Nghiên cứu khả năng dự báo số ngày nắng nóng hạn mùa (1 3 tháng) Ở khu vực bắc trung bộ việt nam bằng phương pháp thống kê

Nghiên cứu khả năng dự báo số ngày nắng nóng hạn mùa (1 3 tháng) Ở khu vực bắc trung bộ việt nam bằng phương pháp thống kê

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-

CHU PHẠM NGỌC TRANG

NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG DỰ BÁO SỐ NGÀY NẮNG NÓNG HẠN MÙA

(1-3 THÁNG) Ở KHU VỰC BẮC TRUNG BỘ VIỆT NAM

BẰNG PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà Nội - 2022

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-

CHU PHẠM NGỌC TRANG

NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG DỰ BÁO SỐ NGÀY NẮNG NÓNG HẠN MÙA

(1-3 THÁNG) Ở KHU VỰC BẮC TRUNG BỘ VIỆT NAM

LỜI CÁM ƠN

Luận văn thạc sĩ chuyên ngành Khí tượng – Khí hậu học “Nghiên cứu khả

năng dự báo số ngày nắng nóng hạn mùa (1-3 tháng) ở khu vực Bắc Trung Bộ Việt Nam bằng phương pháp thống kê” được hoàn thành với sự đồng hành của

Quý Thầy, Cô, gia đình và đồng nghiệp

Với sự biết ơn sâu sắc, tôi xin chân thành cám ơn Thầy - Tiến sĩ Vũ Văn Thăng, người đã trực tiếp chỉ dạy và hướng dẫn trong suốt quá trình nghiên cứu luận văn Trong thời gian được làm việc cùng Thầy, ngoài kiến thức tôi còn rèn luyện được thái

độ chủ động và tư duy nghiên cứu khoa học một cách nghiêm túc, có trách nhiệm với sản phẩm của mình

Đồng thời tôi xin cảm ơn các anh, chị cán bộ tại Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu đã tạo điều kiện, hướng dẫn tôi thu thập số liệu và tiếp cận các phương pháp nghiên cứu phục vụ cho việc nghiên cứu luận văn này

Tôi xin cảm ơn các Thầy Cô và cán bộ trong khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học đã tận tình giảng dạy kiến thức, tạo điều kiện về thời gian, cơ sở vật chất trong suốt thời gian học tập tại nhà trường

Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn đến những người bạn cùng lớp cao học đã luôn đồng hành trong suốt thời gian học và gia đình, bạn bè, những người luôn bên cạnh tạo mọi điều kiện tốt nhất trong suốt quá trình học tập và hoàn thành luận văn

Mặc dù đã cố gắng nghiên cứu và trình bày kỹ lưỡng, song vẫn có thể còn nhiều thiếu sót, rất mong nhận được những góp ý quý giá của Quý Thầy, Cô để rút ra nhiều kinh nghiệm hơn cho bản thân

Tôi xin chân thành cám ơn!

MỤC LỤC

MỤC LỤC 4

DANH MỤC VIẾT TẮT 1

DANH MỤC BẢNG 2

DANH MỤC HÌNH 3

MỞ ĐẦU 5

Chương 1 - TỔNG QUAN 8

1.1 Tổng quan về hiện tượng nắng nóng 8

1.1.1 Khái niệm cơ bản về hiện tượng nắng nóng 8

1.1.2 Khái quát về khu vực Bắc Trung Bộ 8

1.1.3 Điều kiện khí hậu khu vực Bắc Trung Bộ Việt Nam 9

1.1.4 Tình hình nắng nóng trong những năm gần đây 9

1.1.5 Một số nguyên nhân gây nắng nóng 11

1.2 Tình hình nghiên cứu liên quan 14

1.2.1 Nghiên cứu ngoài nước 14

1.2.2 Nghiên cứu trong nước 16

Chương 2 - PHẠM VI NGHIÊN CỨU, SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP 20

2.1 Phạm vi nghiên cứu 20

2.2 Số liệu 21

2.2.1 Số liệu quan trắc 21

2.2.2 Các chỉ số dao động khí hậu 21

2.3 Phương pháp 23

2.3.1 Phương pháp phân tích các đặc trưng của nắng nóng 23

2.3.2 Phương pháp phân tích quan hệ giữa các chỉ số khí hậu với số ngày nắng nóng 24 2.3.3 Phương pháp dự báo thử nghiệm 24

2.3.4 Phương pháp đánh giá thử nghiệm dự báo 25

2.3.5 Công cụ dự báo khí hậu (Climate Predictability Tool 17.7.4 - CPT) 28

Chương 3 - KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN 30

3.1 Kết quả phân tích các đặc trưng của nắng nóng 30

3.1.1 Các đặc trưng cơ bản của nắng nóng 30

3.1.2 Biến động của nắng nóng trong các thập kỷ 35

3.2 Kết quả phân tích quan hệ của một số dao động khí hậu với số ngày nắng nóng khu vực Bắc Trung Bộ 46

3.3 Thử nghiệm dự báo số ngày nắng nóng hạn mùa khu vực Bắc Trung Bộ 48 3.3.1 Phương trình dự báo 48

3.3.2 Đánh giá thử nghiệm dự báo hạn 1 tháng 56

3.3.3 Đánh giá thử nghiệm dự báo hạn 2 tháng 60

3.3.4 Đánh giá thử nghiệm dự báo hạn 3 tháng 63

KẾT LUẬN 66

TÀI LIỆU THAM KHẢO 69

MAE Độ lệch tuyệt đối trung bình giữa dự báo và quan trắc

ENSO El Nino Southern Oscillation (El Nino - Dao động Nam)

IPCC Ban liên Chính phủ về Biến đổi khí hậu

NOAA Trung tâm Quản lý Đại dương và Khí quyển Quốc gia

(National Oceanic and Atmospheric Administration) NCEP Trung tâm dự báo môi trường quốc gia của Hoa Kỳ

(The United States National Centers for Environmental Prediction)

2

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1 Số đợt nắng nóng ở Bắc Trung Bộ 2001-2017 [4] 10

Bảng 2.1 Thông tin và nguồn các chỉ số dao động khí hậu[3] 22

Bảng 3.1 Phương trình dự báo số ngày nắng nóng hạn 1 tháng 49

Bảng 3.2 Phương trình dự báo số ngày nắng nóng hạn 2 tháng 49

Bảng 3.3 Phương trình dự báo số ngày nắng nóng hạn 3 tháng 49

Bảng 3.4 Các chỉ số đánh giá kết quả thử nghiệm dự báo hạn mùa 1 tháng 57

Bảng 3.5 Các chỉ số đánh giá kết quả thử nghiệm dự báo hạn mùa 2 tháng 61

Bảng 3.6 Các chỉ số đánh giá kết quả thử nghiệm dự báo hạn mùa 3 tháng 64

3

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1 Mô tả vòm nhiệt (NOAA) 12

Hình 2.1 Phạm vi khu vực nghiên cứu 20

Hình 2.2 Công cụ dự báo khí hậu (IRI) 28

Hình 3.1 Tổng số đợt NN, NNGG, NNĐBGG 30

Hình 3.2 Độ lệch chuẩn của tổng số đợt NN, NNGG, NNĐBGG 30

Hình 3.3 Tần suất số ngày các đợt nắng nóng 32

Hình 3.4 Tần suất số ngày các đợt nắng nóng gay gắt 33

Hình 3.5 Tần suất số ngày các đợt nắng nóng đặc biệt gay gắt 34

Hình 3.6 Biểu đồ số ngày NN 36

Hình 3.7 Biểu đồ số ngày có NNGG 36

Hình 3.8 Biểu đồ số ngày NNĐBGG 36

Hình 3.9 Phân bố các đợt NN qua các thập niên 37

Hình 3.10 Phân bố các đợt NNGG qua các thập niên 37

Hình 3.11 Phân bố các đợt NNĐBGG qua các thập niên 37

Hình 3.12 Phân bố số ngày NN theo tháng qua các thập niên 39

Hình 3.13 Phân bố số ngày NNGG theo tháng qua các thập niên 40

Hình 3.14 Phân bố số ngày NNĐBGG theo tháng qua các thập niên 41

Hình 3.15 Phân bố số đợt NN theo tháng qua các thập niên 43

Hình 3.16 Phân bố số đợt NNGG theo tháng qua các thập niên 44

Hình 3.17 Phân bố số đợt NNĐBGG theo tháng qua các thập niên 45

Hình 3.18 Hệ số tương quan giữa các chỉ số khí hậu và số ngày nắng nóng khu vực BTB từ tháng 4 đến tháng 9 46

