TRUONG DAI HOC TAI NGUYEN VA MOI TRUONG TP.HCM KHOA KHi TƯỢNG THỦY VĂN
NGUYEN THI THANH THẢO
SỬ DỤNG TƯƠNG QUAN TRẼ GIỮA LƯỢNG MƯA VỚI CÁC CHi SO ENSO DE DU BAO LUQNG MUA
HAN MUA
DO AN TOT NGHIỆP KỸ SƯ KHÍ TƯỢNG HỌC
Mã ngành: 52410221
Trang 2TRUONG DAI HOC TAI NGUYEN VA MOI TRUONG TP.HCM
KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VAN
ĐỒ ÁN TÓT NGHIỆP
Trang 3TRUONG DH TAI NGUYEN VA MOI CONG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA
TRƯỜNG VIỆT NAM
THÀNH PHÓ HÒ CHÍ MINH Độc lập - Tự do - Hạnh phúc
KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
Tp Hồ Chí Minh, ngày 4 tháng 12 năm 2017
NHIỆM VỤ CỦA ĐÒ ÁN TÓT NGHIỆP
Khoa: KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
Bộ mơn: KHÍ TƯỢNG
Họ và tên: NGUYÊN THỊ THANH THẢO MSSV: 0250010035
Ngành: KHÍ TƯỢNG HỌC Lớp: 02-ĐHKT
I Tên đồ án: SỬ DỤNG TƯƠNG QUAN TRẼ GIỮA LƯỢNG MƯA VỚI CÁC
CHI SO ENSO DE DU BAO LUGNG MUA HAN MUA
2 Nhiệm vụ (yêu cầu nội dung và số liệu ban đầu): + Thống kê số liệu
+ Tìm tương quan trễ giữa lượng mưa tháng ở các trạm tiêu biểu như Thừa
Thiên Huế, Tp Đà Nẵng, Tra My và 4 chỉ số ENSO ( SOI, SST, ONI, MEI)
+ Dự báo thử nghiệm và đánh giá kết quả thu được 3 Ngày giao nhiệm vụ đồ án: 10/07/2017
4 Ngày hoàn thành nhiệm vu: 06/11/2017
5 Họ và tên người hướng dẫn: Th.S Đỗ Thị Thường
Người hướng dẫn (Ký và ghi rõ họ tên) Nội dung và yêu cầu đã được thông qua bộ môn
Ngày 5 thang 11 nam 2017
Trưởng bộ môn
Trang 4LOI CAM ON
Để hoàn thành được bài khóa luận này,trước tiên em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến ThS Đỗ Thị Thường là người đã tận tình hướng dẫn cũng như định hướng cho bài báo cáo này
Bên cạnh đó,em cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành đến các thầy cô giáo trong
khoa Khí tượng - Thủy văn đã tạo điều kiện thuận lợi giảng dạy và truyền đạt cho em
những kiến thức bé ích trong quá trình học tập tại trường
Nhân đây, em cũng gửi đến gia đình,bạn bè lời cảm ơn sâu sắc trong thời gian
qua đã luôn ở bên ủng hộ và giúp đỡ em
Mặc dù đã cố gắng nhiều trong quá trình nghiên cứu và làm bài,tuy nhiên cũng không tránh được có sự thiếu sót Vì vậy,rất mong những ý kiến đóng góp quý báu của
các thầy cô để bài khóa luận của em được hoàn thiện hơn
Cuối cùng em xin chúc các ban lãnh đạo nhà trường,các quý thầy cô trong khoa
Khí Tượng - Thủy Văn được đổi dào sức khỏe,hạnh phúc và thành đạt
Em xin chân thành cảm ơn
Tp.Hồ Chí Minh, ngày 4 tháng 12 năm 2017
Sinh viên thực hiện
Trang 5MUC LUC
NHIEM VU CUA DO AN TOT NGHIEP 00.0 cecccssessessesseessessessessesssessessessesesseeaeens 3 LỜI CẢM ƠN 2-52 2< 21221221122122112112112211211211211211211211211111221 2121122 re 4
MỤC LỤC 2©7222222221222122212211221122112211271127121122112112211221122122122122121222 xe 5
DANH MỤC VIẾT TẮTT 22+2s+SE£SE2EE£EEEE2EE221271211211271121121121111211211211 12 c0, 1 DANH MUC BANG o.oo ssscsssssessessesssessessessecssessessvesessessesstsssssesiessessressessessessesseeasees 2 DANH MUC HINH (00 ccc cescsssessessesssessessecsesssessessesseessessessessssssessessesssessessesaessseseeasees 3
1.1 NGHIÊN CỨU VÀ DỰ BÁO NGHIỆP VỤ TRÊN THÉ GIỚI : 5
1.2 NGHIÊN CỨU VÀ DỰ BÁO NGHIỆP VỤ Ở VIỆT NAM : 9
CHƯƠNG 2: TÁC ĐỘNG CỦA ENSO TỚI THỜI TIẾT VÀ CÁC CHỈ SÓ ENSO 13 2.1 KHÁI NIỆM VỀ ENSO : ©222222222122212211221122112211221211211212 xe 13 2.2 ANH HUONG CUA ENSO DEN THOI TIẾT TOÀN CẦU : 16 2.3 ANH HUONG CUA ENSO DEN THOI TIET VIET NAM VA KHU VUC TRUNG BỘ : 2 222 222222222112211221127112112112112112112112121212222 1e 19 2.4 CÁC CHÍ SÓ ENSO . -222222222122212221221122112211211212122121 2e 28 2.4.1 Chỉ số ONIH 222222222222212221127122112211211121221211 xe 28 24.2 Chỉ số SOI 22 222222221122112211211211221121121221 2e xe 28 2.4.3 — Chỉ số S§T 2.22222212221221 ee 29 2.4.4 — Chỉ số MEI 5-22 2S222221121122122112112112112212221 E1 xe 29
2.5 KHÁI NIỆM NĂM ENSO: 522 2222221127122 22a 29 2.6 CÔNG THỨC HỆ SÓ TƯƠNG QUAN VÀ TƯƠNG QUAN TRẼ 32
CHƯƠNG 3 : KÉT QUẢ DỰ BÁO THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 34 3.1 TÍNH CÁC HỆ SÓ TƯƠNG QUAN TRÍ : 22 22+22+EE+2E2EE2EEcrxrrrrrer 34
3.1.1 Trạm Đà Nẵng: vecccccacecececcesssssssssssssssssssssteseesesersttesseseseseeeeeeseceeeeeceeececeeeecece 34
Trang 63.1.3 Tram Tra MY? : ÔỎ 46
Trong nhitng nam El NIn0:: - 2 222222222322 *2ES2ES2E2EE2EE+EEEEEEEEEErErrerrrrerree 48
Trong những năm có La Nma:
Trang 7DANH MUC VIET TAT
CPC: Trung tâm dự báo khí hậu Hoa Kỳ CFS: Hé thống dự báo mùa toàn cầu
ĐA: Đông Á
ENSO: Dao động nam
ECMWF: Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu
GCM: Mô hình khí quyên toàn cầu
GPC: Trung tâm sản phâm toàn cầu cho dự báo hạn dai IPCC: Ủy ban Liên chính phủ về Biến đổi khí hậu
ITCZ: Dải hội tụ nhiệt đới
MJO: Dao động nội mùa
MEI: Chỉ số tổng hợp
NCEP:Trung tâm Quốc gia về dự báo môi trường của Hoa Kỳ NOAA: Cơ quan Đại dương — Khí quyền Hoa Kỳ
OLR: Bức xạ sóng dài
ONI: Chỉ số Nino đại dương
RCM: Mô hình khí hậu khu vực
SOI: Chỉ số Dao động Phương Nam
SST: Nhiệt độ bề mặt biển
SSTA: Nhiệt độ nước bién tang mat
TSHĐL: Tham số hoá đối lưu
TBD: Thái Bình Dương
TBNN: Trung bình nhiều năm
XTND: Xoay thuận nhiệt đới
Trang 8DANH MUC BANG
Bảng 2 I: Tần số XTNĐ trung bình tháng và năm ảnh hưởng trực tiếp đến Việt Nam
20000 24
Bảng 2.2: Chuẩn sai tần số front lạnh qua Ha N6i trong cac thang El Nino va La Nina
Bang 2.3: Tỷ lệ giữa tổng số chuẩn sai dương và tổng số chuẩn sai âm của nhiệt độ trung bình các tháng trong các điều kiện El Nino và La Nina -2- 22222222222 25
Trang 9DANH MUC HiNH
Hình 2.1: Sơ đồ hoàn lưu Walker trong điều kiện El Nino -2222czzz+zzzzz=cez 15
§00.]02060./40 101-0009 5 30
Hình 2.3:Dao động của chỉ số ONI vùng NINO 3.4 ©222222222222222222221222xe2 31
Hình 3.1: Tương quan mưa Đà Nẵng với các chỉ số ENSO 2- 2222222222222 31
Hình 3.2: Tương quan mưa Đà Nẵng với các chỉ số ENSO những năm El Nino 36 Hình 3.3: Tương quan mưa Đà Nẵng với các chỉ số ENSO những năm La Nina 38 Hình 3.4: Tương quan mưa Huế với các chỉ số ENSO -2-©22+22z+2z222zz22z22 40 Hình 3.5: Tương quan mưa Huế với các chỉ số ENSO những năm El Nino 42
Trang 10MO DAU
Dự báo mưa,đặc biệt là dự báo mưa hạn mùa là một trong những dự báo khó
nhất vì mưa là một biến liên tục theo thời gian và không gian, cho nên dự báo mưa là
vấn đề nan giải và độ chính xác của dự báo mưa cho đến bây giờ vẫn rất là kém, không
phải chỉ ở Việt Nam mà hầu hết trung tâm dự báo trên thế giới
Trong dự báo hạn mùa, dao động ENSO được dùng như một công cụ hữu hiệu
trên thế giới cũng như ở Việt Nam Trong các đầu vào của các mô hình động lực cũng như mô hình thống kê dự báo khí hậu, cũng không thể thiếu các chỉ số của dao động ENSO Lý do ENSO là dao động hạn dài, trên phạm vi lớn và những chỉ số ENSO có
tương quan khá chặt chẽ với với các yếu tố khí hậu toàn cầu như mưa, nhiệt, ẩm, bão,
gid mua wv
Miền Trung nói chung và các nơi như Thừa Thiên Huế, Tp Đà Nẵng, Trà My
nói riêng đều thuộc khu vực nhiệt đới gió mùa, do đó mùa mưa ở đây cũng chịu ảnh
hưởng sâu sắc của chế độ gió mùa và không thê tách rời với tác động của ENSO Vậy
câu hỏi đặt ra là khả năng dự báo mưa hạn mùa ở khu vực này dựa vào các chỉ số
ENSO là như thế nào?
