm.
Ngày kết thúc mùa mưa trung bình tại Tây Nguyên được xác định khi lượng mưa hàng ngày giảm xuống dưới 5mm và duy trì mức này trong những ngày tiếp theo Theo đó, mùa mưa tại Tây Nguyên sẽ kết thúc vào ngày 25 tháng 11.
Việc loại bỏ hai trạm An Khê và MĐrăk, vốn đóng góp lớn vào lượng mưa, sẽ làm thay đổi biến trình mưa ngày TBNN Kết quả cho thấy ngày bắt đầu mùa mưa TBNN sẽ được rút ngắn, cụ thể là vào ngày 26 tháng 4, trùng với chỉ tiêu SS được tính cho giai đoạn từ 1981 đến nay.
Theo nghiên cứu của Phan Văn Tân và cộng sự năm 2016, ngày kết thúc mùa mưa của thủy văn nông nghiệp sẽ diễn ra sớm hơn, vào ngày 27 tháng 10 Đồng thời, lượng mưa trong ngày cực trị cũng sẽ có sự phân bố đồng đều hơn.
Hình 3.5 Biến trình lượng mưa ngày TBNN trên khu vực Tây Nguyên bỏ qua hai trạm phía đông (An Khê và MĐrăk)
3.1.2Các khu vực cụ thể
Trung bình khu vực Tây Nguyên cho thấy lượng mưa tháng có xu hướng rõ rệt, với lượng mưa thấp nhất vào tháng 1 và tháng 2, sau đó tăng dần và đạt đỉnh vào tháng 8 Tuy nhiên, khi xem xét từng khu vực cụ thể, sự phân bố lượng mưa tháng lại khác nhau rõ rệt giữa các trạm.
Trong tổng số 12 trạm quan trắc, chỉ có 5 trạm ghi nhận lượng mưa tháng cực đại vào tháng 8, bao gồm Đăk Tô, Kom Tum, Playcu, Đăk Nông và Bảo Lộc.
Trong tháng 9, năm trạm ghi nhận lượng mưa cực đại gồm Buôn Hồ, Buôn Mê Thuột, EakMat, Đà Lạt và Liên Khương Hai trạm An Khê và MĐrăk, nằm ở khu vực sườn đông, lại có lượng mưa cực đại vào tháng 10 và tháng 11 Hầu hết các trạm đạt lượng mưa tháng vượt quá 100mm vào tháng 4, trong khi hai trạm Đăk Nông và Bảo Lộc đã có lượng mưa trên 100mm từ tháng 3.
Lƣợng mƣa ngày TBNN tại KV Tây Nguyên bỏ qua An Khê và MĐrăk
Hình 3.6 Lượng mưa tháng TBNN tại khu vực Tây Nguyên
Ngày bắt đầu gió mùa mùa hè trên khu vực Tây Nguyên
Biến trình trung bình nhiều năm của chỉ số NRM cho khu vực Tây Nguyên (từ 11-15°N, 107-110°E) trong giai đoạn 1981-2016 cho thấy sự biến động lớn hơn so với NRM trung bình toàn khu vực Việt Nam và Biển Đông (7.5-25°N, 100-120°E) Mặc dù có sự khác biệt, ngày bắt đầu gió mùa mùa hè tại Tây Nguyên trung bình diễn ra vào ngày 8/5, chỉ sai khác hai ngày so với kết quả của Nguyễn và cộng sự cho khu vực Việt Nam và Biển Đông (ngày 10/5).
Hình 3.13 Biến trình trung bình nhiều năm (1981-2016) của chỉ số NRM cho khu
NRM TBNN TẠI TÂY NGUYÊN
Việc sử dụng chỉ số NRM để tính toán ngày bắt đầu gió mùa mùa hè hàng năm không mang lại kết quả như mong đợi Kết quả tính toán được trình bày trong bảng 3.3, trong đó ký hiệu NA thể hiện trường hợp không xác định được.
Bảng 3.3 Ngày bắt đầu gió mùa mùa hè cho khu vực Tây Nguyên (11-15 0 N, 107-
110 0 E) bằng việc sử dụng chỉ số NRM
Năm OD Năm OD Năm OD
Một số năm có thể xác định ngày bắt đầu gió mùa mùa hè nhờ chỉ số NRM, chẳng hạn như năm 1981 và 1986, khi NRM bắt đầu có giá trị dương Trong những năm này, các khoảng ngắt có giá trị âm không quá 9 ngày rơi vào các ngày 5/5 và 2/5.
Hình 3.14 Biến trình năm 1981 và năm 1986 của chỉ số NRM cho khu vực Tây
Mặc dù trong một số năm, các khoảng ngắt NRM có giá trị âm lên đến 9 ngày, nhưng vẫn khó xác định ngày bắt đầu gió mùa hè cho khu vực Tây Nguyên, điển hình như năm 1988 và 2010, khi chỉ số NRM liên tục âm quá 9 ngày cho đến hết tháng 7.
Hình 3.15 Biến trình năm 1988 và năm 2010 của chỉ số NRM cho khu vực Tây
Mặc dù một số năm có thể xác định rõ ngày bắt đầu của gió mùa mùa hè, nhưng trong những năm như 1985, 1989, 2005 và 2016, ngày bắt đầu lại lùi về giữa hoặc cuối tháng 7 Sự chậm trễ này không phù hợp, vì thời gian này đã rơi vào giai đoạn phát triển và thịnh hành của gió mùa mùa hè.
Hình 3.16 Biến trình của chỉ số NRM TBNN cho khu vực phía bắc (13-15 0 N, 107-
110 0 E) và phía nam Tây Nguyên (11-13 0 N, 107-110 0 E)
NRM TBNN TẠI PHÍA BẮC TÂY NGUYÊN
NRM TBNN TẠI PHÍA NAM TÂY NGUYÊN
Thử nghiệm tính toán thêm chỉ số NRM cho khu vực phía bắc (13-15 0 N,107-
Khu vực phía bắc và phía nam Tây Nguyên (11-13 độ Bắc, 107-110 độ Đông) có biến trình của chỉ số NRM được thể hiện trong hình 3.16 Kết quả tính ngày bắt đầu gió mùa mùa hè cho từng năm được trình bày trong bảng 3.4.
Khu vực nhỏ càng làm khó khăn việc xác định ngày bắt đầu gió mùa hè qua chỉ số NRM, đặc biệt là tại phía nam Tây Nguyên, nơi không thể xác định được cả ngày bắt đầu gió mùa trung bình nhiều năm Chỉ số NRM có sự biến động lớn, với nhiều khoảng âm kéo dài đến tháng 7, khiến cho việc xác định ngày bắt đầu gió mùa hè trở nên không hợp lý, như ở phía bắc Tây Nguyên với ngày 22/7 Nhiều năm không thể tính toán được ngày bắt đầu gió mùa hè cho cả hai khu vực phía bắc và phía nam Tây Nguyên, trùng khớp với những năm không xác định được ngày bắt đầu cho toàn khu vực.
Bảng 3.4 Ngày bắt đầu gió mùa mùa hè cho khu vực phía bắc (11-13 0 N, 107-
110 0 E) (bên trái) và phía nam Tây Nguyên (13-15 0 N, 107-110 0 E) (bên phải) bằng việc sử dụng chỉ số NRM
Năm OD Năm OD Năm OD
Năm OD Năm OD Năm OD
Chỉ số NRM chỉ tính toán ngày bùng phát gió mùa mùa hè cho khu vực rộng lớn, với giá trị trung bình trên toàn khu vực nhằm loại bỏ nhiễu động Tuy nhiên, đối với các khu vực nhỏ như Tây Nguyên, chỉ số này có thể không chính xác trong việc xác định ngày bùng phát gió mùa cho từng năm cụ thể Tây Nguyên nằm ở vùng chuyển tiếp giữa hai hệ thống gió mùa và có địa hình cao, phức tạp, dẫn đến khó khăn trong việc tính toán ngày bắt đầu gió mùa mùa hè Ngay cả trong mùa gió mùa, gió tây nam tại khu vực này cũng hoạt động không liên tục, cho thấy rằng hiện tượng mưa không chỉ do gió mùa tây nam mà còn bị ảnh hưởng bởi nhiều hình thế thời tiết khác.
Ngày bắt đầu mùa mƣa trên khu vực Tây Nguyên
Kết quả tính toán cho 17 trạm ở khu vực Tây Nguyên cho thấy chỉ có 13 trạm có đủ số liệu để xác định ngày bắt đầu mùa mưa trung bình, do 4 trạm không cung cấp thông tin đầy đủ.
Bảng 3.5 Ngày bắt đầu mùa mưa trung bình cho toàn khu vực Tây Nguyên từ năm
Nam ORD_tbkhuvuc Nam ORD_tbkhuvuc Nam ORD_tbkhuvuc
Bảng 3.5 thể hiện ngày bắt đầu mùa mưa trung bình tại khu vực Tây Nguyên từ năm 1981 đến 2016 Trong 36 năm qua, mùa mưa bắt đầu sớm nhất vào năm 1999 (ngày 3-4) và năm 1989 (ngày 4-4) Các năm 1985, 2009 và 2014 cũng ghi nhận mùa mưa đến sớm với ngày bắt đầu lần lượt là 5-4 và 7-4 Ngược lại, mùa mưa muộn nhất xảy ra vào năm 1998 (ngày 15-5) và năm 1981 (ngày 14-5).
Vào ngày 13 tháng 5 năm 1991, khu vực Tây Nguyên đã trải qua tình trạng hạn hán nghiêm trọng Ngày bắt đầu mùa mưa tại khu vực này được tính toán là vào ngày 25 tháng 4, với độ lệch chuẩn là 12 ngày.
Chuẩn sai ngày bắt đầu mùa mưa ở khu vực Tây Nguyên được phân tích theo các năm và mối quan hệ với hiện tượng ENSO Các ký hiệu trên trục tung thể hiện các năm Trung tính (N), El Nino (E), La Nina (L), và các giai đoạn chuyển tiếp như N-E (từ Trung tính sang El Nino) và N-L (từ Trung tính sang La Nina) Các ký hiệu khác như E-N-L chỉ ra sự chuyển đổi từ El Nino sang Trung tính rồi đến La Nina trong năm.
Quan hệ giữa ngày bắt đầu mùa mƣa tại Tây Nguyên và
Hình 3.17 cho thấy mối quan hệ giữa ngày bắt đầu mùa mưa tại khu vực Tây Nguyên và hiện tượng ENSO qua các năm Các năm La Nina thường có mùa mưa đến sớm, trong khi đó, các năm El Nino, đặc biệt là những năm chuyển pha từ El Nino sang trung tính hoặc từ El Nino sang La Nina, thường có mùa mưa đến muộn hơn mức trung bình Thời gian bắt đầu mùa mưa phụ thuộc vào cường độ của hiện tượng này.
El Niño và La Niña có ảnh hưởng đáng kể đến thời tiết hàng năm Năm 1989 và 1999 là hai năm có mùa mưa đến sớm nhất và đều diễn ra trong điều kiện La Niña mạnh Điều này cho thấy mối liên hệ giữa hiện tượng khí hậu này và sự thay đổi của mùa mưa.
Năm 1999 ghi nhận hiện tượng La Nina mạnh kỷ lục kéo dài từ tháng 7 năm 1998 đến hết năm 2000, với cường độ mạnh nhất vào năm 1999 Mùa mưa năm 2000 đến sớm nhưng không bằng năm 1989, năm mà La Nina chuyển sang trạng thái trung tính Năm 1989 cũng chứng kiến La Nina mạnh từ tháng 4, tháng 5 năm 1988 Hai năm có mùa mưa đến muộn nhất là 1991 và 1998, cả hai đều xảy ra sau các năm El Nino mạnh Trong những năm trung tính, thời điểm bắt đầu mùa mưa không theo quy luật nhất định, có năm đến muộn, có năm đến sớm hơn trung bình Điều này cho thấy ENSO ảnh hưởng lớn đến ngày bắt đầu mùa mưa ở Tây Nguyên, nhưng không phải là yếu tố quyết định duy nhất, còn có nhiều nguyên nhân khác tác động Ảnh hưởng rõ ràng nhất của ENSO xảy ra khi cường độ mạnh, trong khi các năm trung tính hoặc ENSO yếu không có tác động rõ ràng.