Hình 3.19 Xu hướng biến động của chỉ số CENSO 52

Hình 3.20 Xu hướng biến động của chỉ số NINO1 53

Hình 3.21 Xu hướng biến động của chỉ số NINO4 53

Hình 3.22 Xu hướng biến động của chỉ số ONI 53

Hình 3.23 Xu hướng biến động của chỉ số SOI 54

Hình 3.24 Xu hướng biến động của chỉ số NINO4 54

4

Hình 3.25 Xu hướng biến động của chỉ số WHWP 54

Hình 3.26 Xu hướng biến động của thành phần PC1 55

Hình 3.27 Xu hướng biến động của thành phần PC2 55

Hình 3.28 Xu hướng biến động của thành phần PC3 56

Hình 3.29 Xu hướng biến động của thành phần PC4 56 Hình 3.30 Phân bố giá trị của các chỉ số Pearson’s Correlation (a), Hit Score (b), MAE (c), RMSE (d), ROC area (below-normal) (e), ROC area (above-normal) (f)59 Hình 3.31 Phân bố giá trị của các chỉ số Pearson’s Correlation (a), Hit Score (b), MAE (c), RMSE (d), ROC area (below-normal) (e), ROC area (above-normal) (f)62 Hình 3.32 Phân bố giá trị của các chỉ số Pearson’s Correlation (a), Hit Score (b), MAE (c), RMSE (d), ROC area (below-normal) (e), ROC area (above-normal) (f)65

5

MỞ ĐẦU

Việt Nam là một trong những nước chịu ảnh hưởng nặng nề của thiên tai và biến đổi khí hậu Trong bối cảnh ấm lên toàn cầu như hiện nay, làm gia tăng các hiện tượng cực đoan về tần suất xuất hiện và cường độ có diễn biến phức tạp gây khó khăn cho công tác dự báo, cảnh báo và dự đoán các hiện tượng này

Ở Việt Nam trong những năm gần đây, các thiên tai mang tính cực đoan đã xảy ra nhiều hơn, trong đó có nắng nóng tác động tiêu cực đến môi trường tự nhiên, đời sống con người và kinh tế xã hội Bắc Trung Bộ là khu vực thường xuyên xảy ra những đợt nắng nóng kéo dài với nhiệt độ ghi nhận được ở mức kỷ lục như đợt nắng nóng kéo dài 43 ngày ở các tỉnh ven biển Trung Bộ từ ngày 18/6/2020 đến 30/7/2020 với nhiệt độ cao nhất phổ biến từ 36-39 độ C, một số ngày đạt trên 41 độ C; hay đợt nắng nóng đặc biệt gay gắt xảy ra từ ngày 29/5/2021 đến 3/6/2021 ở Bắc Bộ và Trung

Bộ với nhiệt độ phổ biến từ 37 đến 40 độ C, có nơi cao nhất hơn 41 độ C Đặc biệt dưới tác động của El Nino năm 2019 khu vực Bắc Trung Bộ đã xảy ra đợt nắng nóng gay gắt kéo dài từ 3/6/2019 – 1/7/2019 với nhiệt độ cao nhất có nơi trên 43 độ C, ảnh hưởng tiêu cực đến sức khỏe và hoạt động sản xuất của con người

Hiện trạng nắng nóng diễn ra trên khu vực những năm gần đây ảnh hưởng rất lớn đến sức khỏe con người, thiệt hại nặng nề về mùa màng nói riêng và kinh tế xã hội nói chung, thậm chí nhiệt độ cao còn thể gây cháy rừng, phá hoại môi trường tự nhiên, nếu có phương án ứng phó sớm sẽ giảm thiểu các thiệt hại gây ra do nắng nóng Vì vậy, việc nghiên cứu cứu khả năng dự báo nắng nóng hạn mùa khu vực Bắc Trung Bộ là vấn đề quan trọng cần được quan tâm với mục đích xây dựng được công

cụ dự báo, cảnh báo nắng nóng nhằm giảm nhẹ các tác động tiêu cực của nắng nóng gây ra

Bên cạnh các trung tâm khí áp thường được nghiên cứu là các nguyên nhân gây ra nắng nóng tại Bắc Trung Bộ, một số dao động khí quyển khác hay các chỉ số

có liên quan đến bề mặt biển khu vực Đại Tây Dương cũng có thể là nhân tố ảnh hưởng đến hiện tượng nắng nóng cần được nghiên cứu thêm như các chỉ số liên quan đến ENSO, chỉ số dao động tựa 2 năm (QBO), dao động Bắc Đại Tây Dương (NAO),

6

chỉ số Nam Đại Tây Dương nhiệt đới, chỉ số bể nóng bán cầu Tây (WHWP)… kết quả nghiên cứu của luận văn này sẽ cung cấp thêm những hiểu biết về quan hệ giữa các chỉ số dao động khí hậu với số ngày nắng nóng, là cơ sở khoa học để tìm ra nhân

tố mới ứng dụng cho công tác dự báo nắng nóng hạn mùa khu vực Bắc Trung Bộ

Từ những lý do trên, xác định được tính cấp thiết và ý nghĩa thực tiễn nên đề

tài “Nghiên cứu khả năng dự báo số ngày nắng nóng hạn mùa (1-3 tháng) ở khu

vực Bắc Trung Bộ Việt Nam bằng phương pháp thống kê” được chọn làm luận

văn tốt nghiệp với các mục tiêu sau:

 Phân tích được các đặc trưng thống kê của nắng nóng khu vực Bắc Trung Bộ

 Xác định được mối quan hệ của một số chỉ số dao động khí hậu quy mô lớn với số ngày nắng nóng khu vực Bắc Trung Bộ

 Lựa chọn được các nhân tố dự báo (các chỉ số dao động quy mô lớn) xây dựng phương trình dự báo nắng nóng hạn 1- 3 tháng cho khu vực Bắc Trung Bộ và đánh giá kết quả dự báo thử nghiệm Cấu trúc luận văn gồm các phần chính như sau:

Mở đầu

Phần mở đầu trình bày bối cảnh diễn ra hiện tượng nắng nóng trên thế giới nói chung và tại Bắc Trung Bộ Việt Nam nói riêng, các nguyên nhân và hệ quả liên quan đến nắng nóng, chỉ ra tính cấp thiết và mục tiêu của luận văn

Chương 1 - Tổng quan

Chương này trình bày tổng quan về khái niệm cơ bản, một số nguyên nhân và thực trạng của hiện tượng nắng nóng, tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan, từ đó thấy được những khía cạnh chưa được nghiên cứu cụ thể về tiềm năng dự báo nắng nóng của các chỉ số dao động khí hậu mà luận văn đặt vấn đề phân tích

Chương 2 – Số liệu và phương pháp

Chương này trình bày chi tiết về các loại dữ liệu, nguồn gốc dữ liệu, phạm vi nghiên cứu Bên cạnh đó cũng mô tả phương pháp phân tích số ngày nắng nóng, phương pháp phân tích mối quan hệ giữa các chỉ số dao động khí hậu với số ngày

7

nắng nóng và phương pháp đánh giá kết quả thử nghiệm dự báo

Chương 3 – Kết quả và bàn luận

Chương này trình bày kết quả phân tích các đặc điểm cơ bản và xu thế biến đổi của hiện tượng nắng nóng, mối quan hệ giữa các chỉ số dao động khí hậu với

số ngày nắng nóng và các đánh giá kết quả thử nghiệm dự báo số ngày nắng nóng bằng các chỉ số dao động

Kết luận

Phần kết luận trình bày tóm tắt các kết luận chính của luận văn sau quá trình nghiên cứu

8

Chương 1 - TỔNG QUAN

1.1.1 Khái niệm cơ bản về hiện tượng nắng nóng

Nắng nóng là một hiện tượng thời tiết đặc biệt thường xảy ra trong những tháng mùa hè Nắng nóng được đặc trưng bởi một số tiêu chí như nhiệt độ cao và độ

ẩm thấp Ví dụ, độ ẩm tương đối của không khí thấp (dưới 55%) trong điều kiện nhiệt

