ẢNH HƯỞNG CỦA ENSO ĐẾN VCI KHU VỰC NAM TRUNG BỘ, TÂY NGUYÊN VÀ ĐÔNG NAM BỘ. ON THE EXISTENCE OF SOLUTIONS FOR VECTOR QUASIEQUILIBRIUM PROBLEMS TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM TP HỒ CHÍ MINH Tập 19, Số 9 (2022) 1415 1430 HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF EDUCATION JOURNAL.
TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM TP HỒ CHÍ MINH Vol 19, No (2022): 1415-1430 Tập 19, Số (2022): 1415-1430 ISSN: 2734-9918 HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF EDUCATION JOURNAL OF SCIENCE Website: https://journal.hcmue.edu.vn https://doi.org/10.54607/hcmue.js.19.9.3430(2022) Bài báo nghiên cứu 1* ẢNH HƯỞNG CỦA ENSO ĐẾN VCI KHU VỰC NAM TRUNG BỘ, TÂY NGUYÊN VÀ ĐÔNG NAM BỘ Lương Văn Việt Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam Tác giả liên hệ: Lương Văn Việt – Email: luongvanviet@iuh.edu.vn Ngày nhận bài: 04-5-2022; ngày nhận sửa: 29-6-2022; ngày duyệt đăng: 04-9-2022 TÓM TẮT Nghiên cứu nhằm đánh giá ảnh hưởng ENSO (the El Niño Southern Oscillation) đến phát triển thực vật qua số điều kiện thực vật (VCI) Kết cho thấy, ENSO tác động đáng kể đến khu vực tháng mùa xn mùa đơng Khơng phải tất kì EL Niđo mang tính tiêu cực kì La Niđa mang tính tích cực phát triển thực vật vùng nhiệt đới Mức độ tác động tiêu cực hay tích cực El Niđo La Niña đến thảm thực vật phụ thuộc vào điều kiện tự nhiên tiểu vùng mùa năm Các ảnh hưởng tiêu cực El Niño đến VCI thể rõ khu vực Tây Nguyên vào tháng mùa xuân, khu vực phía Nam Nam Trung Bộ vào tháng mùa hè Ảnh hưởng tiêu cực La Niña xảy vào tháng mùa đơng phần phía Bắc Nam Trung Bộ Trong số số giám sát ENSO số Niđo đại dương (ONI) có quan hệ tốt với VCI Do có thời gian trễ VCI ONI tháng nên sử dụng số cảnh báo phát triển thực vật Ngoài ra, kết nghiên cứu cịn cho thấy, ENSO hoạt động từ tháng đến tháng thời gian trễ hoạt động với VCI khoảng tháng nên tháng mùa thu thực vật chịu ảnh hưởng ENSO Từ khóa: biến động khí hậu; ENSO; ONI; VCI Đặt vấn đề Khu vực nghiên cứu chọn bao gồm tiểu vùng khí hậu Việt Nam Nam Trung Bộ, Tây Nguyên Nam Bộ với diện tích 122 ngàn km2 kí hiệu tương ứng S1, S2 S3 (Hình 1) Đây khu vực có thảm thực vật phong phú thường xuyên xảy hạn hán cuối mùa khô Năm 1969, Kriegler cộng đề xuất phép biến đổi dải đơn giản cách lấy xạ cận hồng ngoại (NIR) trừ xạ đỏ (RED) chia cho tổng chúng để tạo hình ảnh gọi Chỉ số thực vật khác biệt chuẩn hóa (NDVI) (Kriegler et al., 1969) Chỉ số sử dụng rộng rãi giám sát phát triển thực vật (Phung et Cite this article as: Luong Van Viet (2022) Effects of ENSO on VCI in the North of South Vietnam Ho Chi Minh City University of Education Journal of Science, 19(9), 1415-1430 1415 Lương Văn Việt Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM al., 2019; Huang et al., 2021; Bannari et al., 1995) NDVI có quan hệ tốt với số đặc tính thảm thực vật mức độ che phủ, số diện tích (Tian et al., 2017), khả hấp thụ xạ quang hợp, sinh khối (Zhu & Liu, 2015; Vu et al., 2018), nồng độ chất diệp lục (Pastor-Guzman et al., 2015), suất trồng (Vicente-Serrano et al., 2016), căng thẳng thực vật (Chavez et al., 2016) NDVI sử dụng rộng rãi để khám phá mối quan hệ điều kiện thực vật số khí hậu quy mơ lớn có số giám sát hoạt động ENSO (Shuai et al., 2016) Do NDVI có khác biệt đáng kể độ lệch chuẩn giá trị trung bình tháng, nên phân tích chuỗi thời gian số điều kiện thực vật (VCI) sử dụng thay VCI dạng chuẩn hóa chuỗi liệu NDVI theo thời gian Chỉ số sử dụng rộng rãi việc đánh giá tình trạng thực vật độ che phủ, khả quang hợp, sinh khối, sử dụng đánh giá áp lực lên thực vật có hạn hán (Zhu & Liu, 2015; Banniya et al., 2019; Jean et al., 2021; Do et al., 2017) Một số nghiên cứu chứng minh phát triển thảm thực vật chủ yếu phụ thuộc vào nhiệt độ, lượng mưa, thời gian nắng xạ mặt trời (Chen et al., 2014; Nemani et al., 2003) Kết nghiên cứu Nemani cộng (2003) cho thấy lượng mưa ảnh hưởng đến phát triển thảm thực vật toàn cầu 40%, nhiệt độ xạ mặt trời ảnh hưởng đến tăng trưởng thảm thực vật toàn cầu 33% 27% Phản ứng thảm thực vật biến động khí hậu phụ thuộc vào khu vực địa lí yếu tố mơi trường kiểu thảm thực vật, loại đất sử dụng đất (Usman et al., 2013; Ray et al., 2015) Các biến động khí hậu tồn cầu ảnh hưởng đến tình trạng thảm thực vật đóng góp vào phần ba thay đổi suất trồng năm (Ray et al., 2015) ENSO gây biến động khí hậu nhiều