Bài viết với nội dung đánh giá tác động của biến đổi khí hậu (BĐKH) lên chế độ hạn khí tượng và hạn thủy văn trong những tháng mùa khô trên lưu vực sông Sê San thông qua các chỉ số hạn và mô hình toán thủy văn.
BÀI BÁO KHOA HỌC DOI: 10.36335/VNJHM.2020(710).14-25 ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU LÊN HẠN HÁN TRÊN LƯU VỰC SƠNG SÊSAN Vũ Đức Long1, Nguyễn Ngọc Hoa1 Tóm tắt: Bài báo với nội dung đánh giá tác động biến đổi khí hậu (BĐKH) lên chế độ hạn khí tượng hạn thủy văn tháng mùa khô lưu vực sông Sê San thông qua số hạn mơ hình tốn thủy văn Trong nghiên cứu này, hai kịch BĐKH cho lượng mưa nhiệt độ RCP4.5 RCP8.5 từ mơ hình khí hậu tồn cầu GCMs (Global Climate Models) dự án CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project 5) chi tiết hóa thống kê cho lưu vực sơng Sê San Hạn khí tượng tính tốn số chuẩn hóa lượng mưa SPI, hạn thủy văn xây dựng dựa số K hạn, lưu lượng dòng chảy tương lai mơ từ mơ hình thủy văn SWAT cho lưu vực sông Sê San Kết nghiên cứu tương lai cho thấy hạn khí tượng xảy nhiều vào giai đoạn từ 2080 đến 2099 với tổng số kiện hạn ghi nhận khoảng 41 kiện đánh giá số liệu mưa từ trạm khí tượng (trong có khoảng 35% hạn vừa, 47% hạn nặng 18% hạn nghiêm trọng cho kịch RCP 8.5) Từ kết mơ dòng chảy tương lai tính tốn số hạn thủy văn cho lưu vực, nghiên cứu đưa đồ phân vùng hạn thủy văn cho năm xảy hạn nghiêm trọng, nhận thấy tiểu lưu vực thuộc khu vực tỉnh Gia Lai chịu tổn thương mức độ hạn nhiều lưu vực Sê San Từ khóa: Biến đổi khí hậu, chỉsố hạn, mơ hình SWAT, lưu vực sông Sê San Ban Biên tập nhận bài: 05/11/2019 Ngày phản biện xong: 31/12/2019 Ngày đăng bài: 25/02/2019 Giới thiệu Biến đổi khí hậu diễn phạm vi toàn cầu, Việt Nam nước dễ bị tổn thương giới trước tác động biến đổi khí hậu, tác động tượng hạn hán, thiếu nước trầm trọng gây ảnh hưởng lớn đến đời sống hoạt động kinh tế xã hội Để ứng phó với hạn hán tương lai việc dự báo đánh giá mức độ hạn quan trọng để đưa hoạch định, kếhoạch quản lý tài nguyên nước, giảm thiểu mức độ nguy hại hạn hán Khu vực Tây Nguyên vùng thường xuyên bị khô hạn nước ta, hệ thống sông suối phát triển địa hình dốc, chiều dài dòng chảy ngắn nên vào mùa mưa thường chảy xiết, mùa khô Trung tâm dự báo Khí tượng Thủy văn quốc gia Email: longkttv@gmail.com 14 TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Số tháng 02 - 2020 khô kiệt, nguồn nước mặt hạn chế Gần tác động hiện tượng El Nino năm 2015-2016, hạn hán diễn khốc liệt 15 năm qua khu vực Tây Nguyên, lượng