Ứng dụng mô hình khí hậu khu vực để dự tính diễn biến của các hiện tượng khí hậu cực đoan và tác động đến tài nguyên nước lưu vực sông Đồng Nai và phụ cận

10 33 0
Ứng dụng mô hình khí hậu khu vực để dự tính diễn biến của các hiện tượng khí hậu cực đoan và tác động đến tài nguyên nước lưu vực sông Đồng Nai và phụ cận

Đang tải... (xem toàn văn)

Thông tin tài liệu

Bài viết đưa ra kịch bản diễn biến của một số hiện tượng khí hậu cực đoan ảnh hưởng đến tài nguyên nước vào giữa và cuối thế kỷ 21 đối với lưu vực sông Đồng Nai. Để nắm chi tiết hơn nội dung nghiên cứu, mời các bạn cùng tham khảo bài viết.

BÀI BÁO KHOA HỌC ỨNG DỤNG MƠ HÌNH KHÍ HẬU KHU VỰC ĐỂ DỰ TÍNH DIỄN BIẾN CỦA CÁC HIỆN TƯỢNG KHÍ HẬU CỰC ĐOAN VÀ TÁC ĐỘNG ĐẾN TÀI NGUYÊN NƯỚC LƯU VỰC SÔNG ĐỒNG NAI VÀ PHỤ CẬN Vũ Thị Vân Anh1, Lê Ngọc Anh1, Trần Thục2, Nguyễn Thống1 Tóm tắt: Bài báo đưa kịch diễn biến số tượng khí hậu cực đoan ảnh hưởng đến tài nguyên nước vào cuối kỷ 21 lưu vực sông Đồng Nai phụ cận dựa việc sử dụng mô hình khí hậu khu vực CCAM chi tiết hóa động lực từ mơ hình khí hậu tồn cầu cho kịch RCP4.5 RCP8.5 Kết cho thấy, vào cuối kỷ 21, nhiệt độ tối cao tối thấp ngày tăng mạnh so với thời kỳ nền, nhiều trạm Vũng Tàu Số ngày vượt ngưỡng bách phân vị 90 nhiệt độ tối cao thời kỳ số ngày vượt ngưỡng 35oC tăng mạnh trạm vốn có nhiệt độ trung bình cao, lại tăng khơng nhiều trạm có nhiệt độ tương đối thấp Số ngày vượt ngưỡng bách phân vị 90 nhiệt độ tối thấp thời kỳ tăng tương đối đồng tất trạm Về lượng mưa, lượng mưa ngày ngày lớn có xu hướng tăng tất trạm Lượng mưa ngày lớn trạm có xu hướng tăng, ngoại trừ trạm Bảo Lộc trạm Phan Rang có mức tăng giảm khơng rõ ràng Bài báo nhận định số tác động tượng đến tài nguyên nước lưu vực lũ lụt, hạn hán, xâm nhập mặn Từ khóa: Khí hậu cực đoan, chi tiết hóa động lực, tài nguyên nước, lưu vực sông Đồng Nai phụ cận MỞ ĐẦU1 Lưu vực sông Đồng Nai phụ cận (LVSĐN&PC) lưu vực sông “nội địa” có vai trị quan trọng phát triển kinh tế xã hội khu vực phía Nam nói riêng quốc gia nói chung LVSĐN&PC bao gồm 11 tỉnh/thành Đắc Nơng, Lâm Đồng, Bình Phước, Bình Dương, Đồng Nai, Tây Ninh, TP Hồ Chí Minh (TPHCM), Long An, Ninh Thuận, Bình Thuận Bà Rịa-Vũng Tàu, với tổng diện tích 49.643,53 km2 từ 105o45’ đến 109o15' kinh độ Đơng từ 10o20' đến 12o20’ vĩ độ Bắc, nằm khu vực có khí hậu tương đối ơn hịa so với nước (SIWRP, 2011) Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc Gia TPHCM Viện khoa học Khí tượng Thủy văn Biến đổi khí hậu Hình Lưu vực sơng Đồng Nai phụ cận (SIWRP, 2011) Tuy nhiên, năm gần đây, LVSĐN&PC chịu hậu nặng nề thiên tai tượng khí hậu cực đoan (KHCĐ), làm KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 53 (6/2016) thay đổi chế độ thủy văn sông, gây cực trị lũ hạn, xâm nhập mặn ảnh hưởng lớn đến đời sống người hoạt động kinh tế - xã hội Mục tiêu báo đưa kịch diễn biến số tượng KHCĐ vào cuối kỷ 21 tác động có chúng đến tài nguyên nước LVSĐN&PC PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Phương pháp phân tích KHCĐ Theo IPCC (2012), tượng khí hậu/thời tiết cực đoan “sự xuất giá trị cao (hoặc thấp hơn) giá trị ngưỡng yếu tố thời tiết khí hậu, gần giới hạn (hay dưới) dãy