khu vực giới gây ảnh hưởng đến VCI Mức độ ảnh hưởng ENSO đến VCI phụ thuộc vào cường độ ENSO điều kiện tự nhiên khu vực (Stefan et al., 2009) Theo Luong (2021), Nguyen cộng (2014), Phan cộng (2009) ENSO hoạt động, lượng mưa, số nắng nhiệt độ khu vực nghiên cứu có thay đổi rõ rệt Ngồi theo nghiên cứu Stojanovic cộng (2020) cho thấy tiểu vùng khí hậu khu vực nhạy cảm với ENSO Do chưa có nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng ENSO đến VCI cảnh báo tình trạng phát triển thực vật dựa số giám sát ENSO nên nghiên cứu thực Số liệu phương pháp nghiên cứu 2.1 Số liệu Các số liệu sử dụng nghiên cứu gồm số liệu quan trắc khí tượng NDVI khu vực nghiên cứu với số giám sát ENSO Thời gian sử dụng chuỗi số liệu từ năm 2000 tới 2020 NDVI lấy từ gói Mod13A1 VI, sản phẩm từ MODIS Số liệu có độ phân giải không gian 463,3m x 463,3m độ phân giải thời gian 16 ngày Dữ liệu lấy từ trang https://earthexplorer.usgs.gov/ Do chồng chéo quỹ đạo, nhiều quan sát tồn ngày tối đa 64 quan sát thu thập chu kì 16 ngày 1416 Tập 19, Số (2022): 1415-1430 Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM Do ảnh hưởng mây điều kiện khí khác, số lượng pixel chấp nhận thường tập trung khoảng từ đến Để loại bỏ ảnh hưởng này, kĩ thuật tổng hợp giá trị tối đa (Maximum Value Composite) sử dụng xây dựng gói Số liệu khí tượng khu vực nghiên cứu lấy trạm thể Hình Có tổng số 44 trạm quan trắc đưa vào phân tích Số liệu sử dụng gồm biến khí tượng có liên quan đến phát triển thực vật bao gồm lượng mưa, nhiệt độ, gió, độ ẩm tương đối số nắng Các số giám sát ENSO đưa vào phân tích gồm ONI (Ocean Niđo Index), SOI (the Southern Oscillation Index) MEI (Multivariate ENSO Index) Chỉ số ONI số CPC (The United States Climate Prediction Center) IRI (the International Research Institute for Climate and Society) xây dựng dựa trung bình trượt tháng SST (Sea Surface Temperature) khu vực Niño 3.4 Trong tháng liên tiếp, giá trị ONI 0,5oC kì El Niđo xác định (pha nóng), ngược lại nhỏ -0,5o kì La Niña xác định (pha lạnh) Dữ liệu ONI lấy từ trang https://www.cpc.ncep.noaa.gov/ data/indices/ Chỉ số SOI tính dựa chênh lệch khí áp bề mặt trạm Darwin Tahiti, lấy từ trang http://www.bom.gov.au/climate/enso/soi/ MEI tính dựa biến khí tượng vùng nhiệt đới Thái Bình Dương bao gồm SST, SLP, nhiệt độ khơng khí bề mặt, thành phần gió bề mặt tổng lượng mây, số có từ trang https://psl.noaa.gov/enso/mei/ Hình Vị trí trạm khí tượng địa hình tiểu vùng khí hậu khu vực nghiên cứu 2.2 Phương pháp nghiên cứu Nội dung nghiên cứu tính hệ số tương quan Pearson VCI với số giám sát ENSO yếu tố khí tượng có liên quan nhằm ảnh hưởng 1417 Lương Văn Việt Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM ENSO đến VCI theo khơng gian thời gian Để kết tính tốn ổn định, phương pháp xử lí liệu bao gồm: - Tính VCI từ NDVI VCI giá trị chuẩn hóa NDVI theo thời gian qua tính theo cơng thức sau: 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑖𝑖− 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉 = 100 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 (1) 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚− 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 Trong NDVIi giá trị NDVI pixel năm cụ thể vào thời gian thứ i, NDVImax NDVImin giá trị NDVI tối đa tối thiểu khoảng thời gian đưa vào phân tích Tử số khác biệt giá trị thực tế giá trị nhỏ NDVI, thể tình trạng phát triển thực vật điều kiện khí tượng Giá trị lớn nhỏ mẫu số phản ánh điều kiện tốt nhất, xấu sinh trưởng phần phản ánh điều kiện thảm thực vật địa phương Như vậy, VCI chứa thông tin lịch sử thời gian thực NDVI VCI nằm khoảng từ đến 100 giá trị VCI nhỏ cho thấy thực vật phát triển mức độ khô hạn cao Trong nghiên cứu VCI tính tốn cho tháng ứng với khoảng thời gian từ năm 2000 đến 2020 Để tính VCI hàng tháng, phương pháp tổng hợp giá trị tối đa (Maximum value composite – MVC) áp dụng để lấy liệu NDVI hàng tháng cách giảm tác động khí đám mây aerosol (Holben, 1986; Li et al., 2016; Li et al., 2017; Chu et al., 2019) - Nội suy chuẩn hóa biến phân tích u cầu phân tích mối quan hệ VCI biến khí tượng chúng phải có chung độ phân giải không gian thời gian Về thời gian, giá trị VCI yếu tố ảnh hưởng chọn theo tháng Số liệu mưa, nhiệt, ẩm, gió, số nắng nội suy phương pháp Kriging cho tháng với bước lưới không gian với VCI Sau bước nội suy ta thu liệu VCI yếu tố ảnh hưởng có độ phân giải khơng gian thời gian Việc phân tích mối quan hệ VCI với biến khí tượng thực dựa chuỗi thời gian lưới Để đảm bảo tính ổn định phân tích thống kê, liệu đưa vào phân tích cần đảm bảo độ dài Ngồi khí hậu khu vực nghiên cứu có tính mùa rõ rệt, ảnh hưởng ENSO đến khí hậu khu vực có khác biệt tháng năm, nên nghiên cứu việc phân tích theo thời gian thực theo mùa năm Do liệu đưa vào phân tích tháng khác có khác giá trị trung bình độ lệch chuẩn nên ghép nối chúng để tạo chuỗi số liệu dài cần phải tiến hành chuẩn hóa trước Việc chuẩn hóa cho tất yếu tố ảnh hưởng đến VCI bao gồm nhiệt độ, lượng mưa số nắng thực giống theo cách chuẩn hóa lượng mưa (the Standardized Precipitation Index – SPI) SPI McKee đồng đề xuất vào năm 1993, số sử dụng rộng rãi giới SPI số xác định dựa hàm phân bố lượng mưa tính với quy mơ thời gian khác nhau, từ đến nhiều tháng Gọi x lượng mưa ứng với bước thời gian chọn trước tháng năm, SPI tính theo bước sau: 1418 Tập 19, Số (2022): 1415-1430 Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM Xác định tham số hình dạng (β) tham số tỉ lệ (α) hàm phân bố Gamma theo công thức sau: 𝛽𝛽 = 1+�1+ 𝑋𝑋̄ 𝛼𝛼 = 𝛽𝛽, 4𝑈𝑈 4𝑈𝑈 , (2) (3) đây, 𝑋𝑋̄ giá trị trung bình X U hệ số thống kê Gọi n độ dài chuỗi quan trắc, U tính sau: ∑ 𝑙𝑙𝑙𝑙(𝑋𝑋) 𝑈𝑈 = 𝑙𝑙𝑙𝑙( 𝑋𝑋̄) − 𝑛𝑛 (4) Xác định xác suất tích lũy lượng mưa theo phương trình sau: 𝐺𝐺(𝑥𝑥) = −𝑥𝑥 𝑥𝑥 ∫0 𝑥𝑥 𝛼𝛼−1 𝑒𝑒 𝛽𝛽 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝛽𝛽 𝛼𝛼 𝛤𝛤(𝛼𝛼) , (5) đây, Γ(α) = (α - 1)! Vì hàm Gamma không xác định cho x = phân phối lượng mưa chứa số khơng, nên xác suất tích lũy trở thành: 𝐻𝐻(𝑥𝑥) = 𝑞𝑞 + (1 − 𝑞𝑞)𝐺𝐺(𝑥𝑥), (6) q xác xuất ứng với x = Tính SPI Xác suất tích lũy H (x) sau chuyển thành biến ngẫu nhiên chuẩn hóa với giá trị trung bình phương sai một, giá trị SPI: 2,515517 + 0,802583𝑡𝑡 + 0,010328𝑡𝑡 − 𝑡𝑡0 < 𝐻𝐻(𝑥𝑥) ≤ 0,5 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 = + 1,432788𝑡𝑡 + 0,189269𝑡𝑡 + 0,001308𝑡𝑡 2,515517+0,802583𝑡𝑡+0,010328𝑡𝑡 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 = 𝑡𝑡 − 1+1,432788𝑡𝑡+0,189269𝑡𝑡 +0,001308𝑡𝑡 0,5 < 𝐻𝐻(𝑥𝑥) ≤ Ở (7) 𝑡𝑡 = �𝑙𝑙𝑙𝑙 �𝐻𝐻(𝑥𝑥)2 � < 𝐻𝐻(𝑥𝑥) ≤ 0,5 𝑡𝑡 = �𝑙𝑙𝑙𝑙 �(1−𝐻𝐻(𝑥𝑥))2 � 0,5 < 𝐻𝐻(𝑥𝑥) ≤ (8) Để tính SPI, nghiên cứu sử dụng subroutine cdfgam để tính hàm phân bố Gamma Subroutine lấy gói Cdflib.f90 từ trang Florida State University, https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/f_src/cdflib/cdflib.html Kết thảo luận 3.1 Hệ số tương quan số số giám sát ENSO với VCI Việc đánh giá mối quan hệ nhằm chọn lựa số ENSO phù hợp đánh giá ảnh hưởng chúng đến phát triển thực vật Các số giám sát ENSO đưa vào phân tích gồm ONI, SOI MEI Do có dao động trễ VCI số giám sát ENSO nên khoảng thời gian trễ xem xét đánh giá Ở thời gian trễ xác định dựa hệ số tương quan lớn số VCI Kết tính tốn cho thấy thời gian trễ số giám sát ENSO với VCI tháng Kết tính 1419 Lương Văn Việt Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM tốn hệ số tương quan ONI, SOI MEI với VCI tương ứng với thời gian trễ thể Hình Trong hình vùng màu xám có hệ số tương quan với mức ý nghĩa 0.05 Do tiểu vùng khí hậu S1 kéo dài theo hướng Bắc Nam có khác biệt đáng kể ảnh hưởng ENSO đến khu vực nên chia làm phần S1a S1b Hình cho thấy mức độ ảnh hưởng ENSO đến khu vực khác Ngoài phụ thuộc vào pha ENSO tác động ENSO đến VCI tiêu cực hay tích cực cịn phụ thuộc vào khu vực mùa năm Khu vực nhạy cảm với ENSO mùa xuân vùng S2, mùa hè S1b, mùa thu S3 mùa đơng S1 Theo hình tác động ENSO đến thảm thực vật rõ mùa đông mùa xuân Theo Bảng ONI số có quan hệ tốt so với số khác Điều dựa hai tiêu chí độ lớn trung bình hệ số tương quan với mức ý nghĩa 0.05 tỉ lệ phần trăm diện tích đáp ứng (có hệ số tương quan lớn hệ số tương quan giới hạn với mức ý nghĩa này) MEI có quan hệ tốt với VCI không khác biệt đáng kể so với ONI, SOI Dựa kết ONI chọn để phân tích đánh giá ảnh hưởng ONI đến phát triển thực vật bước Hình Hệ số tương quan ONI VCI a1) mùa xuân, b1) mùa hè, c1) mùa thu d1) mùa đơng Các hình a2) đến d2) a3 đến d3) hình tương ứng thay ONI SOI MEI Bảng Giá trị trung bình hệ số tương quan ONI, SOI MEI với VCI ứng với mức ý nghĩa 0,05 tỉ lệ phần trăm diện tích đáp ứng R A(%) ONI 0,51 26,1 SOI 0,47 15,0 1420 MEI 0,50 25,0 Tập 19, Số (2022): 1415-1430 Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM 3.2 Hệ số tương quan yếu tố khí tượng với VCI Việc đánh