Đang tải... (xem toàn văn)
OLR và lượng mây chắc chắn có mối liên hệ chặt chẽ với nhau. Tuy nhiên, cho đến nay, ở Việt Nam, mối liên hệ này hay sự biến đổi của chúng theo không gian và theo thời gian trong năm hoặc nhiều năm chưa được xem xét kỹ lưỡng. Bài báo đến vấn đề này trên khu vực Nam Bộ nhằm cung cấp thêm bằng chứng để lý giải những biến đổi của thời tiết, khí hậu đang diễn ra hiện nay.
Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 34, Số 1S (2018) 116-124 Mối quan hệ lượng mây xạ sóng dài đỉnh khí khu vực Nam Bộ Chu Thị Thu Hường1,*, Bùi Thị Hợp1, Trần Đình Linh1, Vũ Thanh Hằng2 Trường Đại học Tài nguyên Môi trường Hà Nội, 41A Đường Phú Diễn, Cầu Diễn, Nam Từ Liêm, Hà Nội, Việt Nam Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, 334 Nguyễn Trãi, Thanh Xuân, Hà Nội, Việt Nam Nhận ngày 30 tháng 11 năm 2018 Chỉnh sửa ngày 11 tháng 12 năm 2018; Chấp nhận đăng ngày 25 tháng 12 năm 2018 Tóm tắt: Dựa số liệu OLR lượng mây có độ phân giải 1,0×1,0 độ kinh vĩ NCEP/NCAR thời kì 1981 – 2012, mối quan hệ lượng mây xạ sóng dài đỉnh khí (OLR) khu vực Nam Bộ xem xét thơng qua việc phân tích, so sánh đặc điểm phân bố không gian, biến đổi theo thời gian mối quan hệ tương quan chúng Kết cho thấy rằng, đặc điểm phân bố diễn biến năm lượng mây OLR ngược nhau, khu vực thời gian có lượng mây lớn OLR nhỏ ngược lại Trên khu vực Nam Bộ, OLR thường có giá trị lớn mùa khơ năm El Nino, song năm La Nina mùa mưa lại có giá trị nhỏ Trong thời kỳ 1981-2012, OLR khu vực có xu giảm khoảng 3,6 W/m2/thập kỉ, lượng mây lại có xu tăng khoảng 0,2%/thập kỉ Từ khóa: Lượng mây, xạ sóng dài ra, Nam Bộ Mở đầu Trái Đất phản xạ phát vào không gian vũ trụ Hầu hết đám mây phản xạ xạ mặt trời tốt Trung bình toàn cầu, mây phản xạ khoảng 20% lượng từ Mặt Trời trở lại vũ trụ Đồng thời, đám mây hấp thụ phản xạ xạ sóng dài từ bề mặt khí quyển, làm giảm đáng kể lượng lượng vào không gian vũ trụ Bởi vậy, thay đổi lớp phủ mây, thường đặc trưng lượng mây tổng quan, làm thay đổi cán cân xạ nhiệt độ khơng khí bề mặt Những nhận định kiểm chứng nghiên cứu Edward Graham (2008) Nghiên cứu sử dụng số liệu tái phân tích thời kỳ 1974-2006 NOAA để xem xét biến đổi OLR khí hậu quy OLR nhân tố quan trọng phản ánh biến đổi hoàn lưu đặc trưng khí hậu vùng Nhiều nghiên cứu cho thấy rằng, biến đổi OLR có liên quan đến lượng mây có mối liên hệ chặt chẽ đến thay đổi nhiệt độ không khí bề mặt Như biết, lớp phủ mây đóng vai trị quan trọng định lượng mặt trời đến Trái Đất lượng mà _ Tác giả liên hệ ĐT.: 84-981244579 Email: ctthuong@hunre.edu.vn https://doi.org/10.25073/2588-1094/vnuees.4342 116 C.T.T Hường nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 34, Số 1S (2018) 116-124 mơ tồn cầu Kết cho thấy rằng, OLR có quan hệ với nhiệt độ, độ ẩm độ vẩn đục khí quyển, đặc biệt độ ẩm tầng đối lưu (700400hPa) Trên vùng sa mạc khơ nóng, OLR thường có giá trị cao Ngược lại, vùng biển, nơi có đối lưu mạnh vùng biển nhiệt đới Đại Tây Dương Thái Bình Dương, OLR thường có giá trị nhỏ [1] Bên cạnh đó, biến đổi OLR vùng xác định biến đổi gió mùa, mhà mưa, lượng mưa, Theo Kousk cs (1988), giá trị ngưỡng OLR 240 W/m2 sử dụng để xác định thời điểm khởi đầu mùa mưa ngày kết thúc mùa mưa khu vực Nam Mỹ Cụ thể, OLR nhỏ 240 W/m2 mùa mưa bắt đầu hoạt động, cịn OLR lớn 240 W/m2 mùa mưa khu vực Nam Mỹ kết thúc