giá trị quan trắc yếu tố đó” Trên giới, năm 1997, chuyên gia tổ chức Khí tượng giới (WMO) xây dựng số cực đoan khí hậu chung (CEI) để áp dụng cho vùng quốc gia, bao gồm 27 số liên quan đến yếu tố nhiệt độ lượng mưa (Klein Tank el al., 2009) Tại Việt Nam, tùy mục tiêu nghiên cứu khu vực khác nhau, có nhiều nghiên cứu đưa số KHCĐ Điển hình nhất, SREX Việt Nam (IMHEN UNDP, 2015) đánh giá xu mức độ biến đổi CĐKH dựa vào nhóm: (i) Cực trị thời tiết khí hậu; (ii) Các hồn lưu quy mơ lớn ảnh hưởng đến xuất cực trị thời tiết khí hậu thân cực đoan (gió mùa, El Nino, bão, ); (iii) Tác động đến điều kiện môi trường vật lý tự nhiên (hạn hán, lũ lụt, mực nước biển cực trị, ) Dựa việc phân tích tác động tượng KHCĐ đến tài nguyên nước lưu vực, số cực trị nhiệt độ mưa Bảng lựa chọn để nghiên cứu Các hồn lưu quy mơ lớn xem nguyên nhân gây cực trị khí hậu, tượng hạn hán, lũ lụt, xâm nhập mặn tác động cực trị khí hậu đến tài nguyên nước lưu vực 10 Bảng Các số khí hậu cực đoan lựa chọn Chỉ số TXx TNn TX90p TN90p SU35 Rx1day Rx3day Rx5day CDD Đơn Định nghĩa vị oC Giá trị cao tháng nhiệt độ tối cao ngày Tx oC Giá trị thấp tháng nhiệt độ tối thấp ngày Tm % Phần trăm số ngày năm có Tx > phân vị 90% thời kỳ % Phần trăm số ngày năm có Tm > phân vị 90% thời kỳ ngày/ Số ngày năm có nhiệt năm độ cao ngày > 35oC mm Lượng mưa ngày lớn năm (mức tăng tính theo tỷ lệ % so thời kỳ nền) mm Lượng mưa lớn đợt mưa ngày liên tục năm (mức tăng tính theo tỷ lệ % so với thời kỳ nền) mm Lượng mưa lớn đợt mưa ngày liên tục năm (mức tăng tính theo tỷ lệ % so với thời kỳ nền) ngày Số ngày dài liên tục năm có lượng mưa < 1mm 2.2 Thống ký hiệu sử dụng viết Bảng Ý nghĩa đại lượng ký hiệu sử dụng viết Đại Ý nghĩa lượng trị trung bình   P T Ký hiệu * Ý nghĩa giá trị hiệu chỉnh cuối khoảng lệch *1,2,3 giá trị hiệu quân phương chỉnh sau bước 1,2,3 lượng mưa tkn thời kỳ nhiệt độ tl tương lai KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 53 (6/2016) F F-1 , b hàm phân bố tích lũy hàm phân bố tích lũy nghịch đảo tham số phân bố gamma qt quan trắc t tháng n ngày ng  ngưỡng phân bố gamma 2.3 Số liệu tài liệu Bài báo xem xét diễn biến tượng KHCĐ LVSĐN&PC dựa việc phân tích số liệu nhiệt độ trạm đo khí tượng (Bảo Lộc, Đà Lạt, Đồng Phú, Phan Thiết, Vũng Tàu) số liệu mưa trạm đo mưa (Bảo Lộc, Đà Lạt, Phan Thiết, Tây Ninh, Trị An, Tân Sơn Nhất, Vũng Tàu, Phan Rang) đặc trưng cho vùng khí hậu khác lưu vực - Các yếu tố KHCĐ thời kỳ nền: Bài báo sử dụng số liệu quan trắc mưa nhiệt độ trạm nói giai đoạn từ 19862005 làm sở để từ phân tích diễn biến yếu tố KHCĐ tương lai - Các yếu tố KHCĐ dự tính tương lai: Trong Báo cáo đánh giá lần thứ IPCC (AR5), để diễn tả kịch phát triển kinh tế xã hội toàn cầu, thuật ngữ RCPs (Representative Concentration Pathways) tạm dịch “Các đường dẫn đến nồng độ đại diện” sử dụng, tức đường phát triển kinh tế xã hội đưa đến việc trái đất tích tụ nồng độ khí nhà kính khác nhận lượng xạ nhiệt tương ứng Có bốn RCPs mơ tả để dự tính khí hậu trái đất tương lai đến năm 2100 Bài báo lựa chọn kịch trung bình RCP4.5 (cưỡng bức xạ mặt đất nhận ổn định mức khoảng 4,5 W/m2) kịch cao RCP8.5 (cưỡng bức xạ mặt đất nhận lớn 8,5 W/m2) Phương pháp dự tính sử dụng đầu từ mơ hình khí hậu khu vực CCAM (mơ hình xây dựng Tổ chức Nghiên cứu khoa học Công nghiệp Liên Bang Úc) chi tiết hóa động lực từ mơ hình khí hậu tồn cầu ACCESS1-0, CCSM4, CNRM-M5, GFDL-CM3, MPI-ESMLR, NorESM1-M 2.4 Phương pháp hiệu chỉnh sai số Mô hình khí hậu khu vực (RCMs) cơng cụ nhằm chi tiết hóa phương pháp động lực trình quy mơ lưới mơ hình tồn cầu Trên thực tế, liệu khí hậu mơ từ RCMs có sai lệch đáng kể so với thực tế Do đó, việc hiệu chỉnh sai số từ kết RCMs cần thiết (Claudia Teutschbein et al., 2012) Trên thực tế, có nhiều phương pháp hiệu chỉnh sai số từ RCMs như: nhóm phương pháp hiệu chỉnh giá trị trung bình nhiệt độ mưa (Lenderink et al., 2007); nhóm phương pháp hiệu chỉnh phương sai giá trị trung bình nhiệt độ mưa (Chen et al., 2011); phương pháp hiệu chỉnh tần số ngày ướt (Schmidli et al., 2006); phương pháp đồ phân vị (Quantile mapping) (Block et al., 2009) Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp hiệu chỉnh phương sai giá trị trung bình nhiệt độ kết hợp hiệu chỉnh tần số ngày ướt lượng mưa Đối với nhiệt độ, sở phương pháp hiệu chỉnh phương sai trị trung bình đảm bảo chuỗi số liệu mô RCMs thời kỳ có phương sai giá trị trung bình so với chuỗi số liệu quan trắc thực tế Quá trình thực theo bước sau (Chen et al., 2011): - Bước 1: Hiệu chỉnh trị trung bình chuỗi số liệu nhiệt độ thời kỳ mô tương lai: (1) (2) - Bước 2: Tính chênh lệch nhiệt độ thời kỳ mô tương lai sau hiệu chỉnh trị trung bình ( ) với trị trung bình theo thời đoạn tháng chúng: (3) KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 53 (6/2016) (4) - Bước 3: Chênh lệch hiệu chỉnh 11 phương sai cách nhân với tỷ lệ phương sai chuỗi số liệu đo đạc trạm ( phương sai chuỗi số liệu thời kỳ : (5) (6) - Bước 4: Cuối cùng, chênh lệch sau hiệu chỉnh phương sai trả lại cách cộng với trị trung bình theo thời đoạn tháng chúng bước 1: (7) mưa >0,0mm) lớn so với thực tế nhiều Ví dụ kết từ mơ hình NorESM1-M trạm Tây Ninh từ năm 1986-2005 6328 ngày, thực tế có 2977 ngày Do cần phải hiệu chỉnh số ngày ướt cách xác định giá trị ngưỡng cho thời kỳ tương lai (Png,tkn Png,tl) cách: (9) (10) Ở giá trị P=1,00mm cho giới hạn để định nghĩa ngày ướt (IPCC, 2012) Sau giá trị nhỏ Png, ta cho 0: (8) (Lưu ý: Các ký hiệu sử dụng cơng thức trình bày Bảng 2) Dưới kết sau hiệu chỉnh số liệu nhiệt độ lớn ngày tháng mô CCAM trạm Bảo Lộc thời kỳ 1986-2005 ứng với mơ hình khí hậu ACCESS1-0 Có thể thấy thời kỳ 19862005, nhiệt độ tối cao ngày tháng trạm Bảo Lộc mô mơ hình có xu hướng thấp hẳn so với giá trị quan trắc (với tkn = 24,10oC tkn = 1,556 so với qt = 27,52oC qt = 1,668) Sau hiệu chỉnh, tkn = qt tkn = qt Đối với lượng mưa ngày, trình hiệu chỉnh tiến hành dựa bước: (12) (Lưu ý: Các ký hiệu sử dụng công thức trình bày Bảng 2) Với phương pháp này, số ngày ướt mô trạm Tây Ninh từ mô hình ACCESS1-0 thời kỳ giảm xuống cịn 3077 ngày - Bước 2: Hiệu chỉnh cường độ mưa: dựa sở tương tự nhiệt độ, giá trị lượng mưa mô thời kỳ sau hiệu chỉnh (P*) tính theo giá trị chưa hiệu chỉnh (P) công thức (Leander et al., 2007): Trị TB TX tháng (oC) (13) Để tìm a b, ngồi phương pháp sử dụng thuật tốn tìm ẩn