giá mối quan hệ nhằm xem xét ảnh hưởng yếu tố khí tượng tới VCI Các yếu tố ảnh hưởng đưa vào phân tích bao gồm nhiệt độ, lượng mưa số nắng Số liệu VCI đưa vào phân tích số liệu trung bình tháng, số liệu yếu tố ảnh hưởng lấy với quy mô thời gian từ đến tháng Hình kết minh họa cho phân bố hệ số tương quan theo không gian ứng với quy mô thời gian tháng Kết khảo sát hệ số tương quan cho thấy ngoại trừ số nắng mùa đơng bước thời gian tích lũy tháng yếu tố ảnh hưởng cho hệ số tương quan cao Trong mùa đông hệ số tương quan VCI số nắng ứng với bước thời gian tích lũy tháng cho kết cao Ngoài xem xét khu vực S1a tháng mùa xuân số nắng tích lũy tháng cho hệ số tương quan cao nhất, kết thể Hình 4a Hình 4b Điều liên quan đến số nắng thấp khu vực S1a hai mùa Hình 4c Hình 4d Theo Hình quan hệ lượng mưa số nắng với VCI theo không gian gần tương tự ngược dấu Hai yếu tố ảnh hưởng rõ rệt đến thảm thực vật vào tháng mùa xuân mùa đông Ảnh hưởng nhiệt độ đến tình trạng thực vật khơng có thống phân bố theo khơng gian giống lương mưa số nắng Như khu vực VCI số loại có quan hệ tốt với lượng mưa nắng, số khác lại quan hệ tốt với nhiệt độ Điều khác biệt yêu cầu xạ quang hợp yêu cầu nước số loại trồng Hình Hệ số tương quan lượng mưa chuẩn hóa tháng VCI tháng a1) mùa xuân, b1) mùa hè, c1) mùa thu d1) mùa đơng Các hình a2) đến d2) a3 đến d3) hình tương ứng thay lượng mưa chuẩn hóa số nắng nhiệt độ chuẩn hóa 1421 Lương Văn Việt Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM Theo Hình cho thấy mùa đông tới mùa xuân thảm thực tiểu vùng S1a nhạy cảm với số nắng tháng phân tích Trong khoảng thời gian này, khu vực S1a thường chịu ảnh hưởng gió mùa Đơng Bắc Kết hợp với địa hình nâng dần thuận lợi cho hiệu ứng phơn nên lượng mây tầng thấp thường cao Đây tháng có độ cao mặt trời thấp khu vực nên lượng xạ quang hợp thường không đáp ứng Như vậy, số nắng cao làm VCI tăng khu vực làm tăng VCI c) a) b) JFM OND S3 900000 600000 700000 S1b 800000 900000 1600000 1600000 1500000 1500000 7h S2 1400000 6h S3 600000 700000 5h 4h 1300000 -0.6 1200000 1300000 800000 -0.4 S2 S1b 800000 3h S3 1200000 -0.2 9h 8h 1400000 0.0 S2 10h 1300000 0.2 1400000 700000 S1b S1a 1700000 1700000 1700000 0.4 1200000 S3 OND S1a 0.6 1500000 1500000 1300000 1400000 S2 1200000 600000 S1a 1600000 1600000 1700000 S1a d) JFM 900000 600000 700000 S1b 800000 900000 Hình Hệ số tương quan số nắng chuẩn hóa tháng VCI tháng a) mùa xuân, b) mùa đông số nắng trung bình mùa xn c) mùa đơng d) Vai trị yếu tố khí tượng đến phát triển thực vật thông qua hoạt động ENSO thể qua mức độ tương đồng tương phản Hình 2a1 tới Hình 2d1 với hình Hình tương ứng theo mùa năm Mức độ phù hợp cặp hình đánh giá qua hệ số tương quan chúng kết thể Bảng Theo Bảng nhiệt độ yếu tố có độ lớn hệ số tương quan thấp Giữa số nắng lượng mưa lượng mưa thể vai trò vào tháng mùa đông, mùa xuân điều xảy ngược lại vào mùa thu Bảng Mức độ phù hợp đồ Hình 2a1 tới Hình 2d1 với hình Hình tương ứng theo mùa năm qua đánh giá hệ số tương quan Xuân Hạ Thu Đông Mean Mưa -0,81 -0,85 -0,75 -0,85 -0,81 Nắng 0,89 0,82 0,66 0,88 0,81 TTb 0,30 0,59 0,60 0,22 0,43 Kết thống kê hệ số tương quan VCI yếu tố ảnh hưởng Bảng cho thấy số nắng yếu tố có quan hệ rõ rệt với VCI qua tiêu độ lớn hệ số tương quan trung bình phần trăm diện tích có hệ số tương quan lớn hệ số tương quan tới hạn với mức ý nghĩa 0,05 So sánh hình Hình tương ứng với hình từ Hình 3a1 đến Hình 3d2 cho thấy phân bố độ lớn hệ số tương quan gần tương tự xem xét mùa Như tác động ENSO đến thực vật khu vực thể qua 1422 Tập 19, Số (2022): 1415-1430 Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM lượng mưa số nắng So sánh Bảng Bảng cho thấy số nắng có quan hệ tốt với VCI Tuy nhiên thời gian trễ tháng mùa xuân 0, nên có ý nghĩa cảnh báo tình trạng phát triển thực vật khu vực Bảng Giá trị trung bình hệ số tương quan yếu tố ảnh hưởng với VCI ứng với mức ý nghĩa 0,05 tỉ lệ phần trăm diện tích đáp ứng (A) Lượng mưa 0,51 23,5 R A(%) Nhiệt độ 0,52 26,3 Số nắng 0,53 32,1 3.3 Khả kết hợp ONI nhiệt độ bề mặt khu vực nghiên cứu cảnh báo VCI tháng mùa khô Mùa khô khu vực thường tháng 12 đến tháng 5, ngoại trừ vùng S1b từ tháng đến tháng Hạn hán thường xuất mùa xuân mùa hè, khoảng thời gian từ tháng đến tháng 5, khoảng thời gian có lượng mưa thấp nhiệt độ cao Theo kết nêu VCI khu vực có độ trễ so với ONI khoảng tháng