Để trả lời cho câu hỏi này và cùng với mong muốn góp thêm một công cụ làm dự báo mưa hạn mùa cho khu vực, đề tài này đi tìm tương quan trễ giữa các chỉ số ENSO với yếu tố lượng mưa của từng nơi như Thừa Thiên Huế, Tp Đà Nẵng, Trà My
Với những nội dung trên đồ án có bố cục gồm 3 chương:
Chương 1: TONG QUAN VE NGHIEN CUU
Chương 2: ENSO VÀ TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC CHỈ SÓ ENSO VỚI LƯỢNG MƯA Ở THỪA THIÊN HUÉ, TP ĐÀ NÄNG, TRÀ MY
Trang 11CHUONG 1: TONG QUAN VE NGHIEN CUU
1.1 NGHIÊN CỨU VÀ DU BAO NGHIEP VU TREN THE GIOI :
Trong nghiệp vụ dự báo có 3 lớp bài toán: dự báo thời tiết, dự báo tháng và dự
báo mùa Đối với dự báo thời tiết, thông thường hạn dự báo khoảng 3-5 ngày (hạn
ngắn — Short range forecast) và tối đa khoảng 5—10 ngày (hạn vừa — Medium range forecast) Dự báo thời tiết cần phải chỉ ra được trạng thái của khí quyên tại một địa điểm cụ thể, vào những thời điểm cụ thê (từng ngày, thậm chí từng giờ) trong thời hạn
dự báo Khác với dự báo thời tiết, dự báo mùa không chỉ ra trạng thái khí quyền vào
những thời điểm cụ thê đến từng ngày, thay vào đó là thông tin chung về điều kiện khí quyền trong từng khoảng thời gian nhất định (chăng hạn từng tháng, từng mùa — ba
thang) trong thoi han du bao Du bao mua, hay du bao han mua (Seasonal forecast),
hay dự báo khi hau han mua (Seasonal Climate forecast) cd han dự bao đến tối đa
(hiện nay) là một năm
Theo tổ chức khí tượng thế giới WMO, với bài toán dự báo thời tiết, dự báo quy
mô lớn hơn l0 ngày trong tương lai được coi là dự báo hạn dài Trong dự báo khí hậu,
hạn dự báo được mở rộng từ hạn 30-45 ngày (dự báo tháng), hoặc vài ba tháng đến 1
năm (hạn mùa), cho đến 2-3 năm (hạn dài) Các thông tin dự báo khí hậu có thể rất
khái quát để mô tả quy mô mùa (seasonal outlook) điều kiện thời tiết thông qua độ
lệch so với giá trị trung bình khí hậu của mùa đó Khái niệm mùa có thể hiểu theo mùa
thiên văn (xuân, hạ, thu, đông) và cũng có thể có khái niệm khác ở vùng nhiệt đới (mùa mưa,mùa khô) Trong thực tế, dự báo hạn mùa (seasonal forecasting) được xét từ quy mô tháng cho đến 1 năm (với các hạn phố biến là 1, 3, 6, 9 tháng) nhằm đưa ra các ứng dụng có hiệu quả của sản phẩm dự báo
Dự báo hạn mùa (từ quy mô tháng cho đến quy mô năm) là một bài toán phức
tạp mà sự thành công của các dự báo mùa này phụ thuộc vào mức độ chi tiết hóa về
mối quan hệ tương tác giữa khí quyền và đại đương Hiện tại, với những hiểu biết về
các quá trình tương tác khí quyển — đại dương,cùng với việc mô phỏng chỉ tiết hóa
từng khu vực của các mô hình cũng như việc thu thập số liệu đo đạc quan trắc nâng cao chất lượng số liệu đã tạo ra những tiến bộ trong dự báo hạn mùa Để hiểu được cơ
sở vật lý của dự báo hạn mùa,chúng ta cần hiểu các nhân tố tạo ra các đặc trưng khí
Trang 12hậu của một năm khác biệt so với các năm khác Vì vậy, chúng ta cũng cần nắm được khả năng dự báo của chính các nhân tố này và cụ thể ở quy mô thời gian nào Trên quy
mơ tồn cầu,nguyên nhân quan trọng nhất khiến các đặc trưng khí hậu thay đổi từ năm
này qua năm khác đó là ảnh hưởng của hiện tượng ENSO Dự báo hiện tượng ENSO,
theo quy mô tháng và năm ,đã hỗ trợ tốt hơn cho dự báo hạn mùa ở nhiều nơi trên thế
gidi
Việc dự báo hạn dài chính xác các nhân tố khí hậu (nhiệt độ, lượng mưa, trên hay dưới chuẩn ) có những tiềm năng ứng dụng rất lớn, ví dụ những dự báo này có
thể cung cấp thông tin cần thiết cho những quyết định dài hạn và cảnh báo sớm các
thiên tai có thể xảy ra Một lưu ý là mức độ tin cậy của bất kỳ dự báo nào cũng phụ thuộc vào khả năng nắm bắt chính xác đến đâu của chúng khi so sánh với trung bình khí hậu Cụ thể là dự báo chỉ được chấp nhận nếu chúng chính xác hơn và cung cấp
nhiều thông tin hơn so với kinh nghiệm về khí hậu mà vẫn được sử dụng để đánh giá và đưa ra các quyết định trước đây Có hai cách tiếp cận dự báo hạn mùa là dự báo
bằng phương pháp thống kê và phương pháp mô hình động lực (dự báo sử dụng các mô hình số trị)
Phương pháp mô hình động lực dự báo mùa nhìn chung chỉ mới bắt đầu từ khoảng 30 năm trở lại đây Mô hình động lực sử dụng mơ hình hồn lưu chung khí quyển Hiện nay, ở các nước phát triển phương pháp số là phương pháp dự báo thời tiết chính thống Ở Châu Âu, phương pháp này bắt đầu phát triển từ những năm 50 của thế kỷ XX, trong đó sự đầu tư cao nhất cho hướng nghiên cứu phát triển này của Liên minh Chau Âu được tập trung ở Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu (ECMWF) Tuy nhiên, cho đến trước những năm 80 của thế kỷ XX, các nghiên cứu phát triển về lý thuyết cũng như ứng dụng chủ yếu vẫn chỉ quan tâm đến các khu vực
ngoại nhiệt đới của Châu Âu và Mỹ Dự báo thời tiết ở nhiệt đới nói chung và bằng
phương pháp số nói riêng ở thời kỳ này còn nhiều khó khăn đo hạn chế về động lực
học lý thuyết cho vùng nhiệt đới-xích đạo Thời kỳ 1984-1985 ở ECMWF đã có những
Trang 13toàn cầu, nghiên cứu của Tiedtke và cộng sự (1988) [35] đã đánh giá tác động của tổ hợp vật lý và tăng độ phân giải ngang đối với sai số hệ thống trong dự báo nghiệp vụ ở nhiệt đới của ECMWE Việc tăng độ phân giải ngang trong các mô hình dự báo thời tiết nghiệp vụ (Black, 1994; Rogers và cộng sự, 1998) [22], [32] nhìn chung nâng cao chất lượng dự báo mưa định lượng (QPF) Khi độ phân giải ngang tăng, mô hình có thể năm bắt được chuyền động thăng đứng tốt hơn dẫn tới làm tăng các cực trị mưa dự bao (Weisman và cộng sự, 1997) [37]
Zhang và cộng sự (1994) [39] cũng đã nhận thấy rằng, việc nghiên cứu quan hệ giữa mưa qui mô dưới lưới và qui mô lưới có tác động đáng kê đến kết quả mô phỏng trong trường hợp độ phân giải ngang còn đủ thô để sử dụng sơ đồ TSHĐL Hong và Pan (1998) [27] cho thấy vị trí của mưa qui mô lưới bị ảnh hưởng nhiều bởi TSHĐL hon là việc thay đổi phương pháp tính mưa qui mô lưới Mặt khác, thời gian kích hoạt của cả sơ đồ TSHĐL và sơ đồ âm hiển có tác động đáng kể đối với mưa mô phỏng (Grell, 1993) [26] và có thể thay đổi với các sơ đồ khác nhau
Một trong những phương pháp được ứng dụng phổ biến trong nghiên cứu khí hậu là phương pháp xác suất thống kê Đây là một cơng cụ tốn học được áp dụng rất rộng rãi và có hiệu quả trong nhiều lĩnh vực "Phương pháp thống kê trong khí hậu" vận dụng một số nguyên lý của lý thuyết xác suất thống kê toán học, tính tốn thơng kê các đặc trưng khí tượng, khí hậu, giải quyết một số bài toán trong nghiên cứu qui luật, bản chất, đặc tính cũng như các vấn đề liên quan đến cấu trúc các trường khí quyền
Phương pháp thống kê là phương pháp đơn giản nhất để dự báo dị thường các yếu tố so với khí hậu trung bình,quy mô tháng hay mùa, sử dụng các nguyên tắc (bằng thống kê) liên kết các hình thế trong tương lai với đặc tính khí hậu hiện tại Những dị thường biến đổi chậm và có quy mô lớn của khí hậu (ví dụ như SST, ONI, SOI, MEI) có thể tồn tại trong nhiều tháng và có thể tác động làm thay đổi hình thế hoàn lưu
chung khí quyền và từ đó sai lệch so với trạng thái trung bình của hoàn lưu khí hậu địa
phương Ban đầu hướng tiếp cận này không mấy thành công, nhưng sự tăng cường hiểu biết về hiện tượng ENSO và các hình thế tác động khác giúp cho phương pháp này đáng tin cậy hơn Mặc dù phương pháp này không nắm bắt được những yếu tố đột
Trang 14biến,nhưng phương pháp này tương đối dễ áp dụng bởi vì hầu như phụ thuộc vào