số hàm (Root-finding algorithm), ta tính tốn cách giả định giá trị lượng mưa mô sau hiệu chỉnh phân vị khác ( Pp*1 Pp*2 ) Hình Giá trị trung bình nhiệt độ tối cao tháng trạm Bảo Lộc thời kỳ 1986-2005 mơ CCAM từ mơ hình khí hậu ACCESS1-0 trước sau hiệu chỉnh - Bước 1: Hiệu chỉnh tần số ngày ướt: Từ kết mơ hình, thấy số ngày ướt (lượng 12 (11) với giá trị quan trắc tương ứng (Pp1,qt Pp2,qt) Hay: aPpb1 = Pp1,qt aPpb2 = Pp2,qt (14) Từ ta rút ra: b= a= (15) Việc lựa chọn p1 p2 cho P* gần với qt P* gần với qt KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 53 (6/2016) Hình Lượng mưa trung bình tháng năm trạm Tây Ninh thời kỳ 1986-2005 mô CCAM từ mơ hình khí hậu NorESM1-M trước sau hiệu chỉnh Hình lượng mưa trung bình tháng năm từ 1986-2005 từ mơ hình khí hậu NorESM1-M trước sau hiệu chỉnh so với giá trị quan trắc trạm Tây Ninh với kết sau: qt = 5,16; tkn = 5,79; * = 5,17 qt = 13,10; tkn = 14,71; * = 13,46 KẾT QUẢ 3.1 Sự biến đổi yếu tố KHCĐ liên quan đến nhiệt độ LVSĐN&PC thuộc miền Đơng Nam Bộ, nhiệt độ trung bình hàng năm cao ổn định (21,3-27,60C) Tháng III, IV V nóng nhất, nhiệt độ trung bình 22,9-29,10C Tháng I lạnh nhất, nhiệt độ trung bình 19,4-26,50C Do ảnh hưởng địa hình nên có triết giảm nhiệt độ theo độ cao (SIWRP, 2011) - TXx: Mức tăng nhiệt độ tối cao tháng lớn trạm Bảo Lộc, cụ thể, tương ứng với kịch RCP4.5 RCP8.5, mức tăng trung bình 2,44-2,59oC kỷ 2,54-4,71oC cuối kỷ Mức tăng thấp trạm Phan Thiết, cụ thể 0,93-1,35oC kỷ 1,32-3,08oC cuối kỷ Như thấy mức tăng nhiệt độ tối cao tháng có phân bố theo độ cao, đồng thời phân bố theo nhiệt độ trung bình, tức trạm có nhiệt độ trung bình cao mức tăng thấp ngược lại Sự phân bố mức tăng theo tháng năm không rõ ràng - TNn: Mức tăng nhiệt độ tối thấp tháng lớn trạm Đà Lạt, cụ thể 1,71-2,32oC kỷ 2,14-4,22oC cuối kỷ Mức tăng thấp nhất, với kịch RCP4.5 trạm Bảo Lộc, với RCP8.5là trạm Đồng Phú Vũng Tàu Như mức tăng phân bố khơng rõ ràng theo khơng gian Cịn theo thời gian, mức tăng lớn diễn vào tháng 11,12 tất trạm, mức tăng thấp vào khoảng tháng 2,3 hầu hết trạm - TX90P SU35: % số ngày vượt ngưỡng bách phân vị 90 nhiệt độ tối cao thời kỳ tăng mạnh tất trạm, nhiều trạm Vũng Tàu, cụ thể 24,8-37,1% kỷ 35,5-72% cuối kỷ Số ngày vượt ngưỡng 35oC tăng mạnh trạm vốn có nhiệt độ trung bình cao, điển hình trạm Đồng Phú tăng cao 117,9 ngày/năm vào kỷ cao 165 ngày/năm vào cuối kỷ, tăng khơng nhiều trạm có nhiệt độ tương đối thấp - TN90P: % số ngày vượt ngưỡng bách phân vị 90 nhiệt độ tối thấp thời kỳ tăng tương đối đồng tất trạm 3.2 Sự biến đổi yếu tố KHCĐ liên quan đến lượng mưa Lượng mưa trung bình tồn LVSĐN&PC xấp xỉ 1.950 mm, thuộc loại trung bình so với nước, nhiên phân bố không đồng theo không gian thời gian Về thời gian, tính chung tồn lưu vực, mùa mưa kéo dài tháng (V-XI) với lượng mưa chiếm 81,896,3% tổng lượng mưa năm Trước hết cực trị mưa gây lũ Lũ LVSĐN&PC phụ thuộc vào cường độ lượng mưa lớn ngày/nhóm ngày Cụ thể lưu lượng đỉnh lũ chủ yếu định lượng mưa ngày max (Rx1day) lưu vực nhỏ 500 km2 lượng mưa 3-5 ngày max (Rx3day, Rx5day) lưu vực 1.000 km2 - Rx1day: Có xu hướng tăng tất trạm, mức tăng nhiều kỷ so với cuối kỷ tương đối khác trạm Các trạm Trị An, Vũng Tàu tăng nhiều, mức 40,19-55,97% vào kỷ 30,6944,07% vào cuối kỷ Trạm Đà Lạt có mức thay đổi thấp nhất, tăng giảm không rõ ràng KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 53 (6/2016) 13 kỷ tăng 3,06-7,71% vào cuối kỷ - Rx3day: Tăng tất trạm, mức tăng mạnh cuối kỷ Tương tự Rx1day, trạm Vũng Tàu có mức tăng mạnh nhất,cụ thể từ 30,49-43,61% kỷ 34,45-44,07% cuối kỷ Trạm Bảo Lộc có mức tăng nhất, từ 4,69-12,62% kỷ 10,34-11,55% cuối kỷ Hình Khoảng dao động tương lai TXx tháng theo kịch RCP 4.5 (hình trái) RCP 8.5 (hình phải) trạm Đồng Phú Hình5 Khoảng dao động tương lai TNn tháng theo kịch RCP 4.5 (hình trái) RCP 8.5 (hình phải) trạm Đà Lạt Bảng Cực đoan nhiệt độ tương lai so với thời kỳ nền, RCP4.5 (phía trên) RCP8.5 (phía dưới) RCP4.5 Bảo Lộc Đà Lạt Đồng Phú Phan Thiết Vũng Tàu RCP8.5 Bảo Lộc Đà Lạt Đồng Phú Phan Thiết Vũng Tàu TXx (oC) 2,44 1,66 1,88 0,93 1,08 2,59 2,23 2,48 1,35 1,52 Giữa thê kỷ (2046-2065) TX90P SU35 TNn (%) (ngày/năm) (oC) 30,7 4,59 1,11 23,7 1,71 16,5 83,00 1,12 18,5 17,61 1,22 24,8 7,68 1,14 33,4 33,8 25,9 28,3 37,1 1,24 117,87 32,77 15,90 TN90P (%) 30,85 28,90 27,20 27,24 19,07 TXx (oC) 2,54 2,22 2,38 1,32 1,47 41,64 41,39 39,48 40,09 30,00 4,71 4,24 4,48 3,08 3,17 1,70 2,32 1,62 1,71 1,66 Cuối thê kỷ (2086-2099) TX90P SU35 TNn (%) (ngày/năm) (oC) 32,1 1,97 1,51 33,9 2,14 24,3 114,34 1,53 27,2 28,79 1,63 35,5 13,76 1,57 61,8 61,0 53,8 61,4 72,0 24,23 0,76 165,19 96,41 70,18 3,69 4,22 3,46 3,46 3,21 TN90P (%) 38,97 38,08 37,68 37,41 28,11 66,56 69,00 70,08 71,65 67,93 Bảng Thay đổi yếu tố cực đoan mưa tương lai so với thời kỳ nền, RCP4.5 (phía trên) RCP8.5 (phía dưới) RCP4.5 Bảo Lộc Đà Lạt Phan Rang 14 Rx1day (%) 15,75 -0,88 9,04 Giữa thê kỷ (2046-2065) Rx3day Rx5day (%) (%) 4,69 -0,43 28,13 24,56 10,42 -0,19 CDD (ngày) -14,50 -17,14 -35,87 Rx1day (%) 20,85 3,06 16,14 Cuối thê kỷ (2086-2099) Rx3day Rx5day (%) (%) 11,55 4,78 31,34 25,12 16,95 7,36 CDD (ngày) -14,31 -16,53 -37,21 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 53 (6/2016) Phan Thiết Tân Sơn Nhất Tây Ninh Trị An Vũng Tàu RCP8.5 Bảo Lộc Đà Lạt Phan Rang Phan Thiết Tân Sơn Nhất Tây Ninh Trị An Vũng Tàu 15,98 37,90 17,68 49,03 42,49 12,63 24,59 18,24 35,27 30,49 8,78 20,89 10,17 27,63 25,58 -69,08 -40,63 -48,92 -67,43 -79,43 17,56 38,24 29,82 42,01 38,66 16,13 22,47 28,46 30,69 34,45 14,23 14,78 18,56 23,20 30,95 -67,41 -38,73 -49,09 -65,68 -77,63 17,90 2,01 18,72 17,97 40,03 22,45 40,19 55,97 12,62 27,86 16,92 14,70 29,43 23,28 28,32 43,61 3,96 24,15 4,67 12,65 21,23 14,12 21,81 38,88 -14,21 -17,02 -37,19 -69,18 -40,80 -51,44 -67,83 -81,50 18,89 7,71 17,39 59,01 63,95 48,64 45,19 56,83 10,34 30,69 20,67 46,78 45,10 38,74 31,67 44,07 5,72 26,69 11,19 40,90 34,22 25,57 26,03 40,62 -17,72 -19,77 -33,79 -73,32 -43,05 -54,28 -71,48 -81,24 Hình Mức thay đổi Rx1day theo tháng năm cuối kỷ theo kịch RCP4.5 (hình bên trái) RCP8.5 (hình bên phải) so với thời kỳ trạm Bảo Lộc - Rx5day: Ngoài trạm Bảo Lộc trạm Phan Rang có mức tăng giảm khơng rõ ràng, trạm khác có xu hướng tăng Tương tự, trạm Vũng Tàu có mức tăng nhiều nhất, 25,5838,88% kỷ 30,95-40,62% cuối kỷ Mức tăng cực trị mưa gây lũ chủ yếu diễn vào tháng mùa mưa Vì lũ có nguy gia tăng cường độ tần suất lưu vực Đối với cực trị mưa gây khô hạn số ngày tối đa không mưa CDD, nói chung LVSĐN&PC, tháng khơ hạn thường vào tháng I, II, khu vực khô hạn ven biển Nam Trung Bộ Theo dự tính tương lai, tất trạm, CDD có xu hướng giảm, đặc biệt vùng khô hạn Phan Rang Phan Thiết giảm mức cao (Phan Rang giảm 33,79-37,21 ngày/năm, Phan Thiết giảm 67,41-73,32 ngày/năm) Mức giảm chủ yếu diễn vào tháng khô hạn TÁC ĐỘNG CỦA CÁC HIỆN TƯỢNG KHCĐ ĐẾN TÀI NGUYÊN NƯỚC Ở LVSĐN&PC Sự biến động nhiệt độ mưa LVSĐN&PC kéo theo thay đổi loại hình thiên tai liên quan đến tài nguyên nước tần số xuất cường độ Dưới số tác động có tượng KHCĐ đến tài nguyên nước lưu vực 4.1 Tác động tượng KHCĐ đến lũ Trên LVSĐN&PC, khả xảy lưu lượng bình quân ngày lớn tiểu lưu vực tần số xuất đỉnh lũ lớn cho thấy có mối tương quan mặt thời gian (SIWRP, 2011) Điều chứng tỏ diễn biến dịng chảy sơng khơng có liên quan chặt chẽ mà cịn nhạy với diễn biến mưa lưu vực Theo kết nghiên cứu mưa nói trên, mưa 1, 3, ngày lớn có xu gia tăng Chính khu vực thuộc KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 53 (6/2016) 15 thượng nguồn sông Đồng Nai, sông La Ngà, sơng Vàm Cỏ có trận mưa lớn trận mưa xảy khứ Như có nhiều khả xuất trận lũ lớn khu vực: Cát Tiên, Tà Lài (tỉnh Lâm Đồng), Phú Điền (tỉnh Đồng Nai); Võ Xu, Tánh Linh, Đức Linh (tỉnh Bình Thuận) 4.2 Tác động tượng KHCĐ đến lũ quét Ở LVSĐN&PC, vào đầu mùa mưa, thường bị ảnh hưởng dải hội tụ nhiệt đới kết hợp với hoạt động gió mùa Tây Nam có cường độ mạnh cho mưa lớn kéo dài 2-3 ngày, với tổng lượng mưa trận lớn từ 200-300 mm, chí cịn lớn nữa, khả gây lũ lớn lũ quét đáng kể Các tỉnh xảy lũ quét gồm Ninh Thuận, Bình Thuận, Đắk Nông, Lâm Đồng (Cao Đăng Dư nnk, 2000) Theo dự tính lượng mưa vào cuối kỷ cho thấy, lượng mưa lớn ngày ngày nơi xảy lũ quét (các trạm Phan Rang, Phan Thiết, Đà Lạt) có xu hướng tăng Điều cảnh báo tượng lũ quét nơi gia tăng 4.3 Những tác động tượng KHCĐ đến hạn hán Ở LVSĐN&PC, tình trạng hạn hán cạn kiệt dòng chảy xảy nghiêm trọng năm gần Các khu vực có mức độ hạn hán khác trình bày Bảng Bảng Khu vực có mức độ hạn khác (SIWRP, 2011) Mức độ hạn Khu vực Nghiêm Ven biển Đông trọng Cao Trung bình 16 Tỷ lệ lượng bốc lượng mưa thời kỳ (lần) 9,4-11,3 Xuân Lộc, Phước Long, Tây Ninh, Biên Hòa 3,7-5,9 Bảo Lộc, Liên Khương, Đà Lạt 0,8-1,6 Theo kết kịch tượng KHCĐ đưa cho thấy, lượng mưa có xu hướng gia tăng số ngày khơ hạn có xu hướng giảm, đặc biệt vào tháng mùa khơ Do tình trạng khơ hạn giảm tương lai Tuy nhiên nghiên cứu trước cảnh báo tình trạng thiếu hụt mưa nghiêm trọng xảy năm El Nino (Nguyễn Đức Ngữ, 2007) Hơn gia tăng cực trị liên quan đến nhiệt độ đưa báo động tình trạng hạn hán kinh tế xã hội xảy khu vực 4.4 Tác động tượng KHCĐ đến xâm nhập mặn Tình hình xâm nhập mặn vùng hạ lưu LVSĐN&PC nhạy cảm với việc khai thác nguồn nước thượng hạ lưu tình hình mưa chỗ, thay đổi lưu lượng từ thượng lưu theo mùa định ranh mặn triền sông Những khu vực thường xuyên bị ảnh hưởng mặn mùa khơ gồm có huyện Dun Hải, Nhà Bè, Bình Chánh Thủ Đức (TP Hồ Chí Minh), Cần Giuộc, Bến Lức (Long An), Long Thành (Đồng Nai) Châu Thành (Bà Rịa-Vũng Tàu) Mặc dù lượng mưa lưu vực có xu hướng gia tăng, nhiên với dâng cao mực nước biển xu hướng tăng cực trị khí hậu liên quan đến nhiệt độ tượng xâm nhập mặn diễn vùng hạ lưu sơng Đặc biệt, cạn kiệt dòng chảy năm El Nino, nguy xảy xâm nhập mặn năm xảy nghiêm trọng KẾT LUẬN Trong báo này, tác giả đưa kịch diễn biến số tượng KHCĐ ảnh hưởng đến tài nguyên nước vào cuối kỷ 21 LVSĐN&PC phương pháp sử dụng mơ hình khí hậu khu vực CCAM chi tiết hóa động lực từ mơ hình khí hậu toàn cầu tương ứng với kịch BĐKH RCP4.5 RCP8.5 theo Báo cáo đánh giá lần thứ IPCC (AR5) Kết khẳng định lại cụ thể hóa cho kết diễn biến nhiệt độ cực trị lượng mưa cực trị Kịch KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 53 (6/2016) BĐKH nước biển dâng 2012 Bộ Tài nguyên Môi trường Cụ thể, nhiệt độ tối cao tối thấp ngày vào cuối kỷ 21 tăng mạnh so với thời kỳ tất trạm, nhiều trạm Vũng Tàu Số ngày vượt ngưỡng bách phân vị 90 nhiệt độ tối cao thời kỳ số ngày vượt ngưỡng 35oC tăng mạnh trạm vốn có nhiệt độ trung bình cao, điển hình trạm Đồng Phú nhiệt độ lại tăng khơng nhiều trạm có nhiệt độ tương đối thấp Số ngày vượt ngưỡng bách phân vị 90 nhiệt độ tối thấp thời kỳ tăng tương đối đồng tất trạm Về lượng mưa, Rx1day Rx3day có xu hướng tăng tất trạm, mức tăng nhiều kỷ so với cuối kỷ, Rx5day, trạm Bảo Lộc trạm Phan Rang có mức tăng giảm khơng rõ ràng, trạm khác có xu hướng tăng Bài báo đưa tác động có tượng KHCĐ đến tài nguyên nước lưu vực lũ, hạn hán xâm nhập mặn Bài báo tiền đề cho nghiên cứu sâu tác động tượng khí hậu cực đoan đến biến đổi tài nguyên nước LVSĐN&PC, nhằm giúp cho nhà hoạch định sách, nhà nghiên cứu khoa học cộng đồng cấp khác có thơng tin cần thiết để để định hướng, điều phối phân bổ nguồn lực trình lập kế hoạch phát triển kinh tế xã hội địa phương có biện pháp phù hợp thích ứng với BĐKH TÀI LIỆU THAM KHẢO Cao Đăng Dư, Lê Bắc Huỳnh, (2000) “Lũ quét – Ngun nhân cách phịng tránh”, NXB Nơng nghiệp, Hà Nội IMHEN UNDP, (2015) “Báo cáo đặc biệt Việt Nam Quản lý rủi ro thiên tai tượng cực đoan nhằm thúc đẩy thích ứng với biến đổi khí hậu (SREXVN)” [Trần Thục, Koos Neefjes, Tạ Thị Thanh Hương, Nguyễn Văn Thắng, Mai Trọng Nhuận, Lê Quang Trí, Lê Đình Thành, Huỳnh Thị Lan Hương, Võ Thanh Sơn, Nguyễn Thị Hiền Thuận, Lê Nguyên Tường], Hà Nội Nguyễn Đức Ngữ, (2007) “Tác động ENSO đến thời tiết, khí hậu, mơi trường KTXH Việt Nam”, Báo cáo Hội thảo chuyên đề Đa dạng sinh học Biến đổi khí hậu: Mối liên quan tới Đói nghèo Phát triển bền vững Hà Nội Viện quy hoạch thủy lợi Miền Nam (SIWRP), (2011) “Dự án Quy hoạch tổng thể thủy lợi vùng Đông Nam thích ứng với biến đổi khí hậu, nước biển dâng”, Báo cáo đặc điểm khí tượng thủy văn Tiếng Anh: Block, P.J., Souza Filho, F.A., Sun, L., Kwon, H.H., (2009) A streamflow forecasting framework using multiple climate and hydrological models J Am Water Resour As 45 (4), 828–843 Available at: http://dx.doi.org/10.1111/j.1752-1688.2009.00327.x Claudia Teutschbein, Jan Seibert: Bias correction of regional climate model simulations for hydrological climate-change impact studies: Review and evaluation of different methods Journal of Hydrology 