Bảng 3.6 Ngày bắt đầu mùa mưa cho 17 trạm trên khu vực Tây Nguyên
Bảng 3.6 trình bày kết quả tính toán ngày bắt đầu mùa mưa cho 17 trạm ở khu vực Tây Nguyên, trong đó 4 trạm có dữ liệu ngắn từ năm 1998 đến nay, còn lại 13 trạm có số liệu đầy đủ từ năm 1981 đến 2016 Ngày bắt đầu mùa mưa không đồng đều giữa các trạm; các trạm phía nam như Đắk Mil, Đắk Nông, Đà Lạt, Liên Khương và Bảo Lộc có ngày bắt đầu mưa sớm nhất, từ 28 tháng 3 đến 24 tháng 4 Các trạm phía bắc như Đăk Tô, Kon Tum, Playcu, Yaly có ngày bắt đầu mưa từ 23 tháng 4 đến 26 tháng 4, trong khi khu vực trung Tây Nguyên có ngày bắt đầu từ 29 tháng 4 đến 4 tháng 5 với độ lệch chuẩn khác nhau Hai trạm MĐrăk và An Khê ở phía đông Tây Nguyên có ngày bắt đầu mưa muộn nhất, lần lượt là 5 tháng 5 và 26 tháng 5, với độ lệch chuẩn lớn, đặc biệt là An Khê do ảnh hưởng của gió mùa tây nam yếu hơn Trạm EaKmat cũng có độ lệch chuẩn cao, có thể do yếu tố địa hình.
Bảng 3.7 Ngày bắt đầu mùa mưa sớm nhất và muộn nhất của 17 trạm trên khu vực
Trạm ORD sớm nhất Năm xảy ra ORD muộn nhất Năm xảy ra
Trung bình khu vực Tây Nguyên ghi nhận mùa mưa bắt đầu sớm nhất vào năm 1999 và muộn nhất vào năm 1998, nhưng không phải tất cả các trạm đều tuân theo quy luật này Tại bốn trạm Yaly, EaHleo, Lăk và ĐăkMin, do chỉ có dữ liệu từ năm 1998, ngày bắt đầu mưa sớm nhất được ghi nhận vào năm 2012 và 2013 Trong số 14 trạm có dữ liệu từ năm 1981, chỉ có bốn trạm Kon Tum, Đăk Nông, Liên Khương và Bảo Lộc bắt đầu mưa sớm nhất vào năm 1999, trong khi các trạm khác ghi nhận ngày bắt đầu mưa vào các năm 1989, 1994, 1997, 2009 và 2011 Đặc biệt, năm 1998 là năm có mùa mưa đến muộn nhất, nhưng chỉ có trạm Đăk Min ghi nhận ngày bắt đầu mưa muộn nhất trong năm này, trong khi các trạm khác không có ngày bắt đầu mưa muộn nhất vào năm 1998.
Khu vực Tây Nguyên có mùa mưa không đồng đều trong cùng một ngày do đặc thù địa hình Mùa mưa thường bắt đầu sớm ở phía nam, sau đó lan ra phía bắc, trung Tây Nguyên và cuối cùng là phía đông Ngày trung bình bắt đầu mùa mưa rơi vào 25 tháng 4, trong khi gió mùa hè bắt đầu vào 08 tháng 5, cho thấy mùa mưa đến sớm hơn gió mùa hè Với vị trí địa lý và địa hình phức tạp, Tây Nguyên không chỉ chịu ảnh hưởng của gió mùa hè mà còn của nhiều hệ thống gây mưa khác, dẫn đến khó khăn trong việc xác định ngày bắt đầu gió mùa bằng chỉ số NRM Do đó, việc dự báo ngày bắt đầu mùa mưa ở Tây Nguyên là cần thiết và cần được nghiên cứu để ứng dụng trong dự báo khí tượng.
Hoàn lưu thời kỳ trước mùa mưa trên khu vực Tây Nguyên
Để phân tích hoàn lưu thời kỳ trước mùa mưa tại Tây Nguyên, các năm được chia thành ba nhóm Nhóm đầu tiên bao gồm những năm có ngày bắt đầu mùa mưa sớm hơn 10 ngày so với trung bình, như các năm 1981, 1983, 1986, 1987, 1991, 1998, 2002, 2010, 2015, và 2016 Nhóm thứ hai gồm những năm có ngày bắt đầu mùa mưa muộn hơn 10 ngày so với trung bình, bao gồm các năm 1984, 1989, và 1994.
Các năm 1995, 1999, 2000, 2009, 2012, 2013 và 2014 có ngày bắt đầu mùa mưa khác biệt so với mức trung bình nhiều năm Trong khi đó, nhóm năm còn lại có ngày bắt đầu mùa mưa xảy ra gần với mức trung bình, với độ lệch chuẩn sai ngày bắt đầu mùa mưa nằm trong khoảng lớn hơn -10 ngày và nhỏ hơn 10 ngày.
Hình 3.18 mô tả đường dòng, tốc độ gió và độ cao địa thế vị trên các mực
Trong các năm có ngày bắt đầu mùa mưa đến sớm, lượng mưa trung bình trong ba tháng JFM đạt 850, 700 và 500mm, trong khi ở những năm có ngày bắt đầu mùa mưa đến muộn, lượng mưa này lại thấp hơn Hình 3.19 cho thấy sự so sánh giữa các năm có ngày bắt đầu mùa mưa gần với mức trung bình nhiều năm.
Hình 3.18 trình bày đường dòng, tốc độ gió (được tô màu) và độ cao địa thế vị (đường contour) trung bình trong ba tháng JFM ở các mực 850, 700 và 500mb Bên trái là dữ liệu trung bình các năm có mùa mưa đến sớm, trong khi bên phải là dữ liệu trung bình các năm có mùa mưa đến muộn.
Trong những năm có mùa mưa đến sớm, áp cao cận nhiệt đới Tây Thái Bình Dương hoạt động mạnh mẽ trong ba tháng đầu năm Trên các tầng 500mb và 700mb, đường 5870 và đường 3150 bao trùm toàn bộ phía nam Việt Nam, với đường 5870 còn mở rộng xuống tận 5 độ vĩ bắc Tại mực 500mb, một tâm cao khá mạnh với đường 5880 được thể hiện rõ.
Thái Bình Dương đang có hoạt động mạnh mẽ và phát triển xuống độ sâu 850mb, với tâm cao khép kín đạt trên 1530 Đường 1520 mở rộng về phía tây, bao trùm toàn bộ khu vực Trung Bộ, Tây Nguyên và một phần miền Đông Nam Bộ.
Hình 3.19 trình bày đường dòng, tốc độ gió (được tô màu) và độ cao địa thế vị (đường contour) trung bình trong ba tháng JFM trên các mức áp suất 850, 700 và 500mb, tương ứng với mùa mưa gần với giá trị trung bình nhiều năm.
Trong những năm có mùa mưa diễn ra bình thường, áp cao cận nhiệt Tây Thái Bình Dương hoạt động yếu hơn, với đường 5860 bao trùm toàn bộ phía nam Việt Nam và mở rộng xuống gần 5 độ vĩ bắc Trên mực 700mb, đường 3150 chỉ còn là một tâm nhỏ ở phía đông kinh tuyến 120 độ đông, trong khi đường 1520 trên mực 850mb không bao trùm khu vực Trung Bộ và Tây Nguyên, mà rút ra phía đông ngoài kinh tuyến 107 độ đông Đối với những năm có mùa mưa đến muộn, áp cao cận nhiệt đới hoạt động rất yếu, với đường 5860 chỉ thu hẹp trong khoảng 10-17 độ vĩ bắc trên mực 500mb, không có sự xuất hiện của đường 1015 trên mực 700mb, và đường 1520 tiếp tục rút ra phía đông ngoài kinh tuyến 112 độ đông trên mực 850mb.