nước ao hồ, cơng trình thủy lợi rơi vào tình trạng cạn kiệt gây thiệt hại lớn cho ngành nông nghiệp Theo số liệu thống kê thiệt hại số địa phương: Tây Nguyên có gần 175.000 trồng bị ảnh hưởng hạn hán (Kon Tum 3.800 ha, Gia Lai 46.000 ha, Đắk Lắk 80.000 ha, Đắk Nông 23.000 ha, Lâm Đồng 31.300 ha); Tổng kinh phí thiệt hại tồn vùng lên đến gần 4.000 tỷ đồng (Kon Tum 160 tỷ, Gia Lai 200 tỷ, Đắk Lắk 2.200 tỷ, Đắk Nông 1.200 tỷ Lâm Đồng 180 tỷ) Nghiên cứu lựa chọn lưu vực sông Sê San để đánh giá mức độ hạn hán tác động BÀI BÁO KHOA HỌC biến đổi khí hậu, sơng Sê San hai lưu vực sơng lớn Tây Ngun Hình Lưu vực sông Sê San Sông Sê San nhánh lớn hạ du lưu vực sông Mê Kông Sông Sê San bắt nguồn từ vùng núi cao Ngọc Linh tỉnh Kon Tum thuộc phía Bắc Tây Nguyên Việt Nam, chảy sang Campuchia nhập lưu với sơng Srêpơk, Sê Kơng sau nhập vào sông Mê Kông Strung Treng Trên lãnh thổ Việt Nam, sông Sê San nằm tỉnh Kon Tum Gia Lai với chiều dài 230km, diện tích lưu vực 11.620km2 Lưu vực có tọa độ địa lý 13o45’ đến 15o14’ vĩ độ Bắc; toạ độ 107o10’ đến 108o24’ kinh độ Đông Lưu vực sông Sê San lãnh thổ Việt Nam chiếm 46,3% diện tích tự nhiên tỉnh Kon Tum Gia Lai, nằm địa phận Kon Tum 87,61% diện tích tồn tỉnh, Gia Lai 20,63% thuộc đất đai 14 huyện, thị, thành phố Đắc Glêi, Đăc Tô, Đắc Hà, Ngọc Hồi, Sa Thầy, Kon Plong, Kon Rẫy, Tu Mơ Rông, Chư Pah, Ia Grai, Đức Cơ, Đắc Đoa, thành phố Kon Tum Plêi Ku Dựa vào số chuẩn hóa lượng mưa (SPI Standardized Precepitation Index), nghiên cứu đánh giá mức độ hạn giai đoạn tương lai từ số liệu mưa mơ hình toàn cầu Từ số liệu mưa nhiệt độ tương lai, mơ hình SWAT sử dụng để mơ chế độ dòng chảy cho lưu vực sơng Sê San, từ tính tốn hệ sớhạn thủy văn - xây dựng dựa số K hạn (biểu thị mức độ khô cạn cho thời điểm xuất nơi sinh hạn cụ thể) Phương pháp nghiên cứu 2.1 Số liệu sử dụng Số liệu mưa, nhiệt độ ngày lưu lượng ngày từ năm 1980 đến năm 2016 trạm khí tượng thủy văn lưu vực bao gồm: Đắk Tô, Đắk Mốt, KonPlong, KonTum, Plêi Ku; mạng lưới sơng suối vị trí trạm đo khí tượng, thủy văn lưu vực sơng Sê San Mơ hình cao độ số (DEM) với độ phân giải 30mx30m thu thập từ liệu cao độ số toàn cầu ASTER NASA Dữ liệu thảm phủ thu thập từ Global Land Cover 2000 - GLC 2000 Dữ liệu thổ nhưỡng thu thập từ Harmonized World Soil Database - HWSD Số liệu đầu 27 GCMs từ dự án CMIP5 thông qua phần mềm AIMS thuộc quyền trung tâm khí hậu APEC cho hai kịch BDKH RCP 4.5 RCP 8.5 khứ tương lai từ năm 1980 đến năm 2099 (dữ liệu liệt kê bảng đây) 2.2 Lựa