Các giá trị dị thường OLR cho biết thông tin dị thường lượng mưa xảy khu vực [2] Tương tự, mối quan hệ OLR lượng mưa khu vực Nam Mỹ Gonzalez M cs (2007) xác định để mô tả thời kỳ bắt đầu gió mùa mùa hè (SM) Từ cho thấy, OLR có quan hệ chặt chẽ với lượng mưa tiến triển mây đối lưu [3] Theo Brant Liebmann C.Roberto Mechoso (2010), thời kỳ SM Nam Mỹ bắt đầu OLR thường nhỏ 200W/m2 [4] Còn Bernard Fontaine cs (2008) lại cho rằng,OLR nhỏ 180 W/m2 sở để xác định ngày bắt đầu mùa mưa khu vực Tây Phi [5] Hơn nữa, Prasad cs (2000) cho thấy rằng, OLR khu vực vịnh Bengal (22,5°N; 92,5°E) phía Nam Ấn Độ Dương (30°S; 97,5°E) có liên quan đến lượng mưa SM khu vực Ấn Độ [6] Chính thế, số tác giả coi OLR nhân tố để dự báo lượng mưa khu vực Bansod.S.D cs (2004) sử dụng OLR dự báo lượng mưa mùa mưa Ấn Độ [7], E.Omogbai J Hum Ecol (2010) dự báo lượng mưa mùa mưa Nigeria [8] Ngoài ra, Jeyasu Takimoto Jun Matsumoto (2004) rằng, OLR khu vực phía Tây Nhật Bản đạt tới 230 W/m2 117 trì 10 ngày mùa Bão hình thành [9] Theo John L cs (2003), OLR có mối quan hệ tốt với tượng ENSO Khi OLR giảm lượng mưa khu vực Đơng Nam Á tăng ngược lại [10] Ở Việt Nam, nghiên cứu mối quan hệ OLR với nhiệt độ không khí bề mặt tượng rét đậm nắng nóng lãnh thổ Việt Nam, Chu Thị Thu Hường cs (2011, 2012) sử dụng số liệu OLR NCEP/NCAR số liệu quan trắc Tx, Ttb 67 trạm lãnh thổ thời kỳ 1961-2007 Kết phân tích cho thấy, biến đổi OLR có quan hệ chặt chẽ đến lượng mây nhiệt độ khơng khí bề mặt Vùng có lượng mây lớn nhiệt độ khơng khí bề mặt nhỏ thỏa mãn hai điều kiện OLR nhỏ ngược lại Nghiên cứu cho thấy, năm El Nino, OLR thường lớn năm La Nina hay khơng ENSO Bên cạnh đó, OLR lớn SNNN nhiều, SNRĐ ngược lại Trong năm El Nino năm sau thời kỳ này, SNNN tăng mạnh, chí tăng lên đến lần so với trung bình, cịn SNRĐ lại giảm mạnh Ngược lại, SNNN giảm đi, SNRĐ lại tăng lên rõ rệt năm La Nina [11-12] Điều cho thấy rằng, biến đổi OLR phản ánh tốt biến đổi nhiệt độ chế độ nhiệt vùng Cũng OLR, biến đổi lượng mây khu vực liên quan đến thay đổi hoàn lưu khí hay dao động khí hậu ENSO, MJO, QBO, Ở Việt Nam, lãnh thổ nằm vùng nhiệt đới gió mùa nên có biến đổi lớn hồn lưu năm Bên cạnh đó, ảnh hưởng dao động khí hậu làm thay đổi nhiều chế độ thời tiết khí hậu tồn lãnh thổ Vùng khí hậu Nam Bộ lại nằm khu vực cận xích đạo nên ảnh hưởng thay đổi rõ rệt Như vậy, OLR lượng mây chắn có mối liên hệ chặt chẽ với Tuy nhiên, nay, Việt Nam, mối liên hệ hay biến đổi chúng theo không gian theo thời gian năm nhiều năm chưa xem xét kỹ lưỡng Chính vậy, chúng tơi đề cập 118 C.T.T Hường nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 34, Số 1S (2018) 116-124 đến vấn đề khu vực Nam Bộ nhằm cung cấp thêm chứng để lý giải biến đổi thời tiết, khí hậu diễn Mối quan hệ lượng mây với OLR xác định dựa hệ số tương quan (HSTQ) chúng tháng tính theo cơng thức sau: n Số liệu phương pháp nghiên cứu Y tl rt 2.1 Số liệu Để xác định mối quan hệ OLR lượng mây khu vực Nam Bộ, chúng tơi sử dụng số liệu tái phân tích Trung tâm Quốc gia Dự báo Môi trường (NCEP) Đây số liệu OLR lượng mây trung bình tháng lưới có độ phân giải 1,0 x 1,0 độ kinh vĩ thời kỳ 1981 - 2012 Các file số liệu có định dạng Netcdf (file.nc), download website: https://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.n oaa.hrc.html Dựa vào phần mềm Grads, số liệu tính