độ cao được xem là hiện tượng khô nóng Trường hợp nắng nóng xảy ra trong điều kiện nhiều mây, độ ẩm tương đối trong không khí tương đối cao, kèm theo thời tiết

oi bức, gây cảm giác khó chịu cho cơ thể

Một ngày, tại địa phương nào đó được coi là có nắng nóng khi nhiệt độ cao nhất (ký hiệu là Tx) đạt mức 35oC ≤ Tx < 37oC Nắng nóng gay gắt khi 37oC ≤ Tx <

39oC và được coi là ngày nắng nóng đặc biệt gay gắt khi Tx ≥ 39oC [6]

Trong một khu vực dự báo, nếu quan sát thấy có ít nhất từ một nửa số trạm quan trắc trở lên có nhiệt độ cao nhất trong ngày Tx ≥ 35oC được định nghĩa là ngày nắng nóng diện rộng Còn khi chỉ quan sát thấy dưới một nửa số trạm trong khu vực

có nhiệt độ cao nhất trong ngày Tx ≥ 35oC thì được gọi là nắng nóng cục bộ [6]

Một ngày được coi là nắng nóng gay gắt trên diện rộng khi có ít nhất 2/3 số trạm quan trắc trong khu vực có nhiệt độ cao nhất Tx ≥ 35oC, trong đó ít nhất một nửa số trạm quan trắc trong khu vực dự báo có nhiệt độ cao nhất Tx ≥ 37oC [6]

Khi nắng nóng diện rộng xuất hiện liên tục từ 2 ngày trở lên trong một khu vực dự báo thì được gọi là một đợt nắng nóng

1.1.2 Khái quát về khu vực Bắc Trung Bộ

Bắc Trung Bộ là khu vực phía Bắc của Trung Bộ Việt Nam, với lãnh thổ kéo dài, hành lang hẹp, kéo dài từ dãy Tam Điệp ở phía bắc tới dãy Bạch Mã ở phía nam,

là nơi bắt đầu của dãy Trường Sơn, mà sườn Đông đổ xuống Vịnh Bắc Bộ, có độ dốc khá lớn Lãnh thổ có bề ngang hẹp, địa hình chia cắt phức tạp bởi các con sông và dãy núi đâm ra biển, như dãy Hoàng Mai (Nghệ An), dãy Hồng Lĩnh (Hà Tĩnh) sông Mã (Thanh Hoá), sông Cả (Nghệ An) Cấu trúc địa hình gồm các cồn cát, dải

9

cát ven biển, tiếp theo là các dải đồng bằng nhỏ hẹp, cuối cùng phía Tây là trung du, miền núi thuộc dải Trường Sơn Bắc Nhìn chung địa hình Bắc Trung Bộ phức tạp, đại bộ phận lãnh thổ là núi, đồi, hướng ra biển, có độ dốc

1.1.3 Điều kiện khí hậu khu vực Bắc Trung Bộ Việt Nam

Tính chất cơ bản của khí hậu vùng này là nhiệt đới gió mùa, có mùa đông ít lạnh Sự khác biệt của khí hậu vùng này là sự thịnh hành thời tiết khô nóng trên hầu khắp các vùng thấp ở phía đông Trường Sơn vào mùa hè, nhất là những khu vực phía trước các đèo hút gió tây nam cắt ngang Trường Sơn Do dãy núi Trường Sơn Bắc, biên giới tự nhiên giữa Việt Nam và Lào với các đèo thấp, làm cho về mùa hạ có hiện tượng gió phơn Tây Nam thổi mạnh từ vịnh Thái Lan qua vùng lục địa rộng lớm đến dãy Trường Sơn thì mưa trút xuống sườn Tây dãy Trường Sơn, nhưng vẫn tiếp tục vượt qua dãy núi để thổi sang vùng này Lúc đó do không còn hơi nước nên gió mùa Tây Nam gây ra thời tiết khô nóng, từ đó dẫn đến nhiều ngày có thời tiết nóng và khô Nhưng ngay sau những ngày hạn hán, có thể bão ập đến đem mưa lớn và nước lũ, triều cường gây thiệt hại cho sản xuất và đời sống Vậy nên mùa mưa trên vùng này dịch dần về phía mùa thu khác hẳn với các vùng thuộc Bắc Bộ

1.1.4 Tình hình nắng nóng trong những năm gần đây

Trong những thập kỷ gần đây, đợt nắng nóng đã ảnh hưởng không nhỏ đến sức khỏe con người Theo các nghiên cứu và báo cáo về nắng nóng cho thấy nhiệt độ tại Việt Nam cũng có xu hướng ngày càng tăng với mức độ khắc nghiệt hơn IPCC chỉ ra rằng mức tăng nhiệt độ bề mặt trung bình toàn cầu là 0,74 ° C ± 0,18 ° C, trong khi ở Việt Nam, nhiệt độ trung bình đã tăng lên khoảng 0,5-0,7 ° C trong 50 năm qua (1958-2007) (Ncongwane 2016)

Nắng nóng tại Việt Nam tác động trực tiếp đến điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội và sức khỏe con người Các đợt nắng nóng thường đi kèm hiện tượng hạn hán gây thiệt hại trong nông nghiệp, thủy điện, gia tăng chi phí năng lượng trong các ngành

Theo báo cáo của chương trình phát triển Liên Hợp Quốc năm 1997 – 1998,

10

thiệt hại do nắng nóng và hạn hán ở Việt Nam làm mất trắng khoảng 120.000ha nông nghiệp, thiệt hại ước tính 5000 tỷ đồng; năm 2004 – 2005 khu vực miền Bắc, Tây Nguyên, Nam Trung Bộ mất trắng khoảng 142.300ha, thiệt hại ước tính 2420 tỷ đồng; năm 2010 thiệt hại nặng nhất ở miền Trung mất trắng hàng nghìn ha, thiệt hại ước tính 2500 tỷ đồng

Theo báo cáo mới nhất về tình hình nắng nóng ở Bắc Trung Bộ, nắng nóng xuất hiện từ tháng II đến tháng XI và tập trung từ tháng III đến tháng IX Bắc Trung Bộ

có số đợt nắng nóng nhiều nhất so với các khu vực khác trên toàn lãnh thổ Việt Nam[4] Đơn cử trường hợp tỉnh Nghệ An trong những năm qua đã xảy ra 91 đợt nắng nóng, cụ thể:

11

1.1.5 Một số nguyên nhân gây nắng nóng

 Một số trung tâm khí áp gây nắng nóng tại Việt Nam [13]

Theo Nguyễn Viết Lành (2009) thì Các trung tâm khí áp liên quan đến nắng nóng khu vực Việt Nam gồm áp thấp Nam Á, áp cao Thái Bình Dương (ACTBD), và

áp thấp Trung Hoa

a) Áp thấp Nam Á là một áp thấp nhiệt lực, bán vĩnh cửu, hình thành trong mùa hè do mặt đệm bị nung nóng mạnh mẽ Vào mùa hè, khi được hình thành, áp thấp Nam Á mở rộng phạm vi về phía tây bao gồm cả áp thấp Bắc Phi và mở rộng sang phía đông tới Ấn Độ - Miến Điện và phía nam Trung Quốc, bao trùm cả lãnh thổ Trung Quốc và lân cận, hoặc mở rộng tới cả bán đảo Đông Dương, đặc biệt là phần lãnh thổ phía bắc Việt Nam Với nhiệt độ không khí ban ngày lên đến 50oC và khí áp dưới 1000mb ở khu vực trung tâm, đây là vị trí hình thành khối không khí khô nóng nhất, ở trung tâm hầu như không có mưa Khối không khí này ảnh hưởng đến Việt Nam trong các tháng đầu và giữa mùa hè dưới hình thế rìa đông nam của áp thấp nóng phía tây

b) ACTBD là một áp cao động lực, về mùa hè, khi áp cao này bao trùm lãnh thổ Việt Nam và các vùng lân cận như Hoa Nam (Trung Quốc) hay vùng thượng Lào trong một lớp khí quyển dày tầng đối lưu, thì Việt Nam bao trùm một dòng giáng quy

mô lớn khiến độ trong suốt của khí quyển tăng lên, độ chiếu nắng của mặt trời rất lớn, mặt đệm được nung nóng nhiều hơn Trong các lớp không khí sát đất, nhiệt độ không khí tăng cao, áp thấp nóng mở rộng phạm vi, các trung tâm áp thấp được khơi sâu, hoàn lưu xoáy thuận được tăng cường, gió tây và tây nam thổi mạnh, thời tiết nắng nóng được hình thành Nắng nóng xảy ra trên diện rộng là do tác động trực tiếp của áp cao Thái Bình Dương mạnh và lấn sâu sang phía tây, còn hiện tượng phơn địa hình do gió mạnh chỉ đóng vai trò tăng cường nắng nóng ở các địa phương có các dãy núi đón gió

c) Áp thấp Trung Hoa là một áp thấp nhiệt lực được hình thành trên lục địa Trung Quốc trong những tháng mùa hè khi nền nhiệt độ của vùng lục địa này tăng lên một cách đáng kể trong khi áp cao lạnh lục địa suy yếu và rút sang phía tây Áp

12

thấp Trung Hoa chỉ hoạt động trong các tháng mùa hè Nó là trung tâm hút gió từ bán cầu Nam lên, từ các áp cao lục địa vùng vĩ độ cao và từ ACTBD vào nên nó có vai trò như một áp thấp trong rãnh gió mùa của gió mùa Đông Á khi áp thấp này hoạt động mạnh và lấn xuống phía nam gây mưa kéo dài ở đây với tần số cao trong thời

kì tháng 6, 7 do hình thế front tĩnh Meiyu được hình thành trên lưu vực sông Bên cạnh đó, hình thế này lại có thể trở thành nhân tố tạo ra những đợt nắng nóng, có khi

là nắng nóng gay gắt cho các tỉnh phía Bắc Việt Nam

 Sự hoạt động của các sự kiện sóng nhiệt bất thường

Hình 1.1 Mô tả vòm nhiệt (NOAA)

Những năm gần đây, một vấn đề quan trọng được quan tâm đó là sự hoạt động của vòm nhiệt – nguyên nhân chính gây nên hiện tượng sóng nhiệt gây nên các đợt nắng nóng kỷ lục trên thế giới Vòm nhiệt xuất hiện khi bầu khí quyển giữ lại không khí nóng của đại dương như một cái nắp Sự lưu thông áp suất cao trong khí quyển hoạt động giống như một mái vòm, giữ nhiệt ở bề mặt và tạo điều kiện cho sự hình thành sóng nhiệt

Theo các nhà khoa học của NOAA, nguyên nhân chính là sự chênh lệch nhiệt

độ đại dương từ Tây sang Đông ở vùng biển nhiệt đới Thái Bình Dương trong mùa đông trước đó Nhiệt độ phía Tây Thái Bình Dương trong vài thập kỷ qua đã tăng so với phía Đông Thái Bình Dương, tạo ra độ sốc nhiệt độ mạnh hoặc chênh lệch áp suất dẫn đến gió trên toàn bộ đại dương vào mùa đông Trong quá trình đối lưu, độ dốc

Tại khu vực Đông Dương, Các nghiên cứu trước đây nêu lên mối quan tâm về việc gia tăng các xu hướng nắng nóng trong các sự kiện sóng nhiệt Các tài liệu cho thấy rằng các xu hướng dài hạn về đặc điểm của sóng nhiệt có liên quan đến sự nóng lên toàn cầu và các hoạt động của con người cũng góp phần vào các xu hướng này (Christidis và cộng sự, 2011; Coumou và Rahmstorf, 2012) Trong bối cảnh trái đất nóng lên, ENSO cũng là một yếu tố cần thiết để tác động đến các sự kiện sóng nhiệt Một số nghiên cứu gần đây cho thấy sự xuất hiện thường xuyên hơn của các sự kiện

El Nino mạnh trong điều kiện ấm lên toàn cầu (Cai và cộng sự, 2014; Chen và cộng

sự, 2017; Xia và cộng sự, 2017) Nếu mối liên hệ giữa El Nino và hiện tượng nóng lên toàn cầu thực sự tồn tại, thì hiện tượng ấm lên toàn cầu có thể làm gia tăng các sự kiện sóng nhiệt gây ra nhiều đợt nắng nóng một cách gián tiếp thông qua các tác động của nó đối với hoạt động của ENSO

Qua nhiều nghiên cứu, có thể thấy rằng, ENSO là một trong những dao động quan trọng chi phối thời tiết nói chung và nhiệt độ nói riêng khu vực nhiệt đới, cận nhiệt đới

Bên cạnh ENSO, còn nhiều dao động khí hậu quy mô lớn khác cũng có khả năng liên quan đến hiện tượng nắng nóng Các dao động quy mô lớn như QBO, NAO, AO,… là các dao động có ảnh hưởng đến thời tiết nói chung hay nhiệt độ nói riêng ở khu vực nhiệt đới, tuy nhiên lại chưa được nghiên cứu rộng rãi

14

Cho đến nay đã có khá nhiều công trình nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến hiện tượng nắng nóng Trong bối cảnh biến đổi khí hậu và tình hình nắng nóng diễn ra ngày càng khắc nghiệt như hiện nay, nghiên cứu về xu thế biến đổi của các hiện tượng thời tiết cực đoan nói chung hay hiện tượng nắng nóng nói riêng càng trở nên cấp thiết và chi tiết cụ thể từng khu vực, lãnh thổ càng trở nên quan trọng

1.2.1 Nghiên cứu ngoài nước

Xu thế biến đổi của nhiệt độ cực đại và số ngày nắng nóng là những vấn đề được quan tâm nghiên cứu từ trước đến nay từ các lãnh thổ nhỏ đến những khu vực lớn Năm 2017, Mirjana Ruml và cộng sự đã phân tích sự thay đổi theo không gian

và thời gian của nhiệt độ cực đoan ở Serbia, thực hiện bằng cách sử dụng các nhiệt

độ tối thấp và tối cao hàng ngày từ 26 trạm khí tượng trong giai đoạn 1961-2010 để tính toán l8 chỉ số của ETCCDI Giai đoạn nghiên cứu được chia thành hai giai đoạn nhỏ (1961-1980 và 1981-2010) Xu thế biến đổi được đánh giá bằng cách xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp bình phương tối thiểu Nhiệt độ trung bình hàng năm cho thấy không có xu thế giảm trong giai đoạn 1961-1980 và xu hướng tăng lên đáng kể trong giai đoạn 1981-2010 trên toàn bộ khu vực, với tỷ lệ trung bình là 0,48°C mỗi thập kỷ Các chỉ số liên quan đến nhiệt độ tối cao thể hiện

xu hướng giảm cho đến năm 1980 và xu hướng tăng lên sau đó Các chỉ số liên quan đến nhiệt độ tối thấp có chung nhậnđịnh với xu thế ấm lên toàn cầu trong suốt giai đoạn nghiên cứu Ở hầu hết các trạm, biên độ nhiệt độ ngày đêm cho thấy giảm cho đến năm 1980 và không thay đổi hoặc tăng nhẹ sau đó.[19]

Wei và Chen (2009) đã sử dụng bộ số liệu nhiệt độ cực đại ngày từ 300 trạm

ở Trung Quốc từ năm 1985 đến năm 2008, nghiên cứu xu thế biến đổi của nhiệt độ cực trị cao trên phạm vi toàn Trung Quốc trong mùa hè (tháng 6 – tháng 8) Sử dụng ngưỡng của ngày có nhiệt độ cực trị cao là lớn hơn 35 độ C Kết quả cho thấy có xu thế giảm đáng kể ở khu vực giữa Trung Quốc và xu thế tăng ở miền Bắc và miền Nam Trung Quốc Sự gia tăng đáng kể số ngày có nhiệt độ cực trị cao tại hầu hết các

15

trạm là sau những năm 1980 Ngoài ra tác giả còn cho rằng từ giữa những năm 1990

có khả năng tăng vọt số ngày có nhiệt độ cực trị cao tại hầu hết các trạm trên toàn Trung Quốc.[23]

Trên quy mô lớn hơn, nghiên cứu của Manton M J và cộng sự trong 15 quốc gia vùng đông nam châu Á và nam Thái Bình Dương cho thấy, số ngày nóng và đêm

ấm có xu hướng tăng lên trong khi số ngày mát và đêm lạnh có xu hướng giảm đi.[6]