Khoảng thời gian trễ VCI tháng mùa xuân mùa hè với nhiệt độ có khoảng thời gian trễ tháng tương ứng Căn vào phân bố khác biệt hệ số tương quan Hình 2a1 đến 2d1 Hình 3a3 đến 3d3 thời gian trễ nêu trên, cho thấy khả kết hợp ONI nhiệt độ để cảnh báo tình trạng phát triển thực vật khoảng thời gian Chọn hệ số tương quan có giá trị lớn Hình 2a1, 2b1 với Hình 3a1 3b1 tương ứng theo mùa ta hệ số tương quan lớn Hình Trong R có độ tin cậy 0,001 tháng mùa xuân mùa hè chiếm tương ứng 44,6% 39,2% diện tích Theo kết phần lớn diện tích khu vực nghiên cứu mùa xn mùa đơng có hệ số tương quan với độ tin cậy 0,05, hay việc kết hợp nhiệt độ trạm quan trắc ONI giúp cảnh báo tốt tình trạng phát triển thực vật khu vực a) b) JFM AMJ 1700000 0.4 0.2 0.0 1400000 S2 700000 S1b 800000 -0.2 -0.4 S3 1200000 S3 1300000 1400000 1300000 0.6 1500000 1600000 1500000 S2 1200000 600000 S1a 1600000 1700000 S1a 900000 600000 700000 -0.6 S1b 800000 900000 Hình Hệ số tương quan lớn ONI nhiệt độ với VCI tháng a) mùa xuân b) mùa hè 1423 Lương Văn Việt Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM 3.3 Chênh lệch VCI năm El Niño La Niña Theo ONI, khoảng thời gian từ 2000-2020 có đợt El Niđo đợt La Niña hoạt động với tổng thời gian tương ứng 60 tháng 76 tháng Theo cách phân loại kì El Niđo La Niđa khoảng thời gian dài số tháng hoạt động hai pha Như khoảng thời gian 2000-2020, thời gian hoạt động kì La Niña dài đáng kể so với hoạt động El Niño Vào năm El Niño hoạt động thời tiết khu vực thường có thay đổi nhiệt độ tăng, số nắng tăng lượng mây giảm, ngược lại vào năm La Niña Hệ số tương quan Bảng cho thấy mối quan hệ tốt ENSO VCI Để thấy rõ ảnh hưởng ENSO đến thảm thực vật phân tích mức chênh VCI kì El Niđo La Niđa (∆VCI) Dựa pha ENSO xác định dựa ONI, kết thống kê ∆VCI theo mùa năm thể Hình Trong hình phần màu xám có độ tin cậy 95% Trong tháng mùa xuân (JFM), theo Hình 6a VCI khu vực trung tâm S2 có suy giảm mạnh vào năm có El Niđo hoạt động, với mức chênh so với năm La Niña khoảng 30-40% Sự suy giảm vào kì El Niđo, lượng mưa tháng cuối mùa mưa thường thấp nhiệt độ tăng cao tháng mùa khô làm cho trồng phát triển Ngược lại với khu vực nêu trên, phần phía Bắc S1 (S1a), năm El Niño hoạt động lại làm cho VCI tăng Điều do: 1) Phía Bắc S1 chịu ảnh hưởng gió mùa mùa đơng, đới gió có nguồn gốc từ Áp cao lạnh lục địa châu Á Khi đới gió tăng cường làm cho thời tiết thay đổi nhiệt độ giảm, mây tầng thấp phát triển số nắng giảm So với khu vực kế bên số nắng S1a thấp nhiều (Hình 4c); 2) Kết thống kê cho thấy số nắng năm El Niño cao so với năm La Niđa khoảng 0,7-0,9h/ngày tiểu vùng khí hậu, mức chênh cao thuộc vùng S1a Như vậy, vào năm El Niño hoạt động, xạ khu vực đáp ứng tốt cho hoạt động quang hợp so với năm La Niña làm VCI tăng Trong tháng mùa hè (AMJ), mức độ ảnh hưởng EL Niño thảm thực vật so với khoảng thời gian từ tháng đến tháng (Hình 6b) Trong đó, khu vực S3, diện tích chịu ảnh hưởng El Niđo khơng đáng kể Trên khu vực S2, diện tích khu vực có VCI giảm mức độ giảm VCI nhỏ so với mùa xuân Ngược lại, tiểu vùng S1b, mức độ ảnh hưởng El Niño rõ rệt so với mùa xuân Điều khác biệt thời gian bắt đầu kết thúc mùa mưa khu vực Trên khu vực S2 S3 mùa mưa đầu tháng kết thúc vào cuối tháng 11, trùng với thời kì hoạt động gió mùa mùa hè dải hội tụ nhiệt đới Trên khu vực S1b, mùa mưa tháng kết thúc vào tháng 12 Mùa mưa đến trễ khu vực ảnh hưởng hiệu ứng phơn Do tiếp giáp S1 S2 sống núi cao với độ cao từ 5001500m, kết hợp với hướng gió mùa hè tây nam khoảng thời gian làm cho mùa mưa đến trễ Việc đến trễ mùa mưa thiếu hụt lượng mưa năm 1424 Tập 19, Số (2022): 1415-1430 Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM El Niđo làm cho tình trạng hạn tiểu vùng S1b trầm trọng làm giảm VCI Ngồi theo Hình 3b1 Hình 3b2 cho thấy VCI tiểu vùng có quan hệ chặt chẽ với số nắng lượng mưa AMJ OND 1700000 700000 800000 900000 600000 700000 800000 900000 50% 30% 10% S2 1400000 -10% 600000 700000 1300000 -30% S1b 800000 -50% S3 1200000 1300000 S1b S3 1200000 1300000 1400000 600000 S1b S3 1200000 1300000 1200000 S3 S2 1400000 S2 S1a 1500000 1500000 1500000 1500000 1400000 S2 S1a 1600000 1700000 S1a 1600000 1600000 1700000 S1a d) 1700000 b) JFM 1600000 a) 600000 900000 700000 S1b 800000 900000 10 El Niño Dec Nov Oct Sep Jul Aug Jun May Apr Mar Feb La Niđa Jan Số tháng Hình Mức chênh VCI năm El Niño La Niña, giai đoạn 2000-2020 tháng a) mùa xuân, b) mùa hè, c) mùa thu d) mùa đông Sự thay đổi VCI năm El Niño La Niña tháng mùa thu (JAS) thể Hình 6c Hình cho thấy vào năm El Niđo VCI có giảm nhẹ khu vực S1b, khu vực lại VCI thường tăng khơng nhiều Kết hợp Hình 3c1, 3c2 3c3 với Hình 6c phân tích hệ số tương quan chúng, kết cho thấy VCI thay đổi chủ yếu lượng mưa số nắng Mức chênh VCI năm El Niño La Niđa khơng cao, nằm khoảng từ -20% đến +20% VCI biến động mùa điều kiện khí hậu thuận lợi cho thảm thực vật lượng mưa dồi dào, số nắng tương đối cao Ngồi VCI biến động cịn khoảng thời gian mà ENSO tác động đến khu vực mùa thu Từ số liệu ONI cho thấy kì El Niđo La Niña thường bắt đầu vào mùa thu kết thúc vào đầu mùa hè Kết thống kê hoạt động ENSO Hình cho thấy khoảng thời gian từ tháng đến tháng khoảng thời gian mà El Niđo La Niđa hoạt động Theo kết phân tích mối quan hệ VCI số giám sát ENSO cho thấy ảnh hưởng El Niño La Niña đến VCI trễ khoảng hai tháng Do thời gian trễ hoạt động hoạt động yếu El Niño La Niña tháng nguyên nhân mà VCI thay đổi mùa thu Hình Tần suất mà El Niđo La Niña hoạt động giai đoạn 2000-2020 1425 Lương Văn Việt Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM Trong tháng mùa đông (OND), so với năm la Niđa vào năm El Niđo hoạt động VCI thường tăng đáng kể S1a, phía Nam S1b, phần S2 tiếp giáp với S1 (Hình 6d) Mức chênh VCI cao S1a với giá trị từ 30% đến 50% Biến động VCI hoạt động ENSO khu vực có nguyên nhân gần tương tự tiểu vùng S1a tháng mùa xuân phân tích Mức độ thay đổi dương VCI mùa đông cao mở rộng so với mùa xuân do: 1) Tại khu vực có ∆VCI dương mùa đơng số nắng thấp (Hình 4d); 2) Mức chênh số nắng năm El Niño La Niña tiểu vùng từ 1,0-1,5 giờ/ngày mùa này, mức chênh cao thuộc tiểu vùng S1a với giá trị từ 1,2-1,5 giờ/ ngày Với lí nên vào năm El Niño hoạt động lượng xạ đáp ứng tốt cho nhu cầu quang hợp so với năm La Niña làm VCI tăng Hình cho thấy số nắng yếu tố có quan hệ tốt với VCI, phân tích hệ số tương quan cho thấy Hình 3d2 có phù hợp tốt với Hình 6d Từ cho thấy biến động số nắng hoạt động ENSO yếu tố gây thay đổi VCI tháng mùa đông Thống kê phần trăm diện tích có mức chênh VCI rõ rệt năm El Niño La Niña với mức ý nghĩa 0,05 cho kết theo mùa xuân, hạ, thu, đông với giá trị tương ứng 45%, 39%, 36% 61% Nói cách khác, mức độ nhảy cảm với ENSO dựa diện tích vùng ảnh hưởng rõ vào tháng mùa đông, đến mùa xuân, mùa hè mùa thu Giá trị trung bình ∆VCI theo mùa theo tiểu vùng khí hậu thể Bảng Theo bảng Hình cho thấy phần lớn ∆VCI thường dương, hay năm có El Niđo hoạt động VCI thường cao so với năm La Niña Cũng theo bảng hình vùng có tác động tiêu cực El Niño thảm thực vật thường xảy vào mùa xuân tiểu vùng S2 S3 phần diện tích S1b, mùa hè phần diện tích S1b S2 Như El Niño La Niña thể tác động tiêu cực tích cực phát triển thảm thực vật Điều tùy thuộc vào điều kiện khí hậu khu vực thay đổi yếu tố khí hậu ENSO hoạt động Ngồi cịn phụ thuộc vào đặc tính loại Bảng Giá trị trung bình ∆VCI theo mùa theo tiểu vùng khí hậu Xn Hạ Thu Đơng S1a 15 10 28 S1b -2 14 1426 S2 -6 16 S3 -4 10 17 10 Tập 19, Số (2022): 1415-1430 Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM Kết luận Qua phân tích mối quan hệ ENSO với VCI cho thấy tượng ảnh hưởng rõ rệt đến phát triển thực vật khu vực nghiên cứu Trong số số giám sát ENSO ONI thể quan hệ rõ rệt với VCI Tùy thuộc vào khu vực thời gian mà ảnh hưởng El Niño La Niña đến phát triển thảm thực vật khu vực tiêu cực hay tích cực Nhưng nhìn chung, mùa xn mùa hè năm EL Niño thực vật thường phát triển, điều xảy ngược lại vào tháng mùa thu mùa đông So với mùa xuân mùa đông, tháng mùa hè mùa thu thể rõ nét ảnh hưởng ENSO Dựa thời gian trễ cho thấy sử dụng ONI để cảnh báo VCI với thời gian trước khoảng tháng Tương tự phân tích hệ số tương quan ONI VCI, mức chênh VCI năm El Niño La Niña cho kết tương tự phân bố khu vực mà thực vật nhạy cảm với biến động khí hậu Mức chênh VCI năm EL Niño La Niđa tới 30-50% số khu vực, rõ tiểu vùng khí hậu S1a mùa đơng Ngồi qua phân tích cịn cho thấy tần suất hoạt động El Niño La Niña thấp vào tháng mùa hè, thời gian trễ hoạt động với VCI khoảng vài tháng làm cho thực vật tháng mùa thu chịu ảnh hưởng tượng Kết xác định hệ số tương quan yếu tố khí tượng cho thấy số nắng có quan hệ rõ rệt với VCI Kết phân tích mức tương đồng phân bố hệ số tương quan yếu tố ảnh hưởng với VCI ONI với VCI cho thấy ngoại trừ nhiệt độ, yếu tố lại thể mối quan hệ với VCI gần tương tự ONI với VCI Trong mùa xn mùa đơng số nắng yếu tố có liên quan đến thay đổi VCI ENSO hoạt động Trong mùa hè, số nắng giữ vai trò tương tự lượng mưa Như sử dụng số nắng việc đánh giá tình trạng phát triển thảm thực vật vào năm có El Niđo La Niđa hoạt động Trong số tháng ONI có hệ số tương quan thấp với VCI nhiệt độ khơng khí bề mặt lại có quan hệ tốt với VCI VCI có dao động trễ nhiệt độ khơng khí bề mặt đến tháng nên khả kết hợp ONI nhiệt độ trạm cảnh báo tình trạng phát triển thực vật khả thi Tuyên bố quyền lợi: Tác giả xác nhận hoàn toàn khơng có xung đột quyền lợi 1427 Lương Văn Việt Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM TÀI LIỆU THAM KHẢO Baniya, B., Tang, Q., Xu, X., Haile, G G., & Chhipi-Shrestha, G (2019) Spatial and Temporal Variation of Drought Based on Satellite Derived Vegetation Condition Index in Nepal from 1982–2015 Sensors, 19(430) doi: 10.3390/s19020430 Bannari, A., Morin, D., Bonn, F., & Huete, A R (1995) A review of vegetation indices Remote Sensing Reviews, 13, 95-120 Chavez, R O., Clevers, J G P W., Decuyper, M., De B S., & Herold, M (2016) 50 years of water extraction in the Pampa del Tamarugal basin: Can Prosopis tamarugo trees survive in the hyper-arid Atacama Desert (Northern Chile) J Arid Environ, 124, 292-303 Chen, B., Xu, G., Coops, N C., Ciais, P., Innes, J L., Wang, G., … Liu, Y (2014) Changes in vegetation photosynthetic activity trends across the Asia–Pacific region over the last three decades Remote Sens Environ., 144, 28-41 Chu, H., Venevsky, S., Wu, C., & Wang, M (2019) NDVI-based vegetation dynamics and its response to climate changes at Amur-Heilongjiang River Basin from 1982 to 2015 Science of the Total Environment, 650, 2051-2062, doi:10.1016/j.scitotenv.2018.09.115 Do, T N A., Nguyen, Q P., & Nguyen, H S (2017) Nghien cuu phuong phap canh bao han nong nghiep vung luu song Ca [Research method argricultural drought warming in downstream of Ca river] Journal of Water Resources and Environmental Engineering, 56, 24-33 Holben, B N (1986) Characteristics of maximum-value composite images from temporal AVHRR data Int J Remote Sens., 7, 1417-1434 Huang, S., Tang, L., & Hupy, J.P (2021) A commentary review on the use of normalized difference vegetation index (NDVI) in the era of popular remote sensing J For Res 32, 1-6, doi: 10.1007/s11676-020-01155-1 Jean, M K., Emmanuel, E., Emnet, N., Darius, P., Royd, V., Atkilt, G., & Amanuel, Z (2021) Assessing the spatio-temporal variability of NDVI and VCI as indices of crops productivity in Ethiopia: a remote sensing approach Geomatics Natural Hazards and Risk, 12, 2880-2903, doi: 10.1080/19475705.2021.1976849 Kriegler, F J., Malila W A., Nalepka, R F., & Richardson W (1969) Preprocessing transformations and their effect on multispectral recognition Remote Sens Environ, 6, 97-132 Li, H., Li, Y., Gao, Y., Zou, C., Yan, S., & Gao, J (2016) Human impact on vegetation dynamics around Lhasa, Southern Tibetan Plateau China Sustainability, 8, 1146 doi: 10.3390/su8111146 Li, J., Fan, K., & Zhou, L (2017) Satellite Observations of El Niño Impacts on Eurasian Spring Vegetation Greenness during the Period 1982–2015 Remote Sensing, 9, 628, doi: 10.3390/rs9070628 Luong, V V (2021) Development of a new ENSO index to assess the effects of ENSO on temperature over southern Vietnam Theor Appl Climatol., 144, 1119-1129 Nemani, R R., Keeling, C D., Hirofumi, H., Jolly, W M., Piper, S C., Tucker, C J., … RunNiñg, S W (2003) Climate–driven increases in global terrestrial net primary production from 1982 to 1999 Science, 300, 1560-1563 Nguyen, D., Q., Renwick, J., & McGregor, J (2014) Variations of surface temperature and rainfall in Vietnam from 1971 to 2010 Int J Climatol., 34, 249-264 1428 Tập 19, Số (2022): 1415-1430 Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM Pastor-Guzman, J., Atkinson, P., Dash, J., & Rioja-Nieto, R (2015) Spatiotemporal variation in mangrove chlorophyll concentration using Landsat Remote Sens, 7(11),14530-14558 Phan, V T., Ngo, D T., & Hageman, H T M (2009) Seasonal and interannual variations of surface climate elements over Vietnam Clim Res., 40, 49-60 Phung, V K., Nguyen, Q H., Nguyen, T T A., Phi, D S., & Pham, V D (2019) Su dung NDVI de xac dinh nhanh mot so trang thai rung o khu vuc Tay Nguyen, Vietnam [Using NDVI to rapidly identify forest status types in the Central Highlands of Vietnam] Journal of Forestry Science and Technology, 5, 81-89 Ray, D K., Gerber, J S., MacDonald, G K., & West, P C (2015) Climate variation explains a third of global crop yield variability Nat Commun 6(5989) doi: 10.1038/ncomms6989 Shuai, J., Zhang, Z., Tao, F., & Shi, P (2016) How ENSO affects maize yields in China: understanding the impact mechanisms using a process-based crop model Int J Climatol 36, 424-438, doi: 10.1002/joc.4360 Stefan, E., Pavel, P., Martin K., & Oleg, P (2009) Spatial Patterns of NDVI Variation over Indonesia & Their Relationship to ENSO Warm Events during the Period 1982–2006 Journal of Climate, 22, 6612-6623, doi: 10.1175/2009JCLI2460.1 Tian, J., Wang, L., Li, X., Gong, H., Shi, C., Zhong, R., & Liu, X (2017) Comparison of UAV and WorldView-2 imagery for mapping leaf area index of mangrove forest Int J Appl Earth Obs Geoinf, 61, 22-31 Usman, U., Yelwa, S A., Gulumbe, S U., & Danbaba, A (2013) Modelling Relationship between NDVI and Climatic Variables Using Geographically Weighted Regression Journal of Mathematical Sciences and Applications, 1, 24-28 doi:10.12691/jmsa-1-2-2 Vicente-Serrano, S M., Camarero, J J., Olano, J M., Martín-Hernández, N., Peña-Gallardo, M., Tomás-Burguera, M., Gazol, A., Azorin-Molina, C., Bhuyan, U., & El Kenawy A (2016) Diverse relationships between forest growth and the normalized difference vegetation index at a global scale Remote Sens Environ, 187,14-29 Vu, M Q., Nguyen, D T., Tran, T M T., John, B., & Venkat, L (2018) So sanh suy giam nang suat sinh khoi gay nguoi tai cac nuoc vung luu song Mekong [A comparison of human-induced biomass productivity decline in the Lower Mekong Basin countries using annual NDVI time series derived from NOAA AVHRR and Terra MODIS] HCMUE J Sci., 15(11b), 94-100 Zhu, X., & Liu, D (2015) Improving forest aboveground biomass estimation using seasonal Landsat NDVI time-series ISPRS J Photogramm Remote Sens, 102, 222-231 1429 Lương Văn Việt Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM EFFECTS OF ENSO ON VCI IN THE NORTH OF SOUTH VIETNAM Luong Van Viet Industrial University of Ho Chi Minh City, Vietnam Corresponding author: Luong Van Viet – Email: luongvanviet@iuh.edu.vn Received: May 04, 2022; Revised: June 29, 2022; Accepted: December 04, 2022 ABSTRACT This study analyzes the effects of ENSO (the El Niño Southern Oscillation) on plant growth based on the Vegetation Condition Index (VCI) for the north of southern Vietnam The results showed that ENSO had a significant impact on vegetation in the Central Highlands and South Central regions during spring and winter Not all EL Niños are negative, and La Niños are positive for the growth of this tropical plant The negative or positive impact of El Niño or La Niña on plants depends on the natural conditions of each sub-region and the season of the year The negative effects of El Niño on VCI are evident in the Central Highlands in the springand the southern part of the South Central Coast in the summer The negative influence of La Niña occurs in the winter over the northern part of South Central Vietnam Among the ENSO monitoring indices, the Ocean Niño Index has the best relationship with the VCI here Because there is a lag time between VCI and Ocean Niño Index of two months, this index can be used to warn of vegetation growth In addition, the research results also show that because El Niño and La Niña are less active from May to July and the lag time of this activity with the VCI is about two months, the autumn in this area are less affected by ENSO Keywords: climate change; ENSO; ONI; VCI 1430 ... ENSO đến khu vực nên chia làm phần S1a S1b Hình cho thấy mức độ ảnh hưởng ENSO đến khu vực khác Ngoài phụ thuộc vào pha ENSO tác động ENSO đến VCI tiêu cực hay tích cực cịn phụ thuộc vào khu vực. .. cầu ảnh hưởng đến tình trạng thảm thực vật đóng góp vào phần ba thay đổi suất trồng năm (Ray et al., 2015) ENSO gây biến động khí hậu nhiều khu vực giới gây ảnh hưởng đến VCI Mức độ ảnh hưởng ENSO. .. hệ ENSO với VCI cho thấy tượng ảnh hưởng rõ rệt đến phát triển thực vật khu vực nghiên cứu Trong số số giám sát ENSO ONI thể quan hệ rõ rệt với VCI Tùy thuộc vào khu vực thời gian mà ảnh hưởng