tốn chiết xuất dạng text (file.txt) 2.2 Phương pháp nghiên cứu Đặc điểm phân bố theo không gian, xu biến đổi theo thời gian OLR lượng mây mối liên hệ chúng xác định dựa phương pháp thống kê, cụ thể: Sự biến đổi theo không gian yếu tố khu vực Nam Bộ (80N – 130N; 1030E – 1090E) phân tích tháng dựa đồ phân bố không gian chúng Bên cạnh đó, biến đổi OLR lượng mây trung bình khu vực Nam Bộ xác định tháng, năm Khi đó, biến đổi theo thời gian OLR lượng mây xác định thơng qua biến trình năm chúng Hơn nữa, xu biến đổi qua năm OLR lượng mây khu vực Nam Bộ thời kỳ 1981-2012 xác định dựa phương trình hồi quy tuyến tính y = a1x + a0 yếu tố năm.Trong đó, y giá trị OLR lượng mây năm, a0 a1 hệ số hồi quy, x thứ tự thời gian (năm) Khi đó, hệ số a1 dương hay âm phản ánh xu tăng hay giảm theo thời gian OLR lượng mây Trị số tuyệt đối a1 biểu diễn mức độ tăng (giảm) yếu tố; trị số lớn mức độ tăng (giảm) lớn Yt X tl X t l 1 n m X tl Xt Y tl Yt (1) l 1 t 1 Trong đó, Yt n Ytl tương ứng giá trị n l 1 trung bình lượng mây, cịn X t n n X tl l 1 giá trị trung bình tháng OLR tháng vùng Nam Bộ, n tổng số năm (32 năm), m tổng số tháng (12 tháng) Các HSTQ lượng mây với OLR trung bình khu vực Nam đặc trưng cho mối quan hệ chúng Để kiểm nghiệm độ lớn HSTQ (r) [4], ta đặt giả thiết: H0: r = với giới hạn ban đầu d d phải đảm bảo cho: Khi H0 ta có: Pr d α Đặt tr n2 1 r t d n 2 1 r2 Với t có phân bố Student với n-2 bậc tự Khi đó, H0 P t t α Từ đó, ta xác định t tiêu kiểm nghiệm là: Nếu t t bác bỏ giả thiết H0 đưa kết luận r lớn rõ rệt t t chấp nhận giả thiết H0 kết luận r không lớn rõ rệt Ở đây, t thường tra theo Bảng phân bố Student Bảng Tiêu chuẩn tin cậy HSTQ r n-2 α = 0,05 α = 0,01 30 0,349 0,449 40 0,304 0,393 50 0,273 0,352 Với phương pháp này, HSTQ r, với dung lượng mẫu n coi chặt chẽ thỏa mãn tiêu chuẩn tương ứng với α = 0,05, α = 0,01 bảng Nói cách khác, HSTQ có xác C.T.T Hường nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 34, Số 1S (2018) 116-124 suất phạm sai lầm loại (hay mức ý nghĩa) 0,05 0,01 hay mức tin cậy tương ứng 0,95 (95%) 0,99 (99%) Cụ thể, với 32 năm quan trắc (1981-2012) HSTQ đạt ứng với mức ý nghĩa 0,05 (hoặc mức tin cậy 95%) 0,349 ứng với mức ý nghĩa 0,01 (hoặc mức tin cậy 99%) 0,449 Kết thảo luận 3.1 Phân bố theo không gian OLR lượng mây 3.1.1 Trên khu vực Việt Nam lân cận Để thấy biến đổi theo không gian OLR lượng mây khu vực Việt Nam lân cận mùa khô mùa mưa đưa hình Có thể thấy, lượng mây mùa khô khu vực Việt Nam lân cận biến đổi khoảng từ 40 đến 50% Riêng khu vực phía Đơng Ấn Độ phía Bắc vịnh Ben Gan, lượng mây giảm xuống cịn khoảng 15-30% OLR có biến đổi theo khơng gian rõ rệt, có xen kẽ dải OLR cao thấp: dải OLR cao nằm dọc theo vĩ tuyến khoảng từ 12 - 30oN Nơi có OLR lớn (lớn 270W/m2) xác định vùng có lượng mây thấp vùng trung tâm Biển Đông (nơi chịu ảnh hưởng áp cao cận nhiệt Bắc Thái Bình Dương) Trong mùa mưa, lượng mây khu vực tăng lên đạt khoảng 65-70% Do ảnh hưởng gió mùa tây nam, vùng Tây Nguyên Nam bộ, lượng mây cao hơn, cịn OLR đạt giá trị thấp so với vùng lãnh thổ Trên lãnh thổ Việt Nam, OLR có xu hướng giảm dần từ Bắc xuống Nam hai mùa với OLR trung bình năm Bắc Bộ, Trung Bộ Nam Bộ tương ứng 244,1, 242,2 232,5W/m2 Trên Biển Đông, OLR trung bình năm đạt 236,4 W/m2 Kết cho thấy, cường độ OLR khu vực Nam Bộ thấp nước 3.1.2 Trên khