Xây dựng chỉ tiêu khách quan xác định ngày bắt đầu mùa mưa cho khu vực Tây Nguyên-Nam Bộ

Trong nghiên cứu này, một phương pháp mới nhằm lựa chọn chỉ tiêu xác định ngày bắt đầu mùa mưa (Rainy Season Onset Date - RSOD) được đề xuất và áp dụng cho khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ dựa trên số liệu mưa ngày quan trắc tại trạm trong giai đoạn 1979-2015.

VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 85-94 Original Article Objective Criteria to Determine the Rainy Season Onset Date for the Central Highlands and Southern Vietnam Pham Thanh Ha*, Phan Van Tan VNU University of Science, 334 Nguyen Trai, Thanh Xuan, Hanoi, Vietnam Received 25 April 2021 Revised 14 June 2021; Accepted 30 June 2021 Abstract: In this study, a new approach to selecting the Rainy Season Onset Date (hereafter denoted as RSOD) criteria is proposed and applied for Central Highlands and Southern Vietnam based on daily rainfall station data from 1979 to 2015 This approach bases on the similarity between stationbased RSODs and regional-scale RSOD signal, obtained by applying Multi variable Principal Component Analysis (MPCA) The results show that these selected criteria can capture reasonably the heterogeneity of the start of the rainy season on both regional- and local-scale The determined RSODs for the Central Highlands and the South are consistent with previous studies It suggests the application potential of this approach in objectively determining the suitable RSOD criteria for each station (local-scale) in other regions Keywords: Rainy season onset date, Central Highlands, Southern, Vietnam.* * Corresponding author E-mail address: phamthanhha.k56@hus.edu.vn https://doi.org/10.25073/2588-1094/vnuees.4772 85 86 P T Ha, P V Tan / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 85-94 Xây dựng tiêu khách quan xác định ngày bắt đầu mùa mưa cho khu vực Tây Nguyên-Nam Bộ Phạm Thanh Hà*, Phan Văn Tân Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội, 334 Nguyễn Trãi, Thanh Xuân, Hà Nội, Việt Nam Nhận ngày 25 tháng năm 2021 Chỉnh sửa ngày 14 tháng năm 2021; Chấp nhận đăng ngày 30 tháng năm 2021 Tóm tắt: Trong nghiên cứu này, phương pháp nhằm lựa chọn tiêu xác định ngày bắt đầu mùa mưa (Rainy Season Onset Date - RSOD) đề xuất áp dụng cho khu vực Tây Nguyên Nam Bộ dựa số liệu mưa ngày quan trắc trạm giai đoạn 1979-2015 Các tiêu lựa chọn dựa tiêu chí tương đồng RSOD trạm tín hiệu RSOD quy mơ khu vực xác định phương pháp phân tích thành phần nhiều biến (Multi variable Principal Component Analysis (MPCA)) Kết nhận cho thấy tiêu lựa chọn nắm bắt tốt bất đồng thời điểm bắt đầu mùa mưa quy mô khu vực quy mô địa phương RSOD xác định cho Tây Nguyên Nam Bộ phù hợp với nghiên cứu trước Điều cho thấy tiềm áp dụng phương pháp để lựa chọn tiêu xác định RSOD cách khách quan phù hợp cho trạm (quy mô địa phương) khu vực khác Từ khoá: Ngày bắt đầu mùa mưa, Tây Nguyên, Nam Bộ, Việt Nam Mở đầu* Ngày bắt đầu mùa mưa (Rainy Season Onset Date – RSOD) thời điểm đánh dấu chấm dứt gian đoạn khơ hạn kéo dài Vì vậy, thơng tin RSOD đóng vai trị quan trọng nhiều lĩnh vực sản xuất nông nghiệp, quản lý tài nguyên nước, vận hành điều tiết hồ chứa nước thuỷ lợi, thuỷ điện, đặc biệt bối cảnh biến đổi khí hậu mà đặc trưng mưa có biến động rõ rệt thập kỷ gần [1] Trên thực tế, RSOD biến quan trắc, khơng có chuỗi số liệu lịch sử Thông thường RSOD xác định thông qua số tiêu mà chúng xây dựng dựa số tiêu chí Các tiêu xác định RSOD vô đa dạng, chia * Tác giả liên hệ Địa email: phamthanhha.k56@hus.edu.vn https://doi.org/10.25073/2588-1094/vnuees.4772 thành hai cách tiếp cận chính: i) Dựa thay đổi đặc trưng mưa; ii) Dựa thay đổi hồn lưu khí Tuy nhiên, hai cách tiếp cận có hạn chế định Cách tiếp cận thứ thường áp dụng cho lượng mưa hàng ngày trạm quan trắc (quy mơ địa phương) [2-5] Theo đó, tiêu xác định RSOD thường xây dựng theo kinh nghiệm dựa vào điều kiện khí hậu quy mơ địa phương, khơng phù hợp cho vùng khác khơng có điều chỉnh Để khắc phục hạn chế này, việc xác định ngày bắt đầu kết thúc mùa mưa dựa biến trình dị thường lượng mưa ngày tích lũy áp dụng số nghiên cứu [6-8] Trong đó, ngày bắt đầu ngày kết thúc mùa mưa xác định P T Ha, P V Tan / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 85-94 cách tìm cực tiểu cực đại chuỗi thời gian dị thường lượng mưa ngày tích lũy Ưu điểm phương pháp áp dụng quy mô địa phương khu vực khơng sử dụng ngưỡng lượng mưa cố định Tuy nhiên, phương pháp đòi hỏi phải có liệu đủ dài để tính lượng mưa trung bình hàng năm Hơn nữa, RSOD khơng xác định xác năm khô/ẩm ướt, lượng mưa hàng ngày thấp/cao trung bình khí hậu kéo dài nhiều ngày, dẫn đến RSOD xác định có xu hướng muộn hơn/sớm thực tế [9] Một phương pháp khác sử dụng chuỗi số liệu lượng mưa pentad xây dựng lại phương pháp phân tích Fourier [10] Khi đó, RSOD định nghĩa pentad mà lượng mưa vượt ngưỡng lượng mưa cố định cho trước Phương pháp gần Seregina cộng [11] điều chỉnh áp dụng Đông Phi với ngưỡng lượng mưa phù hợp, dành riêng cho trạm Cách tiếp cận thứ hai để xác định ngày bắt đầu mùa mưa/gió mùa dựa thay đổi hồn lưu nhiệt động lực khí quy mô lớn Các tiêu xây dựng theo hướng đa dạng thường áp dụng cho quy mô khu vực rộng quy mô địa phương (tại trạm) Đối với Tây Phi, thay đổi hướng gió có quan hệ với thay đổi ẩm dịng gió mùa coi tín hiệu bắt đầu mùa mưa [4] Đối với ngày bắt đầu gió mùa thơng tin thường sử dụng thay đổi đới gió thịnh hành [12], thay đổi gió lượng mưa [13], đảo ngược gradient nhiệt độ kinh tuyến tầng đối lưu (200–500 hPa [14, 15]), thay đổi đồng thời gió áp suất mực nước biển trung bình [16] Mặc dù cách tiếp cận thứ thường sử dụng để xác định RSOD quy mô địa phương cách tiếp cận thứ hai thường áp dụng để xác định ngày bắt đầu gió mùa Việt Nam nằm khu vực gió mùa châu Á, nhiên biến trình mưa năm lại có khác biệt rõ rệt vùng khí hậu chịu ảnh hưởng mạnh mẽ của nhân tố địa phương (như địa hình) Phần lớn khu vực Việt Nam có mùa mưa trùng với mùa gió mùa mùa hè (tháng 87 đến tháng 10), khu vực Trung Bộ mùa mưa dịch chuyển tháng cuối mùa hè đầu mùa đông (tháng đến tháng 12) [1, 17, 18] Ngay vùng mà chế độ mưa bị chi phối hoạt động gió mùa, mùa mưa bắt đầu sớm thời gian bắt đầu gió mùa mùa hè khoảng ~ tuần Tây Bắc [1821] Do đó, dựa vào thay đổi hồn lưu quy mơ lớn (cách tiếp cận thứ hai) để xác định RSOD cho vùng khí hậu Việt Nam khơng hợp lý, đặc biệt Trung Bộ Gần đây, tiêu dựa ngưỡng lượng mưa cố định áp dụng để xác định ngày bắt đầu mùa mưa/gió mùa khu vực nhỏ [21-23] toàn lãnh thổ Việt Nam [18] Tuy nhiên, giá trị RSOD có khác biệt lớn thay đổi ngưỡng lượng mưa, khu vực nhỏ [21] Do đó, tiêu xây dựng dựa lượng mưa, việc lựa chọn ngưỡng thích hợp đóng vai trị thiết yếu việc xác định RSOD Tuy nhiên, việc lựa chọn ngưỡng giá trị lượng mưa mang tính chất chủ quan [12, 18, 22] Điều dẫn đến kết không quán, đặc biệt Việt Nam, nơi mà biến trình mưa năm có phân hố rõ rệt vùng khí hậu phía bắc, phía nam miền Trung Để giải vấn đề này, nghiên cứu này, cách tiếp cận nhằm lựa chọn tiêu xác định RSOD đề xuất áp dụng cho khu vực Tây Nguyên Nam Bộ Hơn nữa, đặc trưng xu biến đổi RSOD tính tốn Số liệu phương pháp 2.1 Số liệu Trong nghiên cứu này, số liệu lượng mưa ngày quan trắc trạm khu vực Tây Nguyên Nam Bộ sử dụng Các trạm lựa chọn cho đảm bảo tính đồng tương đối đặc điểm chế độ mưa độ dài chuỗi số liệu Kết sau trình tiền xử lý, số liệu giai đoạn 37 năm (19792015) 32 trạm lựa chọn phục vụ 88 P T Ha, P V Tan / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 85-94 nghiên cứu Danh sách vị trí trạm xem Bảng Hình 2.2 Phương pháp 2.2.1 Chỉ tiêu xác định RSOD Trong nghiên cứu này, RSOD định nghĩa cách tổng quát ngày năm đáp ứng điều kiện sau - Tổng lượng mưa ngày liên tiếp lớn P mm - RSOD N ngày chuỗi ngày liên tiếp có lượng mưa lớn 0,1 mm/ngày - Không ngày không mưa liên tiếp xảy D ngày sau RSOD Trong tham số P, N, D xác định cách khách quan dựa tập giá trị nhận chúng Trên thực tế giá trị tham số khác lựa chọn áp dụng nghiên cứu trước [2-5, 22, 24] Vấn đề đặt làm để lựa chọn ngưỡng giá trị P, N, D cách khách quan phù hợp cho việc xác định RSOD? Để giải toán ngưỡng giá trị tối ưu P, N, D xây dựng dựa tín hiệu RSOD trạm (quy mơ địa phương) tồn vùng (quy mơ khu vực) nơi mà trạm vùng có tương đồng đặc điểm ngày bắt đầu mùa mưa Phương pháp gồm bước sau: i) RSOD xác định cho trạm (quy mô địa phương) dựa ngưỡng giá trị P, N, D khác lựa chọn từ nghiên cứu trước [2-5, 22, 24] Về nguyên tắc ngưỡng giá trị chọn tuỳ ý, nhiên để giảm bớt khối lượng tính tốn chúng lựa chọn phạm vi hợp lý Trong nghiên cứu giá trị P, N D lựa chọn P=10, 15, 20, 25, 30, 40, 50 mm; N=2, 3, ngày; D=20 30 ngày Bộ ngưỡng giá trị kết hợp lại với tạo 732=42 tiêu khác để xác định RSOD Trong số trường hợp không xác định RSOD giá trị ngưỡng “quá cao” (ví dụ: P=50 mm; N=4 ngày; D=30 ngày), RSOD thay giá trị trung bình nhiều năm; Sự khác biệt RSOD tiêu khác đánh giá thông qua số độ nhạy SI (sensitivity index) cho trạm: M SI= M×(M−1) ∑Lk=1 ∑M−1 j=1 ∑e=j+1|xkj − xke | L× với L tổng số năm (L=37 năm từ 1979-2015); M tổng số tiêu (M=42); xkj RSOD năm k xác định tiêu j; xke RSOD năm k xác định tiêu e Giá trị SI lớn (nhỏ) cho biết khác biệt lớn (nhỏ) kết thu áp dụng tiêu khác nhau, việc lựa chọn ngưỡng điều kiện P, N, D để xây dựng tiêu xác định RSOD cần quan tâm tiến hành cách cẩn thận nhiều (ít); ii) Sự biến động năm RSOD vùng (Tây Nguyên Nam Bộ) xác định dựa chuỗi thời gian thành phần thứ (sau gọi EOF1) thu từ kết phân tích thành phần nhiều biến (Multi variable Principal Component Analysis (MPCA, [25]) áp dụng cho số liệu đầu vào giá trị RSOD trạm xác định từ 42 tiêu kết hợp bước Cần lưu ý rằng, tín hiệu ngày bắt đầu mùa mưa quy mô khu vực rõ ràng biến trình mưa năm có tương đồng trạm; việc thay đổi tiêu không làm ảnh hưởng lớn đến kết xác định RSOD khu vực nghiên cứu; iii) Tại trạm, tính giá trị hệ số tương quan RSOD xác định theo tiêu (các ngưỡng giá trị P, N, D) (RSOD quy mô địa phương) EOF1 xác định từ bước (tín hiệu RSOD quy mô khu vực) Bộ giá trị P, N, D mà tương quan RSOD quy mô địa phương RSOD quy mô khu vực cao cho tiêu phù hợp cho trạm Điều đảm bảo ảnh huởng đặc trưng khí hậu mang tính địa phương mưa địa hình tính đến; Ngồi ra, phân tích phương sai chiều (one-way analysis of variance, F-statistic, sau gọi kiểm nghiệm F) hệ số tương quan tiến hành riêng biệt cho trạm ngưỡng P, N, D Mục đích việc để kiểm tra giá trị phương sai hệ số tương quan thay đổi điều P T Ha, P V Tan / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 85-94 chỉnh ngưỡng giá trị P, N, D Lý thuyết kiểm nghiệm F diễn giải sau Giả sử ta có K nhóm độc lập, tương ứng nhóm thứ i có 𝑛𝑖 giá trị quan trắc Ta ký hiệu 𝑌𝑖𝑗 giá trị quan trắc thứ j nhóm thứ i Giả thiết 𝐻0 đặt giá trị phương sai nhóm (K nhóm) Giá trị F xác định theo công thức: 𝑀𝑆𝐵 𝐹𝐾−1,𝑁−𝐾 = 𝑀𝑆𝐸 với 𝐾 ̅𝑖 − 𝑌̅)2 𝑀𝑆𝐵 = ∑ 𝑛𝑖 (𝑌 𝐾−1 𝑖=1 𝐾 𝑛𝑗 ̅𝑖 )2 𝑀𝑆𝐸 = ∑ ∑(𝑌𝑖𝑗 − 𝑌 𝑁−𝐾 trạm khu vực Nam Bộ Đối với khu vực Tây Nguyên, SI có phân hố rõ rệt theo khơng gian, thể thông qua giá trị cao (trên 10 ngày) tập trung chủ yếu trạm thuộc khu vực miền núi, đặc biệt phần phía đơng bắc Điều cho thấy vai trị quan trọng địa hình đặc trưng mưa giai đoạn chuyển giao từ mùa khô sang mùa mưa Về mặt độ lớn, giá trị SI cao (thấp) đồng nghĩa với việc thay đổi giá trị P, N D (không) ảnh hưởng rõ rệt tới kết xác định RSOD Do đó, việc tìm ngưỡng tiêu P, N, D phù hợp cho trạm cần thiết trạm có giá trị SI cao khu vực miền núi phía tây bắc Tây Nguyên SI index 𝑖=1 𝑗=1 𝐾 𝑛𝑖 N1 𝑌̅ = ∑ ∑ 𝑌𝑖𝑗 𝑁 n Hoà g Sa SI value (days) 𝑖=1 𝑗=1 𝐾 N2 𝑁 = ∑ 𝑛𝑖 𝑖=1 𝑛𝑖 ̅𝑖 = 𝑌 ∑ 𝑌𝑖𝑗 𝑛𝑖 89 N3 Trư ờng Sa Topography Height (m) 𝑗=1 Giá trị F sau so sánh với 𝐹𝛼 xác định thông qua việc xác định xác suất phạm sai lầm loại I (𝛼) với F tuân theo phân bố f(K1,N-K) Trong nghiên cứu này, giá trị 𝛼 lựa chọn 0.05, tương ứng với mức độ tin cậy kiểm nghiệm 95% 2.2.2 Phương pháp tính xu biến đổi RSOD Xu biến đổi RSOD đánh giá dựa vào hệ số góc Sen [26] kiểm nghiệm Mann-Kendall [27] tương tự nghiên cứu trước [1, 22, 28] Kết thảo luận 3.1 Tính bất định giá trị RSOD Hình thể phân bố theo không gian giá trị SI 32 trạm khu vực Tây Nguyên Nam Bộ Nhìn chung, SI có giá trị nhỏ chủ yếu 10 ngày phân bố tương đối đồng Hình Giá trị SI 32 trạm quan trắc khu vực Tây Nguyên (N2) Nam Bộ (N3) 3.2 Chỉ tiêu khách quan xác định RSOD quy mô địa phương Kết phân tích MPCA cho thấy PC1 đóng góp 38% tổng phương sai khu vực Nam Bộ, 27% khu vực Tây Nguyên, phản ánh phần mức độ tương đồng biến đổi hàng năm RSOD trạm vùng Theo đó, RSOD khu vực Nam Bộ có tính đồng phân bố không gian so với khu vực Tây Nguyên Điều thể qua mức độ bất đồng giá trị SI vùng Hệ số tương quan RSOD quy mô khu vực quy mô địa phương Tây Nguyên dao động khoảng 0,32 đến 0,75, thấp so với Nam Bộ, nơi mà đa số trạm có giá trị 0,60 (Bảng 1) 90 P T Ha, P V Tan / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 85-94 Bảng dẫn ngưỡng giá trị phù hợp tham số P, N, D để xác định RSOD cho trạm theo phương pháp khách quan đề xuất Nhìn chung, tiêu (bộ giá trị tham số P, N, D) xác định RSOD Tây Nguyên Nam Bộ tương đối khác Trên khu vực Tây Nguyên, việc điều chỉnh ngưỡng giá trị tham số D gây ảnh hưởng đến giá trị RSOD 68.75% tổng số trạm Trong đó, thay đổi giá trị tham số P N tương ứng ảnh hưởng đến 37,5% 56,25% tổng số trạm Ở Nam Bộ, ảnh hưởng việc điều chỉnh giá trị tham số đến RSOD dường không khác Tuy nhiên, tham số D tác động rõ rệt đến kết xác định RSOD 37,5% tổng số trạm tham số P N ảnh hưởng đến 56,25% tổng số trạm Bảng Hệ số tương quan RSOD quy mô địa phương (tại trạm) quy mô khu vực (CORR) tiêu lựa chọn theo phương pháp đề xuất để xác định RSOD cho 32 trạm khu vực Tây Nguyên Nam Bộ Các giá trị in đậm thể ngưỡng giá trị tham số (P, N, D) ảnh hưởng đáng kể giá trị RSOD (theo kiểm nghiệm F, với 𝛼 = 0,05) DAKTO CO RR 0,7 KONTUM 0,65 10 YALY 0,42 25 PLEIKU 0,65 25 EAHLEO 0,32 20 BUONHO 0,62 EAKMAT BMTHUOT Trạm STT P (mm) 40 N (ngày) D (ngày) 20 17 TAYNINH CO RR 0,68 20 18 TRIAN 0,48 10 30 30 19 XUANLOC 0,63 50 30 30 20 MOCHOA 0,72 10 20 20 21 CHAUDOC 0,62 25 30 15 30 22 HAMTAN 0,63 10 20 0,72 25 20 23 CAOLANH 0,79 10 20 0,75 50 30 24 VUNGTAU 0,74 10 20 STT Trạm P (mm) 25 N (ngày) D (ngày) 30 DAKMIL 0,58 50 30 25 MYTHO 0,70 15 20 10 LAK 0,56 25 30 26 BATRI 0,72 15 30 11 DAKNONG 0,47 15 30 27 CANTHO 0,80 30 20 12 DALAT 0,32 10 30 28 RACHGIA 0,72 15 20 13 PHUOCLONG 0,70 50 20 29 CANGLONG 0,72 25 30 14 LIENKHUONG 0,57 30 30 30 SOCTRANG 0,81 20 30 15 DONGPHU 0,65 15 30 31 BACLIEU 0,78 20 20 16 BAOLOC 0,64 30 20 32 CAMAU 0,71 50 20 Chỉ tiêu xác định RSOD (bộ ngưỡng giá trị P, N, D) có khác biệt trạm (Bảng 1) Đối với Nam Bộ, tần suất xuất giá trị tham chiếu tham số D (tức 20 ngày 30 ngày) tương đương Tuy nhiên, giá trị D=30 ngày chiếm ưu Tây Nguyên (62,5%) Trên hai vùng, tần suất xuất giá trị tham chiếu tương ứng với tham số P N tương đồng Mặc dù vậy, ngưỡng giá trị >25mm tham số P lại nằm tập trung chủ yếu trạm thuộc khu vực núi cao Như vậy, khác biệt phân bố không gian giá trị ngưỡng tham số P, N, D phản ánh phần bất đồng đặc trưng mưa giai đoạn chuyển mùa trạm (quy mô địa phương) khu vực nghiên cứu 3.3 Phân bố không gian xu RSOD Để đánh giá tính hợp lý hiệu phương pháp tiếp cận mới, RSOD 32 trạm vùng Tây Nguyên Nam Bộ giai đoạn 1979-2015 xác định theo tiêu Biến trình mưa năm RSOD nghiên cứu trước sử dụng làm thơng tin tham chiếu tính phù hợp kết nhận P T Ha, P V Tan / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 85-94 RSODs Monthly Rainfall ● DAKTO KONTUM YALY PLEIKU EAHLEO BUONHO EAKMAT BMTHUOT DAKMIL LAK DAKNONG DALAT PHUOCLONG LIENKHUONG BAOLOC DONGPHU TAYNINH TRIAN XUANLOC MOCHOA CHAUDOC HAMTAN CAOLANH VUNGTAU MYTHO BATRI CANTHO RACHGIA CANGLONG SOCTRANG BACLIEU CAMAU DAKTO KONTUM YALY PLEIKU EAHLEO BUONHO EAKMAT BMTHUOT DAKMIL LAK DAKNONG DALAT PHUOCLONG LIENKHUONG BAOLOC DONGPHU TAYNINH TRIAN XUANLOC MOCHOA CHAUDOC HAMTAN CAOLANH VUNGTAU MYTHO BATRI CANTHO RACHGIA CANGLONG SOCTRANG BACLIEU CAMAU ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● J F M A M J J 91 A S O N D J F M A M J J A [mm] 500 450 400 350 300 250 200 150 100 S O N D Hình (Trái) Đồ thị hình hộp RSOD xác định tiêu 32 trạm khu vực Tây Nguyên Nam Bộ Dấu (+) thể giá trị lớn (nhỏ hơn) 1.5 * IQR (Phải) Lượng mưa trung bình hàng tháng với chấm đỏ thể tháng tương ứng RSOD xác định tiêu Hình dẫn kết biến trình năm tổng lượng mưa tháng (phải) đồ thị hộp RSOD (trái) trạm Kết tính RSOD dựa tiêu phù hợp với nghiên cứu Nguyễn Đức Ngữ Nguyễn Trọng Hiệu (2013) [17] tháng bắt đầu mùa mưa quy mô khu vực quy mô địa phương Cụ thể, RSOD khu vực Tây Nguyên đến sớm so với khu vực Nam Bộ Đặc biệt, số trạm khu vực phía nam Tây Nguyên, mùa mưa xuất sớm (từ đầu tháng 4), với tổng lượng mưa tháng vượt ngưỡng 100 mm (Hình 2, Hình 3a) Việc mùa mưa đến sớm mùa gió mùa mùa hè từ 2~3 tuần đề cập nghiên cứu trước [21] Trong số năm, mùa mưa xuất sớm vào cuối tháng – đầu tháng (Hình 2, Hình 3a), điều khiến số trạm khu vực Tây Nguyên BAOLOC, DAKNONG, có biến động mạnh RSOD năm Đối với khu vực Nam Bộ, phần lớn trạm có mùa mưa xuất vào cuối tháng - đầu tháng (Hình 2, Hình 3a) gần trùng với thời điểm hoạt động gió mùa mùa hè đề cập nghiên cứu trước [18, 29] Tuy nhiên, mùa mưa dường đến sớm khu vực phía tây vào cuối tháng 4, lan dần sang phần phía đơng vào đầu tháng (Hình 3a) Biến động năm RSOD trạm khu vực Nam Bộ nhỏ so với trạm khu vực Tây Nguyên (Hình 2-trái) Các kết tương đồng với kết nghiên cứu trước [18, 21-24, 30] RSOD Tây Nguyên Nam Bộ sử dụng tiêu xây dựng dựa đặc điểm lượng mưa địa phương Điều cho thấy, việc lựa chọn tiêu khách quan dựa thông tin RSOD quy mô khu vực theo phương pháp đề xuất có khả nắm bắt đặc điểm RSOD quy mô địa phương Xu RSOD khu vực Tây Nguyên Nam Bộ giai đoạn 1979-2015 thể Hình 3b Nhìn chung, mùa mưa có xu hướng bắt đầu sớm 2–5 ngày/thập kỷ hầu khắp trạm khu vực nghiên cứu, thực rõ rệt số nơi Xu tương đồng với xu đến sớm ngày bắt đầu gió mùa mùa mưa hầu khắp khu vực bán đảo Đông Dương đề cập nghiên cứu trước [21, 22, 31] Xu đến sớm RSOD Tây Nguyên Nam Bộ tín hiệu tốt thời gian khơ hạn, thiếu nước mùa khơ có xu hướng kết thúc sớm 92 P T Ha, P V Tan / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 85-94 ii) Việc áp dụng tiêu lựa chọn 32 trạm khu vực Tây Nguyên Nam Bộ cho kết RSOD quy mô khu vực quy mô địa phương hợp lý với biến trình mưa năm phù hợp với nghiên cứu trước Điều cho thấy tiềm áp dụng phương pháp để lựa chọn tiêu xác định RSOD cho trạm (quy mô địa phương) thuộc khu vực khác; iii) Mùa mưa có xu hướng bắt đầu sớm 2–5 ngày/thập kỷ hầu khắp trạm khu vực Tây Nguyên Nam Bộ, thực rõ rệt số trạm Kết thảo luận Nghiên cứu đề xuất phương pháp để lựa chọn cách khách quan tiêu xác định RSOD cho khu vực Tây Nguyên Nam Bộ, dựa tương đồng RSOD quy mô khu vực quy mô địa phương Kết nhận cho phép rút số nhận xét sau: i) Việc xác định RSOD quy mô địa phương (tại trạm) phụ thuộc nhiều vào tiêu sử dụng Do đó, việc lựa chọn tiêu phù hợp cho trạm cần lưu ý tiến hành khảo sát nghiên cứu RSOD, khu vực miền núi phía tây bắc Tây Nguyên; Median RSOD N1 Trend of RSOD Hoà a ng S N1 Hoà ng S a (days/decade) 15-May N2 N2 05-May 25-Apr 15-Apr N3 Trư ờn g Sa Topography height (m) 05-Apr N3 Tr S ờng a Topography height (m) Hình (a) Giá trị trung vị RSOD; (b) xu thay đổi RSOD giai đoạn 1979-2015 32 trạm khu vực Tây Nguyên Nam Bộ Lời cảm ơn Nghiên cứu tài trợ Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội đề tài mã số TN.20.13 Tài liệu tham khảo [1] P T Ha, N D Thanh, J Matsumoto, P V Tan, V V Hoa, Rainfall Trends in Vietnam and their Associations with Tropical Cyclones during 1979– 2019, SOLA, 2020, https://doi.org//10.2151/sola.2020-029 [2] R D Stern, M D Dennett, D J Garbutt, The Start of the Rains in West Africa, Journal of Climatology, Vol 1, No 1, 1981, pp 59-68 [3] M V K Sivakumar, Predicting Rainy Season Potential from the Onset of Rains in Southern Sahelian and Sudanian Climatic Zones of West Africa, Agricultural and Forest Meteorology, Vol 42, No 4, 1988, pp 295-305 [4] J B Omotosho, Long-range Prediction of the Onset and End of the Rainy Season in The West African Sahel, International Journal of Climatology, Vol 12, No 4, 1992, pp 369-382, https://doi.org/10.1002/joc.3370120405 [5] V Moron, A W Robertson, R Boer, Spatial Coherence and Seasonal Predictability of Monsoon Onset over Indonesia, Journal of Climate, Vol 22, No 3, 2009, pp 840-850, https://doi.org/10.1175/2008JCLI2435.1 [6] B Liebmann, J A Marengo, Interannual Variability of the Rainy Season and Rainfall in the P T Ha, P V Tan / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 85-94 [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] Brazilian Amazon Basin, Journal of Climate, Vol 14, No 22, 2001, pp 4308-4318 B Liebmann, S J Camargo, A Seth, J A Marengo, L M V Carvalho, D Allured, R Fu, C S Vera, Onset and End of the Rainy Season in South America in Observations and The ECHAM 4.5 Atmospheric General Circulation Model, Journal of Climate, Vol 20, No 10, 2007, pp 2037-2050 C M Dunning, E C L Black, R P Allan, The Onset and Cessation of Seasonal Rainfall over Africa, Journal of Geophysical Research-Atmospheres, Vol 121, No 19, 2016, pp 11405-11424 R J Bombardi, V Moron, J S Goodnight, A Review Detection, Variability, and Predictability of Monsoon Onset and Withdrawal Dates, Int J Climatol, Vol 40, 2020, pp 641-667, https://doi.org/10.1002/joc.6264 B Wang, LinHo, Rainy Season of the Asian– Pacific Summer Monsoon, Journal of Climate, Vol 15, No 4, 2002, pp 386-398 L S Seregina, A H Fink, R van der Linden, N A Elagib, J G Pinto, A New and Flexible Rainy Season Definition: Validation for the Greater Horn of Africa and Application to Rainfall Trends, Int J Climatol., Vol 39, 2019, pp 989-1012, https://doi.org/10.1002/joc.5856 G J Holland, Interannual Variability of the Australian Summer Monsoon at Darwin: 1952-82, Monthly Weather Review, Vol 114, No 3, 1986, pp 594-604, https://doi.org/10.1175/15200493(1986)1142.0.CO;2 H H Hendon, B Liebmann, A Composite Study of Onset of the Australian Summer Monsoon, Journal of the Atmospheric Sciences, Vol 47, No 18, 1990, pp 2227-2240, https://doi.org/10.1175/15200469(1990)0472.0.CO;2 C Li, M Yanai, The Onset and Interannual Variability of the Asian Summer Monsoon in Relation to Land-Sea Thermal Contrast, Journal of Climate, Vol 9, No 2, 1996, pp 358-375, https://doi.org/10.1175/15200442(1996)0092.0.CO;2 J Mao, J C L Chan, G Wu, 2004, Relationship between the Onset of the South China Sea Summer Monsoon and Structure of the Asian Subtropical Anticyclone, Journal of the Meteorological Society of Japan, Vol 82, No 3, 2004, pp 845-859, https://doi.org/10.2151/jmsj.2004.845 N D Quang, J Renwick, J McGregor, Variations of Monsoon Rainfall: a Simple Unified Index, Geophysical Research Letters, Vol 41, No 2, [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] 93 2014, pp 575-581, https://doi.org/10.1002/2013GL058155 N D Ngu, N T Hieu, Vietnam Climate and Climate Resources, Science and Technics Publishing House, Hanoi, 2013 (in Vietnamese) N L Dzung, J Matsumoto, N D Thanh, Climatological Onset Date of Summer Monsoon in Vietnam, International Journal of Climatology, Vol 34, No 11, 2014, pp 3237-3250, https://doi.org/10.1002/joc.3908 N L Dzung, J Matsumoto, Delayed Withdrawal of the Autumn Rainy Season over Central Vietnam in Recent Decades, Int J Climatol., Published online in Wiley Online Library, 2015, https://doi.org/10.1002/joc.4533 N L Dzung, J Matsumoto, N D Thanh, Onset of the Rainy Seasons in the Eastern Indochina Peninsula, J Clim, Vol 28, 2015, pp 5645-5666 N T Huong, N D Thanh, N H Hanh, P Baker, P V Tan, A Distinction between Summer Rainy Season and Summer Monsoon Season over the Central Highlands of Vietnam, Theoretical and Applied Climatology, Vol 132, No 3-4, 2018, pp 1237-1246, https://doi.org/10.1007/s00704017-2178-6 P T Ha, R van der Linden, N D Thanh, N D Quang, A H Fink, P V Tan, Predictability of the Rainy Season Onset Date in Central Highlands of Vietnam, Int J Climatol, Vol 40, 2019, pp 3072-3086, https://doi.org/10.1002/joc.6383 N H Dien, T C Minh, Duration and Correlation between Rainfall and the Length of Summer Monsoon over Vietnam Region, Final report of Project Number: QT 98-13, VNU University, 2000, http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/22 548 (in Vietnamese) P V Tan, P T Ha, N D Quang, N V Hiep, N D Thanh, Change in Onset Date of Rainy Season in Central Highlands and Predictability, the VNU Journal of Science: Earth and Eniviromental Sciences, Vol 32, No 3S, 2016, pp 1-18 D Wilks, Statistical Methods in the Atmospheric Sciences, Cambridge, MA: Academic press, 2016 P K Sen, Estimates of the Regression Coefficient Based on Kendall’s Tau, Journal of the American Statistical Association, Vol 63, No 324, 1968, pp 1379-1389 M G Kendall, Rank Correlation Methods, Charles Griffin, London, 1975 N D Thanh, P V Tan, Non-parametric Test for Trend Detection of Some Meteorological Elements for the Period 1961-2007, VNU Journal of Science, 94 P T Ha, P V Tan / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 85-94 Natural Sciences and Technology, Vol 28, No 3S, 2012, pp 129-135 (in Vietnamese) [29] Y Zhang, T Li, B Wang et.al., Onset of the Summer Monsoon over the Indochina Peninsula: Climatology and Interannual Variations, Int J Climatol., Vol 15, No 22, 2002, pp 3206-3221 [30] P X Thanh, B Fontaine, N Philippon, Onset of the Summer Monsoon over the Southern Vietnam and its Predictability, Theor Appl Climatol, Vol 99, 2010, pp 105-113, https://doi.org/10.1007/s00704-009-0115-z [31] Y Kajikawa, T Yasunari, S Yoshida, H Fujinami, Advanced Asian Summer Monsoon Onset in Recent Decades, Geophysical Research Letters, Vol 39, No 3, 2012, https://doi.org/10.1029/2011GL050540  ... để lựa chọn tiêu xác định RSOD cách khách quan phù hợp cho trạm (quy mơ địa phương) khu vực khác Từ khố: Ngày bắt đầu mùa mưa, Tây Nguyên, Nam Bộ, Việt Nam Mở đầu* Ngày bắt đầu mùa mưa (Rainy... Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 85-94 Xây dựng tiêu khách quan xác định ngày bắt đầu mùa mưa cho khu vực Tây Nguyên-Nam Bộ Phạm Thanh Hà*, Phan Văn Tân Trường Đại học Khoa học... trắc khu vực Tây Nguyên (N2) Nam Bộ (N3) 3.2 Chỉ tiêu khách quan xác định RSOD quy mơ địa phương Kết phân tích MPCA cho thấy PC1 đóng góp 38% tổng phương sai khu vực Nam Bộ, 27% khu vực Tây Nguyên,