Năm 2015, G.M Grifls và cộng sự, trong nghiên cứu về sự biến đổi của nhiệt

độ cực trị trung bình cho khu vực Châu Á-Thái Bình Dương đã sử dụng nhiệt độ tối cao và nhiệt độ tối thấp trong giai đoạn 1961-2003 để phân tích Kết quả cho thấy phần lớn các trạm thể hiện xu hướng tăng nhiệt độ tối cao trung bình và nhiệt độ tối thấp trung bình Vùng hội tụ Nam Thái Bình Dương giữa đảo Fiji và quần đảo Solomon cho thấy sự biến đổi đáng kể của nhiệt độ tối cao Mối tương quan giữa nhiệt độ trung bình và tần suất xuất hiện nhiệt độ cực trị lớn nhất ở Thái Bình Dương nhiệt đới từ Polynesia thuộc Pháp đến Papua New Guinea, Malaysia, Philippines, Thái Lan và phía nam Nhật Bản Sự tương quan yếu trên lục địa hoặc ở vĩ độ cao thể hiện phần nào sự ảnh hưởng của quá trình đô thị hóa Đối với các trạm không thuộc khu vực đô thị, sự thay đổi tương đối đồng đều cho cả nhiệt độ tối cao và tối thấp tác động lên cả hai cực trị này mà không thay đổi độ lệch tiêu chuẩn [16]

J Caesar và cộng sự (2010) trong báo cáo tổng hợp cho các nước thuộc khu vực Thái Bình Dương đã kết hợp số liệu quan trắc từ 13 quốc gia để phân tích khí hậu cực trị cho khu vực, trong giai đoạn từ 1971-2005 Cập nhật các đánh giá về thay đổi khí hậu cực trị bằng cách sử dụng dữ liệu có sẵn ở các trạm mới, đồng thời dựa trên các kết quả nghiên cứu trước đây cho khu vực Đông Nam Á Tác giả đã sử dụng các phương pháp tốt nhất và thử nghiệm rộng rãi để so sánh kết quả trong khu vực với các nơi khác trên thế giới Mối quan hệ giữa biến đổi liên tục trong các chỉ số cực trị khí hậu với các mô hình nhiệt độ mặt biên (SST) đã được kiểm tra với sự tập trung chính vào ảnh hưởng của hiện tượng ENSO Các kết quả đều cho thấy giống với các khu vực khác trên toàn cẩu, các chỉ số cực trị nóng, đặc biệt là ban đêm đang ngày cảng gia tăng và nhiệt độ lạnh nhất đang có xu hướng giảm tuy nhiên không đồng đều

16

về mặt không gian trong khu vực [17]

Như vậy bên cạnh các phân tích về đặc điểm và xu thế của nắng nóng, các nhà nghiên cứu cũng đã quan tâm đến việc tìm hiểu các đối tượng có thể đóng vai trò là nguyên nhân tác động đến sự biến đổi của nắng nóng điển hình như ảnh hưởng của ENSO được chỉ ra trong nghiên cứu trên Một nghiên cứu khác cụ thể hơn cho bán đảo Đông Dương - Lijie Lin, Chongcheng Chen, Ming Luo (2018) đã nghiên cứu Tác động của El Niño-Dao động phương Nam đối với các đợt nắng nóng ở bán đảo Đông Dương, Nghiên cứu này xem xét các tác động của El Nino-Dao động Nam lên chu

kỳ, cường độ và thời gian của các sự kiện nắng nóng ở Bán đảo Đông Dương trong giai đoạn 1979–2017 Các sự kiện ENSO được xác định bằng chỉ số Nino3.4, được lấy từ dữ liệu Trung tâm Dự báo Khí hậu NOAA, bảy mùa xuân El Nino 1983, 1987,

1992, 1995, 1998, 2010 và 2016, và bảy mùa xuân La Nina 1985, 1989, 1999, 2000,

2008 và 2011 được phân tích trong nghiên cứu này để đánh giá tác động của ENSO đối với các sự kiện nắng nóng ở Đông Dương Kết quả cho thấy tần số, thời lượng và biên độ của sóng nhiệt trong hầu hết các phần của Đông Dương bị khuếch đại trong những những El-Nino và suy yếu trong những năm La-Nina Những tác động này do ENSO tạo ra quan trọng hơn cả các sự kiện nắng nóng khắc nghiệt với thời gian dài nhất hoặc biên độ cao nhất, nhiều khả năng sóng nhiệt ở Đông Dương sẽ trở nên thường xuyên và mạnh mẽ hơn trong tương lai [18]

1.2.2 Nghiên cứu trong nước

Tại Việt Nam, hiện tượng nắng nóng cũng có xu hướng phức tạp và thường xuyên hơn, trở thành vấn đề quan trọng hàng đầu, được nhiều tác giả quan tâm nghiên cứu Tác giả Nguyễn Đức Ngữ đã phân tích số ngày NN trong từng thời kỳ ở Việt Nam, và cho rằng số ngày NN trong thập kỷ 1991- 2000 xảy ra thường xuyên hơn so với các thập kỷ trước, đặc biệt ở Trung Bộ và Nam Bộ.[10]

Công trình nghiên cứu của Chu Thị Thu Hường và cộng sự (2010) về “mức

độ và xu thế biến đổi của nắng nóng ở Việt Nam giai đoạn 1961 – 2007” đã chỉ ra rằng số ngày nắng nóng (NN), nắng nóng gay gắt (NNGG) xuất hiện nhiều nhất ở Trung Bộ, đặc biệt trên khu vực Bắc Trung Bộ và có xu hướng giảm dần ra phía Bắc

17

và phía Nam NN thường xuất hiện từ tháng 3 đến tháng 9 (ở các vùng khí hậu từ Tây Bắc đến Nam Trung Bộ), từ tháng 2 đến tháng 6 (ở vùng khí hậu Tây Nguyên và Nam Bộ) Cường độ mạnh nhất của NN xảy ra trong các tháng mùa hè, đặc biệt trong tháng

6 và 7 (ở các vùng khí hậu từ Đông Bắc đến Nam Trung Bộ) và trong tháng 4 và tháng 5 (ở các vùng Tây Bắc, Tây Nguyên và Nam Bộ) NNGG thường bắt đầu sau

và kết thúc trước NN khoảng 1 tháng, song thời kỳ NNGG mạnh nhất lại xuất hiện sớm hơn NN khoảng 1 tháng ở hầu hết các trạm NN và NNGG thường có biến động mạnh ở những trạm và trong những tháng có số ngày NN (NNGG) lớn.[2]

Với xu hướng tăng nhiệt độ trung bình, Nguyễn Viết Lành (2007) sử dụng chuỗi số liệu nhiệt độ trung bình tại 10 trạm đại diện cho các khu vực ở Việt Nam năm 1961 – 2000 đồng thời phân tích các trung tâm khí áp ảnh hưởng đến Việt Nam

để tìm hiểu nguyên nhân lý giải sự tăng nhiệt độ trung bình đó Tác giả cho rằng, do

sự mạnh lên của áp cao Thái Bình Dương trong mùa đông, nhiệt độ trung bình trong thời kỳ này đã tăng từ 0,4 – 0,6 độ C, xu thế tăng rõ rệt nhất xảy ra trong mùa đông

và tăng nhanh thập kỷ cuối, đặc biệt mạnh vào tháng 1 [11]

Bên cạnh ảnh hưởng trực tiếp từ trung tâm khí áp, thì tác động của các sự kiện sóng nhiệt và ENSO đến nắng nóng tại Việt Nam cũng đã được nhiều nghiên cứu chỉ

rõ Tác giả Nguyễn Đức Ngữ cũng đã phân tích dựa trên số liệu về ENSO thời kỳ 1952-2000 và nhiệt độ tối thấp, tối cao của 38 trạm khí tượng từ 1961-2000 Kết quả cho thấy, trong điều kiện EL Nino, nhiệt độ tối cao trung bình và nhiệt độ tối thấp trung bình tháng trong cả mủa đông và mùa hè đều cao hơn trong điều kiện Lanina

và không ENSO Ảnh hưởng của ENSO không nhất quán giữa các vùng khí hậu khác nhau [8,9]

Vũ Thuận Yến (2020) từ chuỗi phân tích các đặc điểm sóng nhiệt dựa trên dữ liệu nhiệt độ tối đa hàng ngày trong mùa hè từ ngày 1 tháng 4 đến ngày 30 tháng 9 cho giai đoạn 1980 – 2018 từ 109 trạm khí tượng tại bảy tiểu vùng, kết luận được xu hướng gia tăng tổng thể về số lượng, tần suất và mức độ nghiêm trọng của các đợt nắng nóng xảy ra trên lãnh thổ Việt Nam Về đặc điểm của các đợt nắng nóng, các năm El Nino có số sự kiện sóng nhiệt, tổng số ngày diễn ra các đợt nắng nóng và số