Hoàn lưu thời kỳ trước mùa mưa trong ba tháng đầu năm có mối liên quan rõ rệt đến thời điểm bắt đầu mùa mưa tại khu vực Tây Nguyên Các yếu tố ảnh hưởng đến hoàn lưu này có khả năng làm thay đổi thời gian xuất hiện mùa mưa, có thể sớm hơn, muộn hơn hoặc gần như tương đương với mức trung bình nhiều năm Do đó, các nhân tố liên quan đến hoàn lưu trong ba tháng đầu năm có thể được sử dụng để dự báo ngày bắt đầu mùa mưa tại khu vực Tây Nguyên.
3.4 Kết quả thử nghiệm dự báo ngày bắt đầu mùa mƣa cho khu vực Tây Nguyên Để dự báo cho ngày bắt đầu mùa mƣa trên khu vực Tây Nguyên, chỉ có 13 trạm có bộ số liệu đủ dài đƣợc đƣa vào dự báo, còn 4 trạm Yaly, EaHleo, Lăk và Đăk Min có bộ số liệu ngắn nên không đƣợc đƣa vào dự báo
Phương pháp phân tích tương quan Canon đã được áp dụng để dự báo ngày bắt đầu mùa mưa cho khu vực Tây Nguyên, như đã trình bày trong phần 2.2 ở Chương 2 Ba yếu tố dự báo chính được sử dụng là nhiệt độ bề mặt biển (SST), tốc độ gió vĩ hướng trên mực 850mb (U850) và trường phát xạ sóng dài (OLR) trung bình trong ba tháng JFM Bảng 3.8 cung cấp thông tin về 10 giá trị riêng đầu tiên cùng với tỷ lệ phần trăm biến động (% variance) của 10 vector riêng đầu tiên từ các trường SST.
OLR, U850 và chuẩn sai ngày bắt đầu mùa mƣa trên khu vực Tây Nguyên (ORDA)
Trường ORD chiếm ưu thế với 10 mode đầu tiên, đóng góp tới 95.4% tổng lượng thông tin Tiếp theo, trường OLR đạt 91.7%, trường SST 86.9%, và trường U850 chỉ đạt 64.3% Đặc biệt, mode 1 của trường OLR chiếm đến 46.7% lượng thông tin, trong khi mode 1 của trường ORD và SST cũng có tỷ lệ cao, lần lượt là 34.6% và 31.6% Ngược lại, mode 1 của trường U850 chỉ đạt 12.5%, cho thấy sự khác biệt rõ rệt trong mức độ thông tin giữa các trường.
Bảng 3.8 Bảng phân phối các giá trị riêng của 10 mode đầu tiên của các trường
Phương pháp hồi quy từng bước được áp dụng để xác định số mode tối ưu nhằm xây dựng phương trình dự báo ngày bắt đầu mùa mưa tại khu vực Tây Nguyên ORD Số mode tối ưu được chọn dựa trên kỹ năng dự báo, cụ thể là hệ số tương quan trung bình giữa dự báo và quan trắc tại tất cả các trạm rtb, với mục tiêu đạt giá trị lớn nhất Bảng 3.9 cung cấp thông tin về hệ số tương quan Canon tương ứng với các mode của ba yếu tố dự báo: SST, OLR và U850, cùng với hệ số tương quan trung bình giữa dự báo và quan trắc tại các trạm.
Bảng 3.9 trình bày hệ số tương quan Canon cho các mode của ba nhân tố dự báo SST, OLR và U850 Chỉ số rtb thể hiện hệ số tương quan trung bình giữa các trạm dự báo và quan trắc.
Nhân tố dự báo Hệ số tương quan Canon rtb
Trong nghiên cứu dự báo khí hậu, trường SST và OLR chỉ cần sử dụng mode đầu tiên để đạt được kết quả tối ưu với chỉ số rtb cao nhất lần lượt là 0.3 và 0.21 Hệ số tương quan Canon cho mode đầu tiên của SST và OLR lần lượt là 0.84 và 0.65 Đối với trường U850, cần đến ba mode CCA để có kết quả dự báo tốt nhất, với hệ số tương quan Canon cao nhất ở mode đầu tiên là 0.77, giảm xuống 0.42 và 0.30 ở mode thứ hai và thứ ba Chỉ số rtb cao nhất cho trường hợp sử dụng nhân tố U850 là 0.27.