chọn mơ hình khí hậu tồn cầu GCMs cho lưu vực sơng Sê San từ CMIP5 Số liệu khí tượng thu thập từ đầu mơ hình GCMs thường có độ phân giải cao, số liệu khí tượng cần chi tiết hóa đến khu vực nghiên cứu để tăng độ xác cho việc đánh giá kết Ứng dụng phần mềm AIMS [1] trung tâm khí hậu APEC, từ số liệu thực đo đầu vào gồm mưa nhiệt độ lưu vực sông Sê San trạm Đắk Tô, Đắk Mốt, KonPlong, KonTum, PlêiKu từ năm 1980 đến 2010, nghiên cứu thu số liệu từ 27 mơ hình khí hậu tồn cầu sau chi tiết hóa thống kê đến trạm khu vực thông qua phương pháp hiệu chỉnh phân vị - QM TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Số tháng 02 - 2020 15 BÀI BÁO KHOA HỌC (Quantile Mapping) [2] Từ số liệu thu được, liệu thực đo (Hình 2d-2f) Sau hai bước đánh giá trên, số liệu từ phần mềm thực hai bước đánh giá theo thời gian không gian với số liệu thực đo 30 năm GCM2 xếp hạng lượng mưa nhiệt khứ trạm khu vực nghiên cứu [3] độ Dựa vào kết từ phần mềm AIMS, nghiên Đánh giá theo thời gian: Đối với trạm cứu sử dụng số liệu khí tượng từ mơ hình thời tiết, hệ số tương quan tính 36 cặp MIROC5 Viện nghiên cứu khí đại (10 ngày) trung bình 30 năm GCM dương (ĐH - Tokyo, Nhật Bản) cho lưu vực sông Sê San cho bước đánh giá hạn khí liệu thực đo (Hình 2a-2c) Đánh giá theo khơng gian: Đối với giai tượng thủy văn Hình đoạn 10 ngày, hệ số tương quan tính xếp hạng lượng mưa nhiệt độ từ các trạm thời tiết trung bình 30 năm GCM GCMs cho lưu vực Sê San Bảng Danh mục mơ hình khí hậu tồn cầu (GCMs) từ Dự án CMIP5 16 GCMs Mơ hình BCC-CSM1.1 CanESM2 CMCC-CM CNRM-CM5 CSIRO-Mk3.6.0 INM-CM4 IPSL-CM5A-LR IPSL-CM5A-MR IPSL-CM5B-LR Nguӗn Trung tâm Khí hұu Bҳc Kinh, cөc NKtWѭӧng Trung Quӕc Trung tâm phân tích mơ hình khí hұu Canada Trung tâm Euro-Mediterranean vӅ %Ĉ.+ 7UXQJWkPNKtWѭӧng thӫ\YăQ3KiS Tә chӭc NghiŒn cӭu Khoa hӑc Công nghiӋp LiŒn bang Úc ViӋn nghiŒn cӭu mô hình khí hұu ViӋn nghiŒn cӭu Pierre-Simon Laplace ViӋn nghiŒn cӭu Pierre-Simon Laplace ViӋn nghiŒn cӭu Pierre-Simon Laplace 10 FGOALS-g2 ViӋn vұt lý, khí quyӇn - viӋn khoa hӑc Trung Quӕc 11 FGOALS-s2 12 MIROC5 13 14 15 16 MIROC-ESM MIROC-ESMCHEM HadGEM2-CC HadGEM2-ES ViӋn vұt lý, khí quyӇn - viӋn khoa hӑc Trung Quӕc ViӋn nghiŒn cӭu khí quyӇQ Yj ÿҥL GѭѫQJ Ĉ+ Tokyo) ViӋn nghiŒn cӭu khí quyӇn ÿҥL GѭѫQJ Ĉ+ Tokyo) ViӋn nghiŒn cӭu khí quyӇQ Yj ÿҥL GѭѫQJ Ĉ+ Tokyo) Trung tâm nghiŒn cӭXNKtWѭӧng thӫ\YăQ+DGOH\ Trung tâm nghiŒn cӭXNKtWѭӧng thӫ\YăQ+DGOH\ 17 18 19 20 21 22 HadGEM2-A0 MPI-ESM-LR MPI-ESM-MR MRI-CGCM3 CCSM4 NorESM1-M 23 GFDL-ESM2M 24 GFDL-CM3 25 26 27 GFDL-ESM2G CESM1(BGC) CESM1(CAM5) TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Số tháng 02 - 2020 ViӋn nghiŒn cӭXNKtWѭӧng quӕc gia ViӋQNKtWѭӧng hӑc Max Planck ViӋQNKtWѭӧng hӑc Max Planck ViӋn nghiŒn cӭXNKtWѭӧng Nhұt Trung tâm nghiŒn cӭu khí quyӇn quӕc gia Hoa KǤ Trung tâm khí hұu Nauy Phòng thí nghiӋm vұW ÿӝng lӵc hӑc chҩt lӓng NOAA Phòng thí nghiӋm vұW ÿӝng lӵc hӑc chҩt lӓng NOAA Phòng thí nghiӋm vұW ÿӝng lӵc hӑc chҩt lӓng NOAA Trung tâm nghiŒn cӭu khí quyӇn quӕc gia Trung tâm nghiŒn cӭu khí quyӇn quӕc gia Hoa KǤ Quӕc gia Trung Quӕc Canada Ý PhỈp Úc Nga PhỈp PhỈp PhỈp Trung Quӕc Trung Quӕc Nhұt Nhұt Nhұt Anh Anh Hàn Quӕc Ĉӭc Ĉӭc Nhұt Hoa KǤ Nauy Hoa KǤ Hoa KǤ Hoa KǤ Hoa KǤ BÀI BÁO KHOA HỌC (a) (b) (d) (c) (e) (f) Hình Đánh giá theo thời gian khơng gian số liệu thực đo, GCM1 GCM2 Hình Xếp hạng lượng mưa nhiệt độ từ GCMs cho lưu vực Sê San 2.3 Chỉ số hạn khí tượng hạn thủy văn Hạn hán khác loại hình thiên tai khác tác động thường tích lũy chậm kéo dài nhiều năm khó để nhận biết thời gian bắt đầu kết thúc trận hạn hán định nghĩa hạn hán thường mang tính địa phương cho khu vực [4] Cũng đặc tính hạn hán nên giới đưa nhiều phương pháp để tính tốn số hạn khí tượng thủy văn kinh nghiệm cho thấy số có ưu điểm vượt trội so với số khác ứng dụng phù hợp cho khu vực lại không phù hợp cho khu vực khác Trong nghiên cứu này, dựa vào điều kiện tự nhiên lưu vực nghiên cứu số liệu sưu tập, tác giả lựa chọn số chuẩn hóa lượng mưa SPI để đánh giá hạn khí tượng hệ số K hạn để đánh giá thiếu hụt dòng chảy cho khu vực tương lai Chỉ số chuẩn hóa lượng mưa SPI: Năm 1993, SPI mở rộng để phát thời kì hạn ẩm qui mô thời gian khác McKee cộng [5] SPI tính tốn cho vùng dựa vào lượng mưa dài hạn cho thời kì yêu cầu Đầu tiên số liệu hiệu chỉnh hàm phân bố xác suất Gamma: G x x D1e x /E E * D D (1) Vì hàm phân bố Gamma khơng xác định cho x = phân bố lượng mưa chứa giá TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Số tháng 02 - 2020 17 BÀI BÁO KHOA HỌC trị nên xác suất tích lũy H(x) tính: H x q 1 q G x (2) Trong đó: q xác suất giá trị Hàm phân bố chuyển thành hàm phân bố chuẩn SPI § c0 c1t c t ã ă t ¸ d1t d t d t â (3) < H(x) < 0,5 § c0 c1t c t ã (4) ă t d1t d t d t â 0,5 < H(x) < 1,0 Tng trị tuyệt đối giá trị SPI cho tất tháng xảy kiện hạn định nghĩa cường độ hạn Bảng trình bày ngưỡng giá trị SPI xác định McKee cộng SPI Bảng Phân cấp hạn theo số SPI Phân cҩp hҥn Hҥn vӯa Hҥn nһng Hҥn nghiŒm trӑng Khoҧng giỈ trӏ SPI -1,5< SPI