18

ngày nắng nóng có giá trị trung bình cao nhất do nhiệt độ nước biển tăng trong những năm này dẫn đến nhiệt độ nhận được cao hơn Mặt khác, cường độ sóng nhiệt và mức

độ nghiêm trọng trong các năm La-Nina cao hơn cả năm El Nino và năm trung tính

Xu hướng các đợt nắng nóng tại hầu hết các trạm đều tăng theo thời gian, đặc biệt là vùng Đồng bằng sông Hồng Đặc biệt, mức độ nghiêm trọng của đợt nắng nóng gia tăng mạnh nhất ở Bắc Trung Bộ vào giữa tháng 6 (cao điểm mùa hè là tháng nóng nhất trong năm); sau đó giảm dần đến các tiểu vùng khí hậu khác vào đầu tháng 4 và cuối tháng 9 [15]

Từ thực trạng diễn ra nắng nóng tại nước ta, một số tác giả đã xây dựng phương pháp nghiên cứu khả năng dự báo nắng nóng Nhóm tác giả Mai Văn Khiêm, Hoàng Thị Thúy Vân, Nguyễn Ngọc Bích Phượng, Lê Văn Tuân đã sử dụng mô hình RegCM phiên bản 4.5 để nghiên cứu khả năng dự báo các đặc trưng nắng nóng trong 3 tháng

5, 6, 7 cho khu vực Bắc Trung Bộ Việt Nam trong đợt La Nina 1988-1989 và El Nino

1997 – 1998 Tác giả xác định được ngưỡng nắng nóng của mô hình RegCM dựa trên

số liệu nhiệt độ tối cao ngày trong các tháng từ 5 đến 7 tại 25 trạm quan trắc trên khu vực Bắc Trung Bộ thời kỳ 1983-2012 tại hầu hết các trạm trên khu vực trong các tháng 5 đến 7 đều lớn hơn 35oC Từ đây chỉ ra được trong các tháng 5, 6, 7 năm Lanina 1988, dự báo số ngày xảy ra nắng nóng có xu hướng thấp so với quan trắc trên hầu hết các trạm quan trắc, ngày bắt đầu xảy ra nắng nóng sớm hơn so với quan trắc trong tháng 5 và chậm hơn trogn tháng 6, 7; trong khi đối với năm El Nino 1998

mô hình dự báo thiên thấp trong tháng 6, thiên cao vào tháng 5 và tháng 7, ngày bắt đầu xảy ra nắng nóng đều sớm hơn quan trắc trong cả 3 tháng [5]

Nhóm tác giả Tạ Hữu Chỉnh , Hoàng Phúc Lâm , Vũ Văn Thăng , Trương

Bá Kiên đã sử dụng các chỉ số liên quan đến ENSO để nghiên cứu thử nghiệm khả năng dự báo số ngày nắng nóng trên lãnh thổ Việt Nam bằng mạng thần kinh nhân tạo trong mùa tháng 4 đến tháng 6 Kết quả cho thấy, dự báo có kỹ năng cho các khu vực thuộc phần các tỉnh Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ, trong khi các tỉnh thuộc phần phía nam như Tây Nguyên, Nam Bộ, Nam Trung Bộ có kỹ năng yếu [14]

19

Trên đây đã liệt kê một số công trình nghiên cứu về xu thế tăng của nhiệt độ ở nhiều nơi trên thế giới, đây là nguồn tài liệu tham khảo quý giá cho nghiên cứu trong luận văn này Với bối cảnh biến đổi khí hậu và tình hình nắng nóng ngày càng nghiêm trọng và bất thường là mối đe dọa toàn cầu, đặc biệt Việt Nam được coi là một trong những quốc gia dễ bị tổn thương nhất bởi biến đổi khí hậu (IPCC, 2013) - là nước xếp thứ 5 trên thế giới phải gánh chịu những thiệt hại nặng nề nhất do biến đổi khí hậu gây nên, thì những nghiên cứu về hiện tượng cực đoan này càng có ý nghĩa quan trọng, tìm hiểu nguyên nhân và đưa ra những giải pháp thích ứng là yêu cầu cấp thiết Nhìn chung có nhiểu thông tin về nắng nóng tại Việt Nam, tuy nhiên các nghiên cứu khảo sát, phân tích định lượng còn hạn chế, chủ yếu phân tích xu hướng biến đổi của nhiệt độ và các nguyên nhân liên quan trực tiếp đến nắng nóng như các trung tâm khí

áp, các chỉ số NINO có liên quan trực tiếp đến hoàn lưu Walker trên khu vực Thái Bình Dương, hay ENSO,… Song, còn nhiều nhân tố cũng có thể cũng là nguyên nhân góp phần vào sự biến đổi của hiện tượng nắng nóng cần được nghiên cứu phân tích

cụ thể hơn như các các dao động khí quyển AO, NAO, PNA, QBO,… hay các chỉ số nhiệt độ mặt biển khu vực Đại Tây Dương Do vậy, luận văn này đi vào nghiên cứu mối liên quan của các chỉ số dao động khí hậu quy mô lớn đối với hiện tượng nắng nóng, cụ thể ở khu vực Bắc Trung Bộ Việt Nam với mục tiêu chọn ra được các chỉ

số có khả năng ứng dụng làm nhân tố mới để dự báo số ngày nắng nóng trên khu vực nghiên cứu

20

Chương 2 - PHẠM VI NGHIÊN CỨU, SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP

Phạm vi nghiên cứu trong khu vực từ 17o đến 21o vĩ độ Bắc và từ 103o đến

108o kinh độ Đông, bao gồm các trạm thuộc các điểm dự báo, cảnh báo do Đài khí tượng thủy văn khu vực Bắc Trung Bộ phụ trách

Hình 2.1 Phạm vi khu vực nghiên cứu

21

2.2.1 Số liệu quan trắc

Bộ số liệu sử dụng là số liệu nhiệt độ tối cao ngày tại 17 trạm có số liệu đầy

đủ và liên tục nhất thời kỳ 1981 – 2020 thuộc các tỉnh Thanh Hóa, Nghệ An, Hà Tĩnh bao gồm: Hồi Xuân, Yên Định, Bái Thượng, Thanh Hóa, Như Xuân, Tĩnh Gia, Quỳ Châu, Tương Dương, Quỳ Hợp, Tây Hiếu, Con Cuông, Quỳnh Lưu, Đô Lương, Vinh,

Hà Tĩnh, Hương Khê, Kỳ Anh

Số ngày nắng nóng và số đợt nắng nóng được tính dựa trên tệp dữ liệu này

2.2.2 Các chỉ số dao động khí hậu

Chỉ số dao động khí hậu là các đại lượng được tính toán từ các trường khí quyển, đại dương dùng để mô tả trạng thái của hệ thống khí hậu Các chỉ số khí hậu thường được biểu diễn bằng chuỗi giá trị trung bình tháng

Các chỉ số có thể là các hàm trực giao thực nghiệm (EOF) biến thiên theo thời gian của các trường khí quyển, đại dương từ phân tích thành phần chính các trường, hoặc có thể là chuỗi thời gian của trung bình hoặc dị thường hoặc chuẩn hoá trên một vùng không gian nào đó, như dị thường nhiệt độ mặt nước biển (SSTA) các vùng Nino, chỉ số dao động nam (SOI),

Các chỉ số dao động khí hậu quy mô lớn bao gồm các nhóm sau:

+ Nhóm chỉ số liên quan nhiệt độ bề mặt biển Thái Bình Dương gồm: NINO1, NINO4, NINO34, ONI, SOI, CENSO, TNI

+ Nhóm liên quan đến các dao động khí quyển: AO, NAO, PNA, QBO30,

WP, EPAC85, WPAC85

+ Nhóm liên quan đến nhiệt độ bề mặt biển khu vực Đại Tây Dương: TNA, TSA, WHWP, AMONUS, Đây là nhóm chỉ số chủ yếu phản ánh trạng thái nhiệt

độ bề mặt biển ở khu vực Đại Tây Dương

Dưới đây là bảng thông tin và nguồn trích xuất dữ liệu các chỉ số dao động khí hậu quy mô lớn

6 ONI Chỉ số Niño Đại Dương

https://www.psl.noaa.gov/data/correlation/oni.data

Đại Dương

Chỉ số Bắc Đại Tây Dương nhiệt đới (Dị thường SST trung bình tháng vùng 5.5 - 23.5N và 15 - 57.5W) https://www.psl.noaa.gov/data/correlation/tna.data

Đại Dương

10 WHWP Bể nóng bán cầu tây

https://www.psl.noaa.gov/data/correlation/whwp.data

Đại Dương

11 AMONUS Dao động đa thập kỷ Đại Tây Dương

https://psl.noaa.gov/data/correlation/amon.us.data

Đại Dương

23

12 AO Dao động Bắc Cực

https://psl.noaa.gov/data/correlation/ao.data

Khí quyển

13 NAO Chỉ số dao động Bắc Đại Tây Dương

https://www.psl.noaa.gov/data/correlation/nao.data

Khí quyển

14 PNA Chỉ số Thái Bình Dương Bắc Mỹ

https://psl.noaa.gov/data/correlation/pna.data

Khí quyển

16 WP Chỉ số Tây Thái Bình Dương

https://www.psl.noaa.gov/data/correlation/wp.data

Khí quyển

17 WPAC85 Tín phong mực 850 mb (135E-180W; 5N-5S)

https://www.cpc.ncep.noaa.gov/data/indices/wpac850

Khí quyển

18 EPAC85 Tín phong mực 850 mb (135W-120W; 5N - 5S)

https://www.cpc.ncep.noaa.gov/data/indices/epac850

Khí quyển

2.3.1 Phương pháp phân tích các đặc trưng của nắng nóng

Dựa vào mục đích nghiên cứu, trong khuôn khổ luận văn, sử dụng bộ số liệu nhiệt độ tối cao theo ngày (Tx) từ năm 1981 đến năm 2020 tại 17 trạm để nghiên cứu

và tính toán số ngày và số đợt nắng nóng, nắng nóng gay gắt và nắng nóng đặc biệt gay gắt với tiêu chí đang được áp dụng tại Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn trung ương như sau:

+ Tx35: nhiệt độ trên 35oC, là tiêu chí xác định ngày NN

+ Tx37: nhiệt độ từ 37oC đến dưới 39oC, là tiêu chí xác định ngày NNGG

+ Tx39: nhiệt độ từ 39oC trở lên, là tiêu chí xác định ngày NNĐBGG

+ Số ngày nắng nóng: Số ngày nắng nóng trong một tháng/mùa được định nghĩa

là toàn bộ tổng số ngày nắng nóng được đếm trong một tháng/mùa

+ Đợt nắng nóng: Tx35 xảy ra liên tục từ hai ngày trở lên được tính là một đợt

Các chỉ số dao động khí hậu sử dụng để khảo sát trong luận văn bao gồm 18 chỉ số: AO, CENSO, NAO, AMONUS, NINO4, NINO34, NINO4, ONI, EPAC85, WPAC85, WP, WHWP, TSA, TNI, TNA, SOI, QBO30, PNA

Số liệu này là các chỉ số liên quan đến nhiệt độ bề mặt biển khu vực Thái Bình Dương, nhiệt độ bề mặt biển khu vực Đại Tây Dương và các chỉ số liên quan đến dao động khí quyển dùng để mô tả trạng thái của hệ thống khí hậu

Các chỉ số khí hậu được nhiều nhà nghiên cứu xem là thành phần quan trọng trong bài toán dự báo hạn mùa, như vậy trong luận văn này, nếu tìm ra được tiềm năng thì chúng có thể được lựa chọn làm nhân tố dự báo cho mục tiêu nghiên cứu là

số ngày nắng nóng của khu vực, cụ thể bằng cách sử dụng 18 chỉ số này để phân tích quan hệ tương quan với số ngày nắng nóng thỏa mãn mức ý nghĩa 5% Sau đó kiểm tra mức độ tương quan tại các độ trễ từ 0 đến 6 tháng bằng đồ thị hệ số tương quan (dựa trên giá trị tuyệt đối của hệ số), 18 chỉ số có cùng bậc tự do là 150, do đó dễ so sánh được chỉ số nào có hệ số tương quan lớn hơn thì mức độ tương quan sẽ cao hơn, trị tuyệt đối của hệ số này càng cao thì mối quan hệ giữa chỉ số và số ngày nắng nóng càng chặt chẽ, sau đó chọn các chỉ số có tương quan thực cao nhất với số ngày nắng nóng có khả năng sử dụng để dự báo hạn mùa SNNN cho khu vực nghiên cứu

2.3.3 Phương pháp dự báo thử nghiệm

Sau khi chọn lọc được các chỉ số dao động khí hậu có quan hệ tương quan tốt với số ngày nắng nóng, Sử dụng chuỗi số liệu các chỉ số thống kê thành 2 chuỗi:

25

chuỗi phụ thuộc là giai đoạn 1981 – 2015 và chuỗi độc lập giai đoạn 2016-2020 Xây dựng phương trình dự báo trên chuỗi phụ thuộc (giai đoạn 1981 – 2015) và đánh giá thử nghiệm trên chuỗi độc lập (giai đoạn 2016 – 2020) với các hạn dự báo từ 1 đến 3

tháng bằng phương pháp hồi quy thành phần chính trong công cụ dự báo khí hậu

(CPT)

Phương pháp hồi quy thành phần chính là phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến Mục tiêu là giảm chiều không gian của biến phụ thuộc

Giả sử có phương trình:

𝑦 = 𝛽0+ 𝛽1𝑥1+ 𝛽2𝑥2+ ⋯ + 𝛽𝑝𝑥𝑝 + 𝜖 (3) Trong đó:

tự do, 𝑧1, 𝑧𝑛 là hệ số hồi quy như sau:

𝑦𝑖 = 𝑧0+ 𝑧1𝑃𝐶1+ ⋯ + 𝑧𝑛𝑃𝐶𝑛 (4)

2.3.4 Phương pháp đánh giá thử nghiệm dự báo

Đánh giá thử nghiệm dự báo trên chuỗi độc lập (giai đoạn 2016 – 2020 bằng các chỉ số sau:

 Hệ số tương quan Pearson - Pearson’s Correlation – : là chỉ số đo lường

mức độ tương quan tuyến tính giữa hai biến, có ý nghĩa mô tả cách mà một biến di

chuyển trong mối quan hệ với một biến khác Và Hệ số tương quan sẽ có giá trị từ 1.0 đến +1.0

- Tỷ lệ phần trăm số lần dự báo tương ứng với quan trắc (Hit Score)

26

- MAE) Dự báo là hoàn hảo nếu như giá trị MAE bằng 0, giá trị MAE càng nhỏ thì

độ chính xác càng tăng MAE cho biết biên độ trung bình của sai số, nhưng không cho biết hướng của độ lệch Chỉ số này có dạng:

MAE

1

1

(5)

 Sai số trung bình quân phương (Root Mean Square Error - RMSE)

Giống như MAE, dự báo là hoàn hảo nếu như giá trị RMSE bằng 0, RMSE cũng không cho biết về hướng của độ lệch Nếu RMSE càng gần đến MAE thì có nghĩa mức độ lệch giữa số lần thử nghiệm hoặc số lần dự báo trong chuỗi số khảo sát càng gần tới hằng số RMSE bằng MAE nghĩa là sai số trong tất cả trong các lần dự báo bằng nhau và bằng một hằng số, điều này nghĩa là sai số càng có tính hệ thống

Chỉ số này có dạng như sau:

𝑅𝑀𝑆𝐸 = √𝑀𝑆𝐸 (6) Trong đó:

𝑀𝑆𝐸 = 1

𝑀∑𝑀𝑚=1(𝑦𝑚− 𝑜𝑚)2 (7)

 ROC – AUC (receiver operating characteristic – area under the curve) –

(viết tắt là ROC area): Là diện tích vùng dưới đường cong ROC thể hiện khả năng

dự báo trong các ngưỡng hoạt động khác nhau ROC thường được dùng cho các bài toán phân loại nhị phân, để áp dụng với bài toán hồi quy, mô hình dự đoán được đưa về bài toán kiểm tra xem các giá trị quan sát có vượt ngưỡng thông thường hay không (below-normal và above-normal)

- Đối với bài toán phân loại nhị phân có các giá trị quan sát/thực nghiệm:

X1 , … Xn là các vecto đầu vào

Y1, … Yn là các giá trị dự đoán (Y thuộc {0, 1}, trong đó 0 tương ứng với sai

và 1 tương ứng với đúng)

Mô hình dự báo sẽ lấy các giá trị vecto đầu vào để dự báo và cho ra kết quả

là các giá trị: y1, … y1 (y thuộc [0, 1] là xác suất kết quả dự báo là đúng, y càng gần

1 thì xác suất là đúng càng cao) Khi đó, ta có một giá trị ngưỡng T, khi y > T ta có

27

thể kết luận kết quả dự báo của mô hình là đúng (tương ứng với giá trị 1) và ngược lại Khi đó, ta cần đánh giá để lựa chọn giá trị T phù hợp để mồ hình dự đoán chính xác nhất

Đường ROC được thành lập dựa trên đồ thị độ nhạy và độ đặc hiệu Đối với mỗi giá trị T, ta có các giá trị TP, FP… khác nhau, tương ứng với độ nhạy và độ đặc hiệu khác nhau, được tính bằng công thức dưới đây

Độ 𝑛ℎạ𝑦 = 𝑇𝑃

𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 ; Độ đặ𝑐 ℎ𝑖ệ𝑢 =

𝐹𝑃

𝑇𝑁 + 𝐹𝑃

Hình 2.2 Mô tả đường cong ROC

(Diện tích của phần dưới đường ROC (màu xám) là giá trị ROC area.)

- Đối với bài toán hồi quy: Trong bài toán hồi quy không có giá trị đúng sai,

thay vào đó là các giá trị thông thường (Normal) và giá trị bất thường (bao gồm below-normal và above-normal)

Đối với dự đoán giá trị ROC are (below-normal) thì ta có giá trị thấp hơn giá trị thông thường, tương ứng giá trị 1 trong bài toán phân loại nhị phân, còn giá trị thông thường hoặc cao hơn thì tương ứng giá trị 0

Đối với dự đoán giá trị ROC are (above-normal) thì ta có giá trị cao hơn giá trị thông thường, tương ứng giá trị 1 trong bài toán phân loại nhị phân, còn giá trị thông thường hoặc thấp hơn thì tương ứng giá trị 0

AUC

1 – Độ đặc hiệu

Độ nhạy

ROC

AUC

28

2.3.5 Công cụ dự báo khí hậu (Climate Predictability Tool 17.7.4 - CPT)

CPT là công cụ phân tích thống kê và có khả năng dự báo khí hậu CPT được xây dựng và phát triển bởi Viện Nghiên cứu Khí hậu và Xã hội Hoa Kỳ (IRI), mục đích giúp các nước đang phát triển khai thác và nâng cấp dự báo khí hậu qui mô khu vực Các thiết kế trong CPT gồm: phân tích hồi qui, phân tích thành phần chính và phân tích tương quan Cannon Các phân tích này có thể được ứng dụng linh hoạt trong bài toán dự báo dựa trên thống kê truyền thống, với các nhân tố dự báo là số liệu quan trắc/tái phân tích hoặc hiệu chỉnh các mô hình dự báo số

Trong CPT, hồi quy tuyến tính đa biến có thể được sử dụng nếu có số lượng nhỏ các biến độc lập và biến phụ thuộc Có nhiều tùy chọn phương pháp nâng cao hơn tương ứng với các trường hợp khác nhau:

- Nhiều biến độc lập, một hoặc chỉ một vài biến phụ thuộc (PCR – hồi quy thành phần chính)

- Nhiều biến độc lập, nhiều biến phụ thuộc (CCA – phân tích tương quan chính tắc)

- Phù hợp với các biến độc lập đơn lẻ hoặc một tập hợp rất nhỏ biến độc lập quan trọng đã biết

CPT cũng được sử dụng để xác minh dự báo xác suất

Hình 2.3 Công cụ dự báo khí hậu (IRI)

- Số liệu đầu vào trong cửa số thực hiện gồm:

+ X là chuỗi số liệu phụ thuộc, trong tập số liệu này gồm 7 chỉ số dao động khí hậu quy mô lớn thống kê theo năm, mỗi chỉ số có 7 độ trễ lần lượt từ

0 đến 6 tháng Các giá trị này là trung bình trượt của 3 tháng 1, 2, 3 được thống

kê theo năm (1981 – 2015)

+ Y là yếu tố dự báo, đây là tập số liệu số ngày nắng nóng được thống

kê theo từng trạm: đối với hạn dự báo 1 tháng (dự báo cho tháng 4), Y là số ngày nắng nóng tính trung bình trượt 3 tháng 4, 5, 6; đối với hạn dự báo 2 tháng (dự báo cho tháng 5), Y là số ngày nắng nóng tính trung bình trượt 3 tháng 5, 6, 7; đối với hạn dự báo 3 tháng (dự báo cho tháng 6), Y là số ngày nắng nóng tính trung bình trượt 3 tháng 6, 7, 8

+ Z là chuỗi số liệu độc lập để công cụ dự báo cho giai đoạn này, tập

số liệu Z gồm 7 chỉ số dao động khí hậu quy mô lớn thống kê theo năm, mỗi chỉ số có 7 độ trễ lần lượt từ 0 đến 6 tháng Các giá trị này là trung bình trượt của 3 tháng 1, 2, 3 được thống kê theo năm (2015 – 2020)

- Chọn phạm vi, thời gian, tùy chọn X modes, sau đó chọn Cross – validated trong tùy chọn Calculate trên tab Action

- Chọn Regression trong tùy chọn Models trên tab Tools, từ đây thu thập được phương trình dự báo số ngày nắng nóng của từng trạm

30

Chương 3 - KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN

Từ bộ số liệu nhiệt độ tối cao ngày tại các trạm, các kết quả thống kê và phân tích các đặc trưng cơ bản của nắng nóng sau đây chỉ ra được đặc điểm phân bố của nắng nóng trên khu vực Bắc Trung Bộ và xu thế biến đổi trong giai đoạn 1981 – 2020

3.1.1 Các đặc trưng cơ bản của nắng nóng

31

Dựa vào kết quả phân tích số đợt NN, NNGG, NNĐBGG (Hình 3.1) trong toàn giai đoạn khảo sát, tổng số đợt nắng nóng xảy ra nhiều nhất, có có trạm ghi nhận đến 450 đợt (Tương Dương), nhìn chung tất cả các trạm đều ghi nhận được trên 150 đợt nắng nóng trong 40 năm

Tổng số đợt NNGG xảy ra ít hơn, trạm ghi nhận được nhiều đợt nắng nóng nhất gay gắt cũng là trạm là Tương Dương (262 đợt), có hơn 2/3 số trạm ghi nhận được trên 100 đợt nắng nóng gay gắt

Tổng số đợt NNĐBGG xảy ra ít nhất, nơi xảy ra nhiều nhất cũng chỉ 100 đợt (Tương Dương), ít nhất là 1 đợt (Quỳnh Lưu)

Biến động của số đợt nắng nóng (hình 3.2), nắng nóng gay gắt và nắng nóng đặc biệt gay gắt được biểu diễn bởi độ lệch chuẩn của tổng số đợt trong năm Kết quả chỉ ra độ lệch chuẩn của tổng số đợt nắng nóng trong giai đoạn khảo sát tương đối nhỏ Số đợt nắng nóng đặc biệt gay gắt ít nhất tuy nhiên có mức độ dao động lớn nhất, mức độ biến động cũng chênh lệch nhau nhiều ở các trạm Số đợt NN và NNGG

có biến động gần tương tự

32

 Phân bố số ngày trong các đợt NN, NNGG, NNĐBGG

Hình 3.3 Tần suất số ngày các đợt nắng nóng

33

Hình 3.4 Tần suất số ngày các đợt nắng nóng gay gắt

34

Hình 3.5 Tần suất số ngày các đợt nắng nóng đặc biệt gay gắt

Tổng số đợt nắng nóng (Hình 3.3) kéo dài khoảng 2 ngày với tần suất cao, ghi nhận nhiều nhất ở trạm Hội Xuân và trạm Quỳ Hợp với 227 đợt, các trạm còn lại cũng xảy ra trên 100 đợt trong toàn chuỗi thời gian Tần suất xảy ra các đợt nắng