thống kê khí hậu và sử dụng tài nguyên máy tính khiêm tốn Phương pháp thống kê rất hiệu quả khi sự phát triển quy mô lớn là rõ rệt và theo một hướng chung
Yếu tố dự báo đầu tiên mà các mô hình thống kê kinh nghiệm hướng đến là
hiện tượng E1 Nino Barnston và Ropelewski (1992) [24] là các tác giả đầu tiên đã áp dụng kỹ thuật phân tích tương quan canon CCA vào dự báo hiện tượng El Nino Yếu tố dự báo bao gồm giá trị nhiệt độ mặt nước biển SST tại § khu vực Nhân tố dự báo cũng bao gồm các giá trị SST nhưng cho mùa hiện tại và sử dụng thêm yếu tố áp suất mực biển pmsl Trước khi đưa vào CCA,ca yếu tố và nhân tố dự báo đều được thực hiện phân tích thành phần chính PCA CCA là một ký thuật thống kê tuyến tính cực đại hóa tương quan giữa hình mẫu biến đổi của nhân tố dự báo và yếu tố dự báo Trong lớp các kỹ thuật tuyến tính,ngoài CCA một số phương pháp cũng khá thông dụng gồm có phương pháp hồi quy tuyến tính và phương pháp tách giá trị kỳ dị SVD
Phương pháp sau xác định tập các nhân tố dự báo giải thích được một cách tối ưu biến đổi của yếu tố dự báo
Sau yếu tố El Nino, các yếu tố khí hậu địa phương như lượng mưa,nhiệt
độ, cũng bắt đầu được quan tâm Một số các tác giả đã áp dụng CCA vào dự báo mùa như dự báo lượng mưa trên các đảo nhiệt đới ở khu vực Thái Bình Dương (He và
Barnston, 1996, [28] ), các yếu tố khí hậu bề mặt ở Alaska (Barnston và He, 1996 [23]) hay nhiệt độ và lượng mưa ở Canada (Shabbar va Barston, 1996 [33]) Cac tac
giả này thường sử dụng trường SST của các năm trước đó, đôi khi sử dụng thêm các trường trong khí quyển làm nhân tố dự báo Phương pháp hồi quy tuyến tính cũng
được áp dụng trong một số nghiên cứu như dự báo lượng mưa tại Nordeste ở Brazil
(Ward và Folland, 1991 [38]), dự báo nhiệt độ bề mặt và lượng mưa ở Mỹ (Unger,
1996 [36]) hay dự báo nhiệt độ mùa hè nước Anh (Colman, 1997 [25]), nhiệt độ và lượng mưa ở Hàn Quốc (Kim và CS, 2007 [30]) Một số tác giả sử dụng phương pháp
thống kê ít phổ biến hơn cho các hiện tượng khí hậu cực đoan như Mishra và Desal
Trang 15Trong các nghiên cứu gần đây về dự báo mùa mà chúng ta đã điểm qua, các khái niệm và lưu ý cơ bản và một số kết quả ban đầu về dự báo mùa đã được nêu ra
Tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu một số các nghiên cứu trong nước
1.2 NGHIÊN CỨU VÀ DỰ BÁO NGHIỆP VỤ Ở VIỆT NAM:
Các thông tin dự báo khí hậu, đặc biệt là dự báo mưa mùa có ý nghĩa lớn đến
các hoạt động phát triển kinh tế xã hội như: kế hoạch sản xuất nông nghiệp, du lịch, đánh bắt và nuôi trồng thủy sản, quản lý, khai thác có hiệu quả nguồn tài nguyên
nước Mức độ tin cậy về dự báo mưa mùa thường thấp hơn so với các yếu tố dự báo
khác, nguyên nhân là do sự phân bố theo không gian và sự biến đổi theo thời gian của
lượng mưa phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác Chính vì vậy công tác nghiên cứu dự báo mưa mùa tuy không còn mới nhưng vẫn đang rất được quan tâm ở nhiều nước trên thế
giới, trong đó có Việt Nam
Hiện nay ở Việt Nam, các bản tin dự báo hạn mùa đã đáp ứng phần nào nhu cầu
phục vụ phát triển kinh tế xã hội và phòng tránh giảm nhẹ thiên tai, tuy nhiên để giải quyết bài toán nêu trên, sẽ gặp phải khó khăn về nguồn dữ liệu đầu vào, các kết quả dự
báo mưa còn mang tính định tính, chưa đưa ra định lượng và hơn nữa, thời hạn dự báo
là 3 tháng liên tiếp, chưa thật sự phù hợp với yêu cầu của bài tốn nơng nghiệp ở vùng này
Hiện nay có hai cách tiếp cận để nghiên cứu dự báo mưa mùa là bằng phương pháp thống kê và phương pháp mô hình động lực Nhìn chung, phương pháp thống kê truyền thống đã đạt được những kết quả nhất định, nhiều mô hình thống kê có đóng góp chính trong việc đưa ra bản tin dự báo tổng lượng mưa mùa Phương pháp mô hình động lực là hướng nghiên cứu đang rất được quan tâm phát triển, nó có những ưu điểm vượt trội về khả năng cung cấp sản phâm dự báo, tuy nhiên, việc giải mô hình số rất phức tạp và tốn kém, cần phải có công cụ máy tính cấu hình cao và hơn nữa kết qua
dự báo mưa cũng chưa đạt được độ chính xác như mong muốn
Do nhiều nguyên nhân khác nhau, cả khách quan và chủ quan, công tác dự báo hạn mùa ở Việt Nam hầu như chưa có gì đáng ghi nhận Đầu những năm 2000, bài
toán dự báo khí hậu hạn mùa đầu tiên được thực hiện trong khuôn khổ đề tài cấp Tổng
cục Khí tượng Thủy văn trước đây do Tiến sĩ khoa học Nguyễn Duy Chinh (Viện
Trang 16Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường) làm chủ nhiệm[8] Phương pháp chủ đạo được sử dụng là các mô hình thống kê truyền thống Kết quả của đề tài đã được đưa vào nghiệp vụ Sản phẩm của hệ thống dự báo này là dị thường tổng lượng mưa mùa và nhiệt độ trung bình mùa (tổng hoặc trung bình từng 3 tháng liên tiếp nhau) Tiếp theo đó, trong khuôn khổ đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ Tài nguyên và Môi trường của TS Nguyễn Văn Thắng, cũng bằng phương pháp thống kê nhưng tập các nhân tố dự báo là bộ số liệu tái phân tích và yếu tố dự báo cũng là dị thường nhiệt độ và lượng mưa trung bình trượt từng ba tháng một, được gọi là mùa Kết quả dự báo của các công trình trên được biên tập thành “Thông báo khí hậu” ra hàng tháng và được cập nhật lên website của Trung tâm Khí tượng Thủy văn Quốc gia Khách quan mà nói, bản tin vẫn còn khá nghèo nàn, tính ứng dụng chưa cao, và đặc biệt là chưa thé
có những thông tin dự báo về các điều kiện khí hậu cực đoan do bản chất “thống kê”
của phương pháp nên dù các mô hình có thể dự báo tốt trạng thái trung bình vẫn khó
có thể năm bắt được các sự kiện cực trị
Đề tài “ Quan hệ giữa ENSO với lượng mưa tháng tại Thành phố Hạ Long trong dự báo hạn dài” năm 1999, Nguyễn Đức Hậu [32] đã sử dụng số liệu khí tượng, hải văn tại trạm Bãi Cháy đặc trưng cho Thành phó Hạ long từ năm 1962 — 2000 và số
liệu về thời kỳ hoạt động của hiện trong ENSO va SST cua 4 khu vực dé xay dung thir
nghiệm các phương trình dự báo chuẩn sai lượng mưa tháng từ tháng 5 đến tháng 9 Bài toán dự báo hạn dài trước đây ở Việt Nam chủ yếu theo hướng thống kê với
công trình nghiên cứu của Phạm Đức Thi (1987) [37] đã xây dựng một số phương
pháp dự báo nhiệt độ mùa đông và mưa mùa hè cho khu vực phía bắc Việt Nam Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường đã xây dựng hệ thống dự báo nghiệp vụ
dị thường tổng lượng mưa mùa và nhiệt độ trung bình trên cơ sở phương pháp thống
kê Dự báo khí hậu 3 tháng cho khu vực Việt Nam bao gồm nhiệt độ, lượng mưa, xoáy
thuận nhiệt đới và không khí lạnh
1.3 ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN VA DAC DIEM MUA MUA KHU VUC
Trang 1750 km), hạn hẹp hơn so với Bắc Trung Bộ và Tây Nguyên Có hệ thống sông ngòi ngắn và dốc, bờ biển sâu với nhiều đoạn khúc khuỷu, thêm lục địa hẹp Trung Trung
Bộ là vùng thường bị hạn hán kéo dài; thiên tai gây thiệt hại lớn trong sản xuất và đời
sống, đặc biệt trong mùa mưa bão Các miền đồng bằng có diện tích không lớn do các dãy núi phía Tây trải dọc theo hướng Nam tiến dần ra sát biển và có hướng thu hẹp dần diện tích lại Đồng bằng chủ yếu do sông và biển bồi đắp, khi hình thành nên thường bám sát theo các chân núi
Địa hình phía Tây từ Hà Tĩnh đến Thừa Thiên - Huế bao gồm các dãy núi cao
Các dòng sông ở đây có dòng chảy theo hướng Tây Bắc - Đông Nam đổ ra biển thường có lòng sông hẹp, độ dốc lớn, diện tích lưu vực nhỏ nên với lượng mưa tương đối lớn trút xuống sẽ sinh ra lũ, lên nhanh và gây lụt lội cho các khu vực đồng bằng thấp phía Đông Ví dụ như Sông Hương - sông Bồ, có độ cao đầu nguồn là 1.318m, dài trên 100 km và diện tích lưu vực 2.690 km2, chảy gần theo hướng Bắc Nam đồ ra
biển ở cửa Thuận An Vì toàn bộ diện tích lưu vực sông Hương có trên 80% là đồi núi,
khu vực đồng bằng còn lại đa phần ở mức thấp hơn so với mực nước biển, nên hầu hết sẽ bị ngập khi có lũ trên báo động cấp 3 (tương ứng 3,5m)
Với lượng mưa chiếm 68 - 75% lượng mưa trong năm, sẽ phát sinh lũ lụt lớn và
gây thiệt hại sản xuất, tài sản, tính mạng cư dân, tác động tiêu cực đến môi trường sinh
thái Ngược lại, trong mùa ít mưa thì nước lại không đủ cung cấp cho sinh hoạt và sản xuất của một số địa phương trong vùng
Mùa mưa lũ ở Bắc Trung Bộ thường xảy ra từ tháng 7 đến tháng 10,ở vùng
Duyên hải Nam Trung Bộ thường xảy ra từ tháng 10 đến tháng 12 Những trận lũ lớn
đã xảy ra ở miền Trung vào các năm:1952, 1964, 1980, 1983, 1990, 1996, 1998, 1999,
2001, 2003, Có lúc xảy ra lũ chồng lên lũ như các đợt lũ tháng 11, 12 năm 1999; thang 10, 11 nam 2010
Thừa Thiên - Huế là một trong các tỉnh có lượng mưa nhiều nhất ở Việt Nam
với lượng mưa trung bình năm vượt trên 2.600mm, có nơi lên đến 4.000mm Có các
trung tâm mưa lớn như khu vực Tây A Lưới - Động Ngại (độ cao 1.774m) có lượng mưa trung bình năm từ 3.400 - 5.000mm, khu vực Nam Đông - Bạch Mã - Phú Lộc có
Trang 18lượng mưa trung bình năm từ 3.400 - 5.000 mm Đồng bằng duyên hải Thừa Thiên - Huế có lượng mưa ít nhất, nhưng trung bình năm cũng từ 2.700 - 2.900 mm
Hàng năm có từ 200-220 ngày mưa ở các vùng núi, 150-700 ngày mưa ở khu vực đồng bằng duyên hải Vào mùa mưa, mỗi tháng có 16-24 ngày mưa Những đợt
Trang 19CHƯƠNG 2: TAC DONG CUA ENSO TỚI THỜI TIẾT VÀ
CÁC CHỈ SÓ ENSO 2.1 KHÁI NIỆM VE ENSO :
ENSO là chữ viết tat cia cdc tir ghép El Nino Southern Oscillation (El Nino - Dao động Nam) để chỉ cả 2 hai hiện tuong El Nino va La Nina và có liên quan với dao
động của khí áp giữa 2 bờ phía Đông Thái Bình Duong với phía Tây Thái Bình Dương
- Đông Ấn Độ Dương (Được gọi là Dao động Nam) đề phân biệt với dao động khí áp ở Bắc Đại Tây Dương)
“EI Nino” là từ được dùng để chỉ hiện tượng nóng lên dị thường của lớp nước
biển bề mặt ở khu vực xích đạo trung tâm và Đông Thái Bình Dương, kéo dai 8 - 12
tháng, hoặc lâu hơn, thường xuất hiện 3 - 4 năm I lần, song cũng có khi dày hơn hoặc thưa hơn
“La Nina” la hiện tượng lớp nước biển bề mặt ở khu vực nói trên lạnh đi dị
thường, xảy ra với chu kỳ tương tự hoặc thưa hon El Nino
Hiện tượng El Nino va La Nina có ảnh hưởng đến thời tiết, khí hậu toàn cầu với mức độ khác nhau và rất đa dạng Tuy nhiên, đối với từng khu vực cụ thể, vẫn có thể
xác định được những ảnh hưởng chủ yếu có tính đặc trưng của mỗi hiện tượng nói trên
Hiện tượng El Nino xuất hiện thường gắn liền với sự đột biến của nhiệt độ nước
biển thường bắt đầu từ khu vực ven bờ phía đông TBD rồi lan truyền sang phía tây, song cũng có trường hợp quá trình bắt đầu từ khu vực trung tâm TBD rồi sau đó phát triển dần sang phía đông mà điển hình là sự kiện El Nino 1982-1983 1986-1987 va
nhất là 1997-1998
Thông thường hiện tượng El Nino kéo dài từ 12 đến 18 tháng Theo các tính toán của các nhà khoa học cho thấy EI No là hiện tượng tự nhiên tựa chu kỳ Các El
Nino yếu xuất hiện 2 đến 3 năm một lần cn các El Nino mạnh có thể
xảy ra trong vng 8 đến I1 năm Tuy nhiên trong những năm gần đây hiện tượng này đã xảy ra thường xuyên hơn khoảng 4 đến 5 năm 1 lần Thông thường thì chu kỳ
Trang 20điển hình của ENSO phát triển mạnh nhất vào mùa hè rồi sau đó suy yếu dần vào cuối
mùa thu và tan rã vào mùa xuân
Hiện tương El Nino va La Nina thé hién su bién động dị thường trong hệ thống
khí quyên - đại dương với quy mô thời gian giữa các năm, có tính chu kỳ hoặc chuẩn
chu kỳ Trong tình hình biến đổi khí hậu - sự nóng lên toàn cầu, hiện tượng ENSO
cũng có những biểu hiện dị thường về cường độ Nghiên cứu hiện tượng ENSO để hiểu biết về cơ chế vật lý, đặc điểm và quy luật diễn biến cũng như những hậu quả tác động của chúng, chúng ta có thể cảnh báo trước sự xuất hiện của ENSO, những ảnh hưởng có thể xảy ra đối với thời tiết, khí hậu và kinh tế - xã hội để có những biện pháp
phòng, tránh hiệu quả, hạn chế và giảm nhẹ thiệt hại do ENSO gây ra + Cơ chế hoạt động của ENSO
Trang 21
Xich dao
120$ 80°T
Hình 2.1: Sơ đồ hoàn lưu Walker trong điều kiện E1 Nino
Song Kelvin lan truyền tới bờ phía Đông Thái Bình Dương trung bình mất khoảng 50 ngày và bị phản xạ trở lại Sự phản xạ này gây ra một sóng đại dương (sóng Rossby) chuyên động về phía Tây với thời gian trung bình khoảng 6 tháng, qua đó, lớp
nước bề mặt ấm lại được vận chuyển về phía Tây Sự phản xạ qua lại của các sóng
Kelvin và Rossby ở 2 bờ của Thái Bình Dương quyết định độ dài và tính không ổn
định trong các pha của một chu trinh El Nino Nhu vay, c6 thé thay song Kelvin làm
giảm chênh lệch nhiệt độ giữa Đông và Tây Thái Bình Dương (hiệu ứng âm), trái lại, sóng Rossby cho hiệu ứng dương Trên thực tế, sự duy trì một thời gian dài (12 - 14
tháng) hiện tượng nóng lên dị thường của nhiệt độ nước biển bề mặt ở trung tâm và
Đông Thái Bình Dương xích đạo (I chu trình El Nino) chứng tỏ hiệu ứng nhiệt bình luu do song Kelvin tao ra lớn hơn hiệu ứng nước trồi do sóng Rossby gây ra ở vùng
biển này Ở vùng biển phía Tây Thái Bình Dương xích đạo, sự thay đổi (giảm đi) của
nhiệt độ mặt nước biển trong chu trình E1 Nino không lớn như ở vùng trung tâm và Đông Thái Bình Dương xích đạo, chứng tỏ hiệu ứng nhiệt do các sóng Kelvin và sóng
Rossby bị triệt tiêu nhiều
Trang 22Khi hoàn lưu Walker mạnh hơn bình thường, áp lực gió Đông lên mặt biển tăng lên, có thê dẫn đến một chu trình ngược lại với chu trình El Nino (chu trinh La Nina)
do hoạt động của nước trồi mạnh hơn và bình lưu lạnh hướng Tây tăng lên, làm cho
vùng biển trung tâm và Đông Thái Bình Dương lạnh đi dị thường
+ Những nhân tố bất ôn định chính có tác động đến hoàn lưu Walker trên khu vực Thái Bình Dương, khởi động cho một chu trình ENSO
1 Sự biến động của áp cao cận nhiệt đới Thái Bình Dương về cường độ, phạm vi và vị trí tâm áp cao, ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động của tín
phong 2 bán cầu
2 Sự bạo phát gió Tây trên vùng biển xích đạo Tây Thái Bình Dương, liên quan đến hoạt động của các áp cao Nam Án Độ Dương và áp cao Châu
Úc
3 Dao động trong mùa Madden - Julian (MJO) với chu kỳ 30 - 60 ngày trên khu vực Đông Án Độ Dương và Tây Thái Bình Dương xích đạo
4 Hoạt động dị thường của các xoáy thuận nhiệt đới trên vùng biển xa xích đạo, khu vực trung tâm Thái Bình Dương, liên quan đến hoạt động của
đới gió Tây vĩ độ trung bình.[4]
2.2 ANH HUONG CUA ENSO DEN THOI TIET TOAN CAU :
Nam 1999, Amandu D Vernekar đã sử dụng mô hình khu vực với độ phân giải
cao ETA của NCEP lồng ghép trong mô hình khí quyền tồn cầu GCM để mơ phỏng những biến động trong mùa đối với gió mùa mùa hạ năm EI Niño (1987) và năm La Niña (1988) trên 30°S-50°N, 30°-140°E bao gồm khu vực gió mùa Ấn Độ, Trung Quốc
và khu vực gió mùa Đông Nam Á Kết quả cho thấy SSTA vùng phía Đông TBD ảnh hưởng mạnh đến hoàn lưu khu vực Châu Á Vùng dòng giáng quy mô lớn của khí
quyên dịch chuyền lên trên khu vực gió mùa xích đạo, rãnh gió mùa năm 198§ (La
Niđa) sâu hơn rãnh gió mùa năm 1987 (El Nião) khoảng 2,5 hPa trên lục địa Án Độ và
Trang 23Cũng theo các tác giả trên, trong năm El Niño (1987) hệ thống áp thấp trên
vùng biển quần đảo Indonexia địch chuyên về phía Đông, đến gần kinh tuyến 180°E
dẫn tới sự mở rộng của bê nóng Tây Thái Bình Dương và trung tâm đối lưu thay thế hệ thống áp cao, đồng thời ITCZ trên vùng bể nóng yếu đi, ITCZ trên vùng lục địa mạnh lên Ngược lại, trong năm La Niña (1988) trung tâm đối lưu dịch chuyển về phía Tây so voi nam El Nifio (1987) Két quả là, gió mùa mùa hè Ấn Độ trong năm El Nião (1987) hoạt động yếu đi và gió mùa mùa hè Ấn Độ trong năm La Niña (1988) hoạt động mạnh lên Trong khi đó, ở vùng Đông Nam Trung Quốc, năm 1987 gió mùa mạnh mạnh hơn bình thường còn trong năm 1988, gió mùa yếu hơn bình thường [29]
Dao động mùa trong gió mùa Đông Á cũng có những tác động tương hỗ với
ENSO Theo Li (1990), tần số cao hơn và các sóng lạnh mạnh hơn ở Đông Á gắn liền
với gió mùa mùa đông mạnh và có khả năng làm tăng đối lưu trên vùng phía tây TBD xích đạo và như vậy có thể làm tăng dao động 30-60 ngày trên khu vực này, châm ngòi cho sự kiện ENSO Một số tác giả khác cũng cho rằng những biến động gió mùa thường diễn ra trước những biến động của chỉ số SOI và do đó, bản thân gió mùa thúc đây sự biến động của ENSO về độ lớn cũng như về pha
Một trong những quan hệ quan trọng giữa hiện tượng ENSO và hoàn lưu khí quyền nhiệt đới được thể hiện ở sự biến động của các nguồn nhiệt và đối lưu nhiệt đới,
tác động trực tiếp đến hoạt động của xoáy thuận nhiệt đới (XTNĐ) Trên khu vực ĐA-
TTBD, nguồn nhiệt lớn trên khu vực biển và quân đảo Indonexia và Malaysia có quan
hệ trực tiếp với sự biến đổi của SST khu vực nhiệt đới Thái Bình Dương Vì thế, sự
biến đổi của nguồn nhiệt này về độ lớn cũng như sự dịch chuyển trong các chu trình
ENSO không những có quan hệ với gió mùa Châu Á, hoàn lưu khí quyên khu vực mà
còn cả với hoạt động của XTNĐ Trong những năm EI Nião, hoạt động của XTNĐ và
bão ở vùng Đông Bắc TBD mạnh hơn bình thường bắt nguồn từ sự dịch chuyển bể nóng ở Tây TBD về phía trung tâm và Đông TBD
Hoạt động của ENSO cũng liên quan trực tiếp với tần xuất XTNĐ trên khu vực Tây Bắc TBD
Trang 24Trong diéu kién El Nifio, s6 XTND trén Bién Déng va ving bién Australia đều
giảm di Chang han, trong nim El Nifio 1997, do hoat dong ctia El Nifio, chi có 7 con
bão trên Biển Đông, ít hơn trung bình nhiều năm 5 cơn
Trong điều kiện La Niña, hoạt động của XTNĐ trên khu vực Tây Bắc TBD
mạnh lên Chẳng hạn trong năm La Niña 1996 có 31 cơn, trong đó có 7 cơn phát triển
ngay trên Biển Đông
Ảnh hưởng của ENSO đến các yếu tố khí hậu diễn ra rất phức tạp và thường rất
khác nhau giữa các pha của ENSO trên các khu vực khác nhau
Về nhiệt độ, trong điều kiện El Niñão có sự tăng lên khác thường của SST dọc theo bờ biển và ngoài khơi khu vực Trung Mỹ, Nam châu Mỹ và mở rộng về phía Tây đến vùng biển xích đạo Đông TBD Trong điều kiện La Niña, SST trên vùng biển ven bờ và ngoài khơi Trung và Nam Mỹ lạnh đi khác thường, làm cho vùng đối lưu sâu bị
dịch chuyển xa về phía Tây TBD xích đạo Về ảnh hưởng của ENSO đến nhiệt độ có
thể lấy trường hợp El Niñão 1997-1998 là dẫn chứng tiêu biểu Trong đợt El Nião này, nhiệt độ tăng dị thường ở các vùng Bắc, Trung và Nam Mỹ, Bắc Trung Quốc, châu Á TBD xích đạo, Đông và Nam Phi, Tây Án độ Dương xích đạo, trong khi nhiệt độ giảm ở một số vùng của Bắc và Trung Âu và một sồ vùng Đông Nam của Bắc Mỹ
Về lượng mưa, trong điều kiện El Niño có sự giảm đi đáng kể của lượng mưa,
nhiều năm gây ra hạn hán ở Án Độ, Trung Quốc, nhưng lại gia tăng lượng mưa và
lũ lụt ở các vùng bờ biển Nam Mỹ, Chile Lê, Paraguay, Bắc Achentina, Nam Brasil,
Uruguay Ở Ấn Độ 2l trong số 25 năm có El Niño, lượng mưa mùa hè thấp hơn trung
bình nhiều năm Ở Trung Quốc 19/29 đợt El Niño trong vòng 100 năm qua đều gây ra thâm hụt lượng mưa ở vùng bán hoang mạc phía Bắc [29]
Trang 252.3 ANH HUONG CUA ENSO DEN THOI TIET VIET NAM VA KHU
VỰC TRUNG BỘ :
+ Ảnh hưởng đến Việt Nam:
Nguyễn Đức Ngữ (2007) [9] nghiên cứu ảnh hưởng của ENSO đến các hiện tượng khí hậu cực đoan trong bối cảnh biến đơi khí hậu tồn cầu đã đưa ra nhận định rằng hiện tượng ENSO trong những thập kỷ gần đây, nhất là từ hiện tượng El Nião 1982 - 1983, diễn ra mạnh mẽ hơn những thập kỷ trước đó, tiêu biểu là hiện tượng El Nião 1997-1998, có liên quan đến sự nóng lên toàn cầu, bắt nguồn từ những biến đổi quy mô lớn diễn ra trong khí quyên và đại dương và trong sự tương tác khí quyền - đại dương Những biến đổi này diễn ra không chỉ trong quá trình trao đổi thắng đứng giữa biển và khí quyển, mà cả theo chiều ngang giữa vĩ độ cao và vĩ độ thấp, giữa biển và
lục địa Kết quả là làm thay đổi các hình thế thời tiết và chế độ khí hậu theo mùa ở
nhiều nơi trên thế giới, làm tăng tính biến động, tính dị thường và tính cực đoan của
các yếu tố khí hậu và hiện tượng thời tiết
Những kết quả nghiên cứu ở Việt Nam cho thấy mặc dù tần số bão và ATNĐ trên Biển Đông và ảnh hưởng đến Việt Nam tuy không có sự thay đổi đáng kể, song số cơn bão có cường độ mạnh, tổng lượng mưa và cường độ mưa trong bão có sự tăng lên rõ rệt trong những năm gần đây
Tần số front cực cùng với tần số và cường độ các đợt rét đậm, rét hại có xu thế
giảm đi trong thời gian gần đây Ngược lại, hiện tượng nắng nóng, hạn hán và lũ lụt
nghiêm trọng cũng mở rộng phạm vi và gia tăng cường độ ở nhiều vùng trong cả nước
Nguyễn Đức Ngữ (2002) [10] đã nghiên cứu quan hệ ENSO với gió mùa châu Á, trên cơ sở phân tích biến đổi của các trường nhiệt độ, độ cao địa thế vị và gió trong tầng đối lưu khu vực cận nhiệt đới và xích đạo Nam Á trong các đợt ENSO tiêu biểu Tác giả đã đưa ra kết luận là trong các đợt El Niño, áp cao cận nhiệt đới TBD mạnh lên, mở rộng về phía xích đạo, tâm áp cao lệch về phía Tây so với vị trí trung bình, đới gió Tây vĩ độ trung bình mạnh hơn bình thường Ở vùng xích đạo Tây Thái Binh Dương có dị thường gió Tây ở tầng thấp tầng đối lưu, đối lập với dị thường gió Đông ở phía Tây Sumatra (Indonexia) và đông Ấn Độ Dương nên đây là vùng khuếch tán ở tầng thấp, trong khi trên cao vùng này có hội tụ giữa gió Đông dị thường ở phía Đông
Trang 26và gió Tây ở phía Tây, đối lưu ở đây yếu đi Trong điều kiện Lanina, tình hình diễn ra ngược lại Tương ứng với các vùng đối lưu tăng cường và đối lưu hạn chế lần lượt là các trung tâm chuẩn sai âm và chuẩn sai dương của bức xạ sóng dài (OLR) Điều này cũng được thể hiện trên khu vực Biển Đông và quần đảo Trường Sa
Phạm Vũ Anh (2001) nghiên cứu ảnh hưởng của ENSO đến Front cực đới ở Việt Nam cũng có nhận định tương tự với Nguyễn Đức Ngữ rằng tần số front không có sự khác nhau đáng kể, nhưng cường độ của Front trong điều kiện El Nião mạnh
hơn trong điều kiện La Niña, mặc dù lưỡi áp cao lục địa Châu Á trong mùa đông La
Niña lấn sâu hơn về phía vĩ độ thấp ở Đông Nam Á [17]
Một số tác giả trong nước đã nghiên cứu đánh giá tác động của ENSO đến thời
tiết khí hậu ở Việt Nam, chủ yếu đối với hoạt động của bão, nhiệt độ mùa đông, mưa,
hạn hán và dòng chảy
Hoàng Minh Hiền, Nguyễn Hữu Ninh (1990) cho rằng trong các đợt El Nião tần số bão trên khu vực Tây Bắc TBD và Biển Đông giảm đi, trái lại trong các đợt La Nifia, tang lén [5]
Nguyễn Dỗn Tồn cho rằng vào những năm EI Nião, số lượng XTNĐ đồ bộ và ảnh hưởng trực tiếp đến Việt Nam trung bình là 4,5 cơn, giảm đáng kể so với trung bình (khoảng 6 cơn) và ít hơn hắn những năm La Niña (khoảng § cơn) [ 1]
Bùi Minh Tăng cũng có nhận xét rằng trung bình những năm La Niãña có 8,3 cơn bão và ATNĐ ảnh hưởng đến Việt Nam, nhiều hơn rõ rệt những năm EI Niño (5,3 con) và trung bình nhiều năm (khoảng 7 cơn) Mùa bão những năm E1 Nião sớm hơn và những năm La Niña muộn hơn bình thường [2]
Đặng Trần Duy cũng cho rằng, trong năm EI Nião, số bão và ATNĐ ít hơn
trung bình Ở Việt Nam, trung bình thời kỳ 1951-1997, số bão và ATNĐ ảnh hưởng
đến Việt Nam trong các năm EI Nião là 5,3 cơn, trong các năm La Nifia 1a 8,3 cơn (nhiều hơn trung bình khoảng 1 cơn) [3]
Trang 27La Niña, quỹ đạo chuyển động của bão lệch về phía Nam nhiều hơn và mùa bão kéo
dài hơn về cuối năm
Năm 2010, trong báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu khoa học cấp Nhà nước:
“Nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu đến các yếu tố và hiện tượng khí
hậu cực đoan ở Việt Nam, khả năng dự báo và giải pháp chiến lược ứng phó” dưới sự
chủ trì của Phan Văn Tân có đề cập đến đặc điểm hoạt động của bão ở vùng biển gần
bờ Việt Nam thời kỳ 1961-2009 Các tác giả đã chỉ ra rằng, trong nhũng năm La Niña,
số lượng bão ở vùng biển gần bờ Việt Nam thường nhiều hơn trong những năm EI
Nião Ngoài ra, theo tác giả thì trong những năm EI Nião vị trí hình thành bão có xu hướng dịch chuyển sang phía Đông, bão xuất hiện ở Biển Đông và Tây Thái Bình Dương thường có xu hướng đi lên phía Bắc do đó ít ảnh hưởng đến Việt Nam và trong những năm La Niña thì bão ở Biển Đông và Tây Thái Bình Dương thường có xu hướng đi theo hướng Tây và Tây Tây Bắc do vậy thường Việt Nam chịu ảnh hưởng nhiều hơn [18]
Năm 2011, trong báo cáo tổng kết dự án “Ứng dụng thông tin khí hậu và dự báo khí hậu phục vụ các ngành kinh tế xã hội và phòng tránh thiên tai ở Việt Nam”, của tác giả Nguyễn Văn Thắng và cộng sự đã dành một phần quan trọng trong báo cáo để trình bày những kiến thức cơ bản về ENSO được sử dụng trong ứng dụng thông tin khí
hậu và dự báo khí hậu, mối quan hệ giữa ENSO với xoáy thuận nhiệt đới, lượng mưa, hạn hán, lũ lụt và dòng chảy trên các khu vực và lưu vực Ngoài ra, báo cáo còn cung
cấp các thông tin về hiệu quả của quá trình theo dõi các dot El Nifio, La Nifia dé đưa ra
các cảnh báo về các hiện tượng thời tiết, khí hậu cực đoan phục vụ cho các ngành kinh
tế xã hội [13]
Nguyễn Ngọc Thụy và các cộng tác viên (1997) nghiên cứu quan hệ giữa
ENSO và trường nhiệt độ mặt nước biển trên vùng biển Việt Nam và Curoxio và cho rằng có sự biến đổi ngược pha giữa trường nhiệt độ nước biển khu vực Đông TBD và bờ biển Nam Mỹ [14]
Nguyễn Đức Ngữ (2007) [9] nghiên cứu ảnh hưởng của ENSO đến các cực trị nhiệt độ (Tx,Tm) thông qua việc tính tần suất xuất hiện các trị số Tx, Tm trong các
nam El Nifio, La Niãa và không ENSO nhận xét rằng: nhiệt độ tối cao trung bình và
Trang 28tối thấp trung bình trong điều kiện El Nifio, ca trong mua d6ng va mua ha déu cao hon trong điều kiện La Niđa và khơng ENSO Các trị số bách phân vị thứ 90 và 95 (đối với Tx) và thứ 10 và 5 (đối với Tm) trong những năm El Niño thường cao nhất, trong những năm La Niña thường thấp nhất
Phạm Đức Thi (1993) [19] phân tích chuẩn sai nhiệt độ mùa đông ở Việt Nam
trong các đợt El Nião và La Niãa và nhận xét chuẩn sai nhiệt độ trung bình 6 tháng
mùa đông (XI -IV), 3 tháng chính đông (XII - II) và 2 tháng cuối đông (II - IV) trong những đợt El Nião đều có giá trị dương, ngược lại, trong những đợt La Niña đều có giá trị âm Ngoài ra, số ngày rét đậm trong những mùa déng El Nifio it hon han trong những mùa đơng La Niđa
Đặng Trần Duy (1998) [3] cho rằng, trong thời kỳ 1949 - 1982, các mùa đông-
xuân ngay trước EI Nião lạnh hơn trung bình, từ 1991 đến 1999, cả 3 vụ đông - xuân
ngay trước El Nião đều ấm hơn trung bình, nhất là đông - xuân 1990-1991
Nghiên cứu quan hệ giữa ENSO với lượng mưa ở Việt Nam, tác giả Kiều Thị Xin và những người khác cho rằng hệ số tương quan giữa SST ở các vùng NINO.I+2,
NINO.3 và NINO.4 với lượng mưa ở các trạm đại diện cho 3 miền Bắc Bộ, Trung Bộ và Nam Bộ có giá trị âm và khá lớn (0,4-0,7) [6]
Lê Nguyên Tường (1999) phân tích quan hệ giữa SOI với lượng mưa ở Hà Nội có nhận xét, lượng mưa mùa mưa (V - X) của những năm có trị số SOI các tháng trước đó (XI - IV) âm thường nhỏ hơn những năm có SOI của những tháng này dương, nhất
là khi SOI > 10 hoặc SOI < -10 [7]
Theo Pham Duc Thi (1997, 1998), trong I1 năm hạn xuân hè xảy ra trên diện rộng ở Bắc Bộ, Bắc và Trung Trung Bộ, thì 7 năm liên quan đến EI Nião và 3 năm liên quan đến La Niãa Đối với hạn hè - thu, 5/6 năm hạn diện rộng là năm El Nião, 1/6
năm là La Niña [20, 21]
Bùi Minh Tăng (1998) cho rằng, trong 22 năm gần đây hạn vừa và hạn nặng
Trang 29Nguyễn Đức Ngữ (2005) cho rằng hầu hết các đợt El Niño gây ra thâm hụt lượng mưa trên khu vực ven biển miền Trung và Tây Nguyên, mức thâm hụt trung bình là 20 - 25% lượng mưa trung bình nhiều năm cùng thời kỳ Trong tất cả các đợt El Nião được xem xet, đều xảy ra tình trạng lượng mưa thâm hụt nhiều tháng liên tiếp
trong thời gian diễn ra El Niño với mức thâm hut trung bình 40 - 45% lượng mưa
trung bình nhiều năm cùng kỳ, dẫn đến tình trạng hạn hán kéo dài [15] Nguyễn Trọng Hiệu và cộng sự (2014) [16] cho thấy rằng, trong thời kỳ 1960- 2009, El Nião góp
phần gia tăng hạn hán trên phạm vị cả nước đặc biệt là các đợt El Nião trong 3 thập ky
1971 — 1980, 1981 — 1990, 1991 - 2000 và ngược lại, La Niña góp phần giảm thiểu
hạn hán, đặc biệt là các đợt La73 — 76, La77 — 78 đối với các vùng khí hậu phía Bắc và
La98 — 01, La07- 08 đối với các vùng khí hậu phía Nam Tác động của El Niño đối với
hạn hán rất rõ rệt ở Miền Nam và khá mờ nhạt ở Miền Bắc, trừ Bắc Trung Bộ trong
khi tác động của La Niña đối với hạn hán tuy khác nhau giữa các vùng song lại khá đồng đều giữa Miền Bắc và Miền Nam Đối với lượng mưa ngày (24 giò) lớn nhất, Nguyễn Đức Ngữ trong công trình nghiên cứu ảnh hưởng của ENSO đến cực trị nhiệt
độ và lượng mưa ở Việt Nam và khả năng dự báo nhận xét: trong điều kiên El Niño,
độ lệch tần suất ứng với các số bách phân vị 75 và 90 trong các mùa có giá trị âm là chủ yếu (trừ vùng bán đảo Cà Mau có độ lệch tần suất đương trong mùa hè và mùa
thu); trong điều kiện La Niña, độ lệch tần suất âm trong các mùa đều giảm, cả về phạm
vi và giá trị so với trong điều kiên El Nião, trong khi độ lệch tần suất dương tăng lên
Đặc biệt là vùng ven biển Nam Trung Bộ (Đà Nẵng - Phú Yên trong mùa đông và Phú
Yên - Ninh Thuận trong mùa thu) có độ lệch tần suất dương trên 100% và trên 150% ứng với bách phân vị thứ 90 so với trường hợp không ENSO Tương tự như vậy là
vùng Đông Nam Bộ trong mùa xn La Niđa [9] Ngồi ra, về mối quan hệ giữa ENSO với mưa khu vực Việt Nam nói chung và mưa Miễn Trung, mưa ở Tây Nguyên
nói riêng đã được nhiều tác giả trong nước và ngoài nước quan tâm nghiên cứu Nhiều
kết quả nghiên cứu đã chỉ ra được mối quan hệ thống kê mật thiết giữa ENSO với mưa
ở khu vực này nhưng chỉ dừng lại ở các chỉ số và quan hệ thống kê còn cơ chế hoàn lưu chưa được nghiên cứu sâu và đầy đủ
- Ảnh hưởng của ENSO đến hoạt động của bão và áp thấp nhiệt đới
Trang 30Trong 45 năm (1956 - 2000), có 311 cơn bão và áp thấp nhiệt đới (sau đây gọi chung là xoáy thuận nhiệt đới - XTNĐ) ảnh hưởng trực tiếp đến Việt Nam, trung bình mỗi năm có 6,9 cơn, trung bình mỗi tháng có 0,58 cơn
Bảng 2 1: Tần số XTNĐ trung bình tháng và năm ảnh hưởng trực tiếp đến Việt Nam (1956-2000) Tháng |1 |2 |3 |4 |5 |6 |7 |§ |9 10 | 11 J12 |Năm Tân số |0 |0 |0,1|0,1|0,1 |0,7 |0,7 |1,2 |1,4 | 1,3 |1,0 |0,3 | 6,9
Cùng thời gian trên có tổng số 150 tháng EI Nino với 63 XTNĐ ảnh hưởng trực tiếp, trung bình mỗi tháng EI Nino có 0,42 cơn, ít hơn trung bình nhiều năm khoảng 28% Trong khi đó, trung bình méi thang La Nina co 0,80 con (86 con/107 thang), nhiều hơn trung bình nhiều năm khoảng 38%
Trong cả mùa bão (từ tháng 6 đến tháng 12), trung bình nhiều năm có 6,64 cơn, mỗi tháng mùa bão có 0,95 Trong điều kiện EI Nino, trung bình cả mùa bão có 4,83 cơn, mỗi tháng mùa bão có 0,69 cơn, ít hơn trung bình nhiều năm khoảng 27% Trái
lại, trong điều kiện La Nina, trung binh mua bao co 9,17 con, moi tháng mùa bão có
1,31 cơn, nhiều hơn trung bình nhiều năm khoảng 38% Ngoài ra, trong điều kiện El Nino, xoáy thuận nhiệt đới thường tập trung vào giữa mùa bão (thang 7, 8, 9), trong
diéu kién La Nina, XTND thuong nhiều hơn vào nửa cuối mùa bão (thang 9, 10, 11)
- Anh huong ctia ENSO đến tần số front lạnh
Trong những năm EI Nino và La Nina, số front lạnh ảnh hưởng đến nước ta đều ít hơn bình thường Tỷ lệ giữa tông chuẩn sai dương và tổng chuẩn sai âm của tần số
front lạnh qua Hà Nội của các tháng trong năm chỉ bằng 70% Thời gian kết thúc hoạt
Trang 31Bảng 2.2: Chuẩn sai tần số front lạnh qua Hà Nội trong cac thang El Nino va La Nina Dấu chuẩnsi |1 |2 |3 |4 [5 |6 |7 |8 |9 |10 |I1 |12 |Tổng số Dương |7 4 1 2 [5 |7 [2 |1 |7 |9 |9 |6 |õ0 El Nino am 4 |7 |7 |Ji0 |§ |6 fit |l2 |7 |4 |4 |7 |§7 Dương |0 2 [2 3 |5 | |0 |4 |4 |7 |4 |8 42 La Nina am 4 |6 |6 |š |2 |6 |g |4 [5 |4 |7 l3 |o0
-_ Ảnh hưởng của ENSO đến nhiệt độ
Ở hầu hết các vùng trong cả nước, nhiệt độ trung bình các tháng trong điều kiện
El Nino déu cao hon binh thường, mùa đông chênh lệch rõ rệt hơn mùa hè, các khu
vực phía Nam chịu ảnh hưởng rõ hơn ở phía Bắc Trái lại, trong điều kiện La Nina, nhiệt độ trung bình các tháng thấp hơn bình thường, ở phía Bắc chịu ảnh hưởng nhiều hơn ở phía Nam
Bảng 2.3: Tỷ lệ giữa tổng số chuẩn sai dương và tông số chuẩn sai âm của nhiệt độ trung bình các tháng trong các điêu kién El Nino va La Nina
Lạng - ` Tan Son | Trung
Tram Sơn La|Hà Nội|Vinh|Đà Năng|PleikulCần Thơ
Son Nhat binh
IEL Nino} 1.4 1.5 1.2 | 12 1.8 1.3 1.6 2.0 1.5
ILa Nina} 0.7 0.5 0.7 | 0.7 0.6 0.6 0.6 0.7 0.6
Ngoai ra, hién tuong El Nino, nhất là các dot El Nino manh (1982 - 1983, 1997
- 1998) còn gây ra nhiều kỷ lục về nhiệt độ cao nhất tuyệt đối ở nhiều nơi N gược lại,
hiện tượng La Nina lại gây ra những kỷ lục về nhiệt độ tối thấp tuyệt đối
- Anh hưởng của ENSO đến lượng mưa:
Mức thâm hụt lượng mưa trong từng đợt ENSO được định nghĩa là hiệu số giữa tổng lượng mưa thực tế trong từng đợt ENSO với tổng lượng mưa trung bình nhiều
năm của cùng thời kỳ, ở một địa điểm nào đó, biểu thị bằng % Kết quả nghiên cứu
cho thấy, hầu hết các đợt El Nino gây thâm hụt lượng mưa ở hầu hết các vùng, DR phổ
Trang 32biến từ 25 đến 50%, hầu hết các đợt La Nina gây ra lượng mưa vượt trung bình nhiều năm ở các tỉnh ven biển Trung Bộ và Tây Nam Bộ, nhưng gây ra thâm hụt lượng mưa ở Bắc Bộ, Tây Nguyên và Đông Nam Bộ (bảng 6: Mức thâm hụt lượng mưa trong các đợt ENSO ở một số địa điểm)
Đáng chú ý là, đa số các đợt ENSO gây ra tình trạng hụt mưa, song một số đợt El Nino, La Nina đã cho những ký lục về lượng mưa lớn nhất trong 24h và số tháng liên tục hụt mưa ở một số nơi, cho thấy ENSO làm tăng tính biến động của mưa ở Việt Nam
- Anh hưởng của ENSO đến độ mặn nước biển vùng ven biển và hải đảo Việt
Nam:
Nhìn chung, ảnh hưởng của EI Nino làm tăng độ mặn, trái lại La Nina là giảm
độ mặn của nước biển ở vùng ven biển và hải đảo nước ta
- Ảnh hưởng của ENSO đến dòng chảy sông ngòi ở Việt Nam:
Trong những năm EI Nino, phần lớn các trạm có dòng chảy năm nhỏ hơn trung bình nhiều năm từ 10% trở lên, những năm El Nino mạnh có thể giảm tới 50 - 60%
Trong những năm La Nina, dòng chảy năm các sông thường lớn hơn trung bình
nhiều năm, có năm, ở một số sông, lớn hơn tới 80 - 100%
Đối với dòng chảy mùa lũ cũng có đặc điểm tương tự: trong những năm El Nino thường nhỏ hơn giá trị đòng chảy trung bình nhiều năm, tỷ lệ (%) giữa dòng chảy mùa lũ và dòng chảy trung bình nhiều năm đạt 65 - 95%, trái lại, trong những năm La Nina, tỷ lệ này thường là 101 - 110%, ở một số vùng lên tới 130 - 140% (vùng núi Bắc Bộ, Trung Bộ và Tây Nguyên) Tuy nhiên, tính biến động của đặc trưng này trong
điều kiện ENSO rất lớn, không loại trừ có năm El Nino, dòng chảy mùa lũ lớn hơn
dong dảy trung bình nhiều năm, ngược lại, trong những năm La Nina, dòng chảy mùa
lũ nhỏ hơn dòng chảy trung bình nhiều năm
Đối với dòng chảy mùa cạn, trong những năm El Nino, lượng dòng chảy 3
tháng liên tục nhỏ nhất ở hầu hết các trạm đều nhỏ hơn trị số trung bình nhiều năm của
Trang 33- Anh huong ctia ENSO đến sản xuất nông nghiệp:
Trong điều kiện El Nino, năng suất lúa bình quân của vụ Đông Xuân giảm so với vụ trước đó, nhất là ở vùng trung du Bắc Bộ, trái lại năng suất lúa vụ mùa tăng,
nhất là ở vùng Bắc Trung Bộ
Trong điều kiện La Nina, năng suất lúa bình quân vụ Đông Xuân và vụ mùa
đều tăng so với vụ trước đó, trong đó vụ Đông Xuân rõ nhất ở đồng bằng Bắc Bộ, vụ mùa rõ nhất ở đồng bằng sông Cửu Long
Trong điều kiện ENSO, diện tích cà phê cho thu hoạch và sản lượng cà phê đều tăng so với vụ trước: những năm La Nma, diện tích cà phê lớn hơn những năm El Nino, song sản lượng cà phê những năm EI Nino cao hơn những năm La Nina
- Kha nang dự báo sự tác động của ENSO đến các yếu tố và hiện tượng khí tượng
thủy văn:
Trên cơ sở phân tích mối quan hệ giữa các đặc trưng của ENSO (chỉ số Dao
động Nam SOI, độ lệch chuẩn nhiệt độ mặt nước biển ở các vùng NINo) với các yếu tố khí hậu và hiện tượng khí tượng thủy văn, đã xây dựng được một số mô hình thống kê
dự báo mùa (3 tháng) trên cơ sở các thông tin về ENSO đối với các yếu tố và hiện tượng khí tượng thủy văn sau đây:
e_ Tần suất xoáy thuận nhiệt đới trên khu vực Biển Đông và Việt Nam e Nhiệt độ không khí trung bình va cuc tri
e_ Lượng mưa (tổng lượng và cực đại)
e _ Lưu lượng dòng chảy tại một số điểm trên lưu vực sông Hồng
e Han han
Hầu hết các đợt El Nino và La Nina đều có chuẩn sai âm về lượng mưa,song El
Nino gây thâm hụt lượng mưa ở hầu hết các vùng trong cả nước, trong đó rõ rệt nhất là Bắc Trung Bộ Mức thâm hụt lượng mưa các tháng trong các đợt E1 Nino ở phần lớn
các khu vực trong nước trung bình là 20%-50%/đợt Mức thâm hụt lớn nhất trong một đọt EI Nino là 69% ở Buôn Mê Thuột
Khoảng một nửa số đợt La Nina gây ra thâm hụt lượng mưa trong các khu vực,chủ yếu ở Bắc Bộ và Tây Nguyên, với mức thâm hụt một đợt phô biến 15-20%
Mức thâm hụt lớn nhất trong một đợt La Nma là 47,2% ở Nha Trang
Trang 34- Anh huong ctia ENSO đến đời sống và sức khoẻ con người:
Theo thống kê, từ 1997 đến 2000, tổng số người bị chết và mắt tích do thiên tai là 14.962, trong đó xảy ra vào những năm ENSO chiếm 64% (El Nino 43%, La Nina 21%) Tỷ lệ số người mắc bệnh sốt xuất huyết trên 100.000 người trong thời kỳ 1976- 1998 có quan hệ với hiện tượng El Nino với hệ số tương quan từ 0,4 đến 0,6 Riêng dot El Nino 1997-1998, cả nước có 51 tỉnh, thành phố có dịch sốt xuất huyết với tỷ lệ
bình quân 306/100.000 người
+ Ảnh hưởng đến Trung Trung Bộ:
Hiện tượng El Nino và La Nina ảnh hưởng mạnh đến nước ta trong vài thập kỷ
gần đây, gây ra nhiều đợt nắng nóng, rét đậm rét hại kéo dài có tính kỷ lục Dự đoán vào cuối thế kỷ XXI, nhiệt độ trung bình nước ta tăng khoảng 3C và sẽ tăng số đợt, cũng như số ngày nắng nóng trong năm; mực nước biển sẽ dâng cao lên Im Điều này dẫn đến nhiều hiện tượng bất thường của thời tiết; đặc biệt là tình hình bão lũ và hạn
hán Nếu nước biển dâng lên Im sẽ làm mất 12,2% diện tích đất là nơi cư trú của 23%
dân số của nước ta; trong đó khu vực ven biển miền Trung sẽ chịu ảnh hưởng nặng nề
2.4 CÁC CHi SO ENSO : 2.4.1 Chỉ số ONI
Chỉ số Nino đại dương (The Oceanic Niãño Index - ONI) là tiêu chuẩn mà Trung tâm Quốc gia về dự báo môi trường của Hoa Kỳ (NCEP) sử dụng để xác định El Nião (pha nóng) và La Niãña (pha lạnh) ở khu vực xích đạo trung tâm Thái Bình Dương
ONI theo dõi nhiệt độ bề mặt biển trung bình 3 tháng ở vùng nhiệt đới Thái
Bình Dương Khi chỉ số là 0.5°C hoặc cao hơn, là điều kiện EI Nino tồn tại Khi chỉ số
từ -0.5°C trở xuống, là điều kiện La Nina tồn tại
2.4.2 Chỉ số SOI
Chỉ số Dao động Phương Nam (Southern Oscillation Index - SOI) là một chỉ số
Trang 35đông Thái Bình Dương Giai đoạn âm của SOI đại diện cho áp suất không khí dưới
bình thường ở Tahiti và áp suất không khí bình thường ở Darwin Các giá trị SOI phủ
định (âm) dương cực trùng với nước biển đại dương bất thường ấm áp (lạnh) ở vùng nhiệt đới đông Thái Bình Dương điển hinh 6 El Nino (La Nina)
2.4.3 Chỉ số SST
SST — Sea Surface Temperature (Nhiệt độ bề mặt biển) là một tham số khó định
nghĩa một cách chính xác Khoảng không gian nước ở tầng trên của đại dương (10m
tầng mặt) có thành phần IOPs phức tạp cũng như sự biến động liên tục theo chiều đọc
của nhiệt độ Sự thay đổi này gây ra bởi sóng, dòng chảy, sự khuấy đảo liên tục do chênh lệch nhiệt độ, áp suất, độ ẩm
Trên qui mơ tồn cầu, ngun nhân chính để khí hậu thay đổi từ năm này sang năm khác là sự thay đổi của SST toàn cầu [34] SST có một chu kỳ mùa trung bình, tuy nhiên dị thường của SST có bậc đại lượng là 1C, qui mô không gian có thể lên tới 1000 km và qui mô thời gian cỡ từ một đến vài tháng Đối với vùng nhiệt đới, dị
thường SST là đặc biệt quan trọng vì nó liên quan đến hoạt động của đối lưu sâu điều
khiển phần lớn hoàn lưu khí quyền toàn cầu
2.4.4 Chỉ số MEI
Cơ quan Đại dương — Khí quyển Hoa Kỳ (NOAA) đã đưa ra một chỉ số ENSO tổng hợp (Multi variate ENSO Index - MEI) được tính trên cơ sở 6 biến là: khí áp mực
biển, các thành phần vĩ hướng và kinh hướng của tốc độ gid bé mặt, nhiệt độ mặt nước
biển, nhiệt độ không khí bề mặt và tổng lượng mây MEI phản ánh đặc trưng của ENSO trong mối tương tác giữa đại dương và khí quyên Giá trị đương của MEI đặc
trưng cho pha nóng và giá trị âm đặc trưng cho pha lạnh của ENSO Chỉ số MEI được
NOAA tính tốn và thơng báo rộng rãi trên Internet từ năm 1950 đến nay [29] 2.5 KHÁI NIỆM NĂM ENSO:
- Chỉ số Nino đại dương (The Oceanic Nião Index - ONI) là tiêu chuẩn mà
Trung tâm Quốc gia về dự báo môi trường của Hoa Kỳ (NCEP) sử dụng để xác định EI Niño (pha nóng) và La Niãa (pha lạnh) ở khu vực xích đạo trung tâm Thái Bình
Dương Được xác định là giá trị trung bình trượt của chuẩn sai nhiệt độ mặt nước biển
(SSTA) tại khu vực Niãđo 3.4 (phạm vi: 5°N-5°§, 1200-170”W) (Hình 2.7); các pha của
Trang 36ENSO được định nghĩa là trung bình trượt 3 tháng liên tục qua 5 giai đoạn liên tiếp có chuẩn sai cao hơn +0.5°C cho pha nóng (El Nino) và có chuẩn sai thấp hơn -0.5 cho pha lạnh (La Nina) Các ngưỡng được tiếp tục chia thành tuần tự khi ENSO yếu (nếu
chuẩn sai SST từ 0,5-0,9), trung bình (1,0-1,4), mạnh (1.5-1.9) và rất mạnh (từ + 2.0)
đối với cả 2 pha nóng và lạnh Chỉ số ONI dao động từ +0.5°C đến -0.5°C được xác
định là pha trung tính
- Năm ENSO được tính từ tháng 7 năm trước đến hết tháng 6 năm sau theo chỉ
Trang 382.6 CONG THUC HE SO TUONG QUAN VA TUONG QUAN TRE
-_ Công thức tính hệ số tương quan:
Trong các bài toán khí tượng hầu hết đều sử dụng hệ số tương quan mẫu Công thức tính hệ số tương quan này như sau:
Trong khí hậu học, người ta dùng hệ số tương quan mẫu r thay cho hệ số tương quan tông thê p với biểu thức tông quát sau đây: ro cr <i (2.1) vliila2 l Trong đó, In = “i -y) t=l
Với l¡; là tổng của tích các độ lệch của x, y so với trung bình của chúng: l¡¡ là
tổng bình phương các độ lệch của x so với trung bình của nó; lạ; là tổng bình phương các độ lệch của y so với trung bình của nó;x và y là 2 biến khí quyền
Ta thấy rằng phân bó của r chỉ phụ thuộc vào dung lượng mẫu n và hệ số tương quan tổng thê p Nếu p là một hằng số thì trái lại r là một đại lượng ngẫu nhiên
Kỳ vọng của hệ số tương quan mẫu r: M[r] = p
Phương sai của hệ số tương quan mẫu r: D[r]
Khi phân bố của đại lượng khí hậu là chuân
1— 2
Để kiểm nghiệm độ rõ rệt của r, người ta đặt giả thiết ban đầu:
Trang 39d phai dam bao sao cho: Khi Hạ đúng PÍtr — 0| > d}= a P: Tần suất sự kiện Biết rằng t= ~ Student (t) 1 —T 2 n-2 Cho nên (*) trở thành lÍ > v„ chấp nhận r lớn đáng kể > (**)
|t| < tq» bac bé r lon dang ké
Với điều kiện, khi Họ đúng P{|>t„}=øœ tơ được tra theo bảng phân bó t Tuy nhiên,trong nhiều ứng dụng thực tế người ta đã tính sẵn giá trị d = —_t# N l~r N n- - Tuong quan tré:
Hai chuỗi số liệu dùng dé tính tương quan không cùng thời gian với nhau mà có thể lệch đi một khoảng thời gian Trong dự báo, nhân tố dự báo thường được dùng để tính tương quan với các nhân tố phụ thuộc xảy ra trước nó Khoảng thời gian chênh lệch này được gọi là thời gian trễ của phép tính tương quan Khi có tương quan xảy ra giữa 2 chuỗi số liệu, nhân tố phụ thuộc bao giờ cũng xảy ra trước nhân tố dự báo do đó chúng ta có thể dùng nhân tố phụ thuộc nay dé làm dự báo cho nhân tố có tương quan
Trong đồ án này, nhân tố dự báo là lượng mưa tháng tại các trạm Đà Nẵng, Trà My, Huế, còn nhân tố phụ thuộc là các chỉ số ENSO (ONI, MEI, SST, SOI) và thời gian trễ ở đây được tính lần lượt từ 0 đến 6 tháng Tuy nhiên với nhưng tương quan trễ từ 1 đến 6 tháng mới có thể áp dụng để làm dự báo
Trang 40CHUONG 3 : KET QUA DU BAO THU NGHIEM VA ĐÁNH GIA KET QUA
3.1 TINH CAC HE SO TUONG QUAN TRE :
Trong đồ án này, sử dụng chuỗi số liệu lượng mưa trong 30 năm gần đây nhất (Từ năm 1987 đến năm 2016) tại các trạm Đà Nẵng, Huế và Trà My để tính tương quan với các chỉ số ENSO trong thời gian trễ từ 0 đến 6 tháng Các hình ảnh dưới đây mô tả sự tương quan của các chỉ số ENSO (ONI, MEI, SOI, SST) với lượng mưa của trạm Đà Nẵng, Huế và Trà My Trong đó trục tung thể hiện độ trễ từ 0 đến 6 tháng, trục hoành thể hiện 12 tháng trong năm và thang màu thể hiện giá trị tương quan của
lượng mưa với các chỉ số ENSO
3.1.1 Trạm Đà Nẵng:
TƯƠNG QUAN MƯA ĐÀ NẴNG-ONI_ TƯƠNG QUAN MƯA ĐÀ NẴNG-MEI
pg HỆ SỐ TƯƠNG QUAN MƯA ĐÀ NẴNG CHỈ SỐ ONI TIỆ SỐ TƯƠNG QUAN MƯA ĐÀ NẴNG-CHỈ SỐ MEI
we 10.35, Độ re
-04
TƯƠNG QUAN MƯA ĐÀ NANG-SOI TUONG QUAN MUA DA NANG-SST
Pe HE SỐ TUONG QUAN LUONG MUA DA NANG- CHi SO SOT Pe HE SO TUONG QUAN LUONG MUA DA NANG-CHI SO SST
ost
-045
Hình 3.2: Tương quan mưa Đà Nẵng với các chỉ số ENSO