456–457 (2012) 12–29 Klein Tank, A M G., Zwiers, F W and Zhang, X., (2009) Guidelines on Analysis of Extremes in a Changing Climate in Support of Informed Decisions for Adaptation Climate data and monitoring WCDMP-No 72, WMO-TD No 1500, 56pp Lenderink, G., Buishand, A., Van Deursen,W., (2007) Estimates of future discharges of the river Rhine using two scenario methodologies: direct versus delta approach Hydrol Earth Syst Sci 11 (3), 1145–1159 Chen, J., Brissette, F.P., Leconte, R., (2011) Uncertainty of downscaling method in quantifying the impact of climate change on hydrology J Hydrol 401 (3–4), 190–202 Available at: http://dx.doi.org/10.1016/j.jhydrol.2011.02.020 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 53 (6/2016) 17 Schmidli, J., Frei, C., Vidale, P.L., (2006) Downscaling from GCM precipitation: a benchmark for dynamical and statistical downscaling methods Int J Climatol 26 (5), 679–689 Available at: http://dx.doi.org/10.1002/joc.1287 Abstract: APPLICATION OF REGIONAL CLIMATE MODEL TO PROJECT EXTREME CLIMATIC EVENTS AND THEIR IMPACTS ON WATER RESOURCES IN THE DONG NAI RIVER BASIN AND VICINITY AREAS This paper gives the projection of development of extreme temperature and rainfall in the middle and the end of 21th century and their potential impacts on water resources in the Dong Nai river basin and vicinity areas by using Regional Climate Model (RCM) CCAM to dynamical downscale from Global Climate Models (GCMs) for scenarios RCP8.5 and RCP4.5 The result shows asignificant rise of daily maximum and minimum temperature compared with the based period, especially in Vung Tau station Number of days with maximum temperature above the 90th percentile and 35°C tends to increase, higher rate in higher average temperature stations Number of days with minimum temperature exceeding 90th percentile also increases evenly across all stations Although maximum 1-day, 3-day, 5-day precipitation at all other stations are in the upward trend, the changes in Bao Loc and Phan Rang station are unclear It is supposed that this projection of extreme temperature and rainfall in the future will lead to sometypes of natural disasters related to water resources in this area, such as floods, droughts, saltwater intrusion Keywords: Extreme climatic events, dynamical downscaling, water resources, Dong Nai river basin BBT nhận bài: 14/3/2016 Phản biện xong: 29/4/2016 18 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 53 (6/2016) ... cứu Các hồn lưu quy mơ lớn xem nguyên nhân gây cực trị khí hậu, tượng hạn hán, lũ lụt, xâm nhập mặn tác động cực trị khí hậu đến tài nguyên nước lưu vực 10 Bảng Các số khí hậu cực đoan lựa chọn... Bài báo đưa tác động có tượng KHCĐ đến tài nguyên nước lưu vực lũ, hạn hán xâm nhập mặn Bài báo tiền đề cho nghiên cứu sâu tác động tượng khí hậu cực đoan đến biến đổi tài nguyên nước LVSĐN&PC,... yếu diễn vào tháng khô hạn TÁC ĐỘNG CỦA CÁC HIỆN TƯỢNG KHCĐ ĐẾN TÀI NGUYÊN NƯỚC Ở LVSĐN&PC Sự biến động nhiệt độ mưa LVSĐN&PC kéo theo thay đổi loại hình thiên tai liên quan đến tài nguyên nước

Ngày đăng: 06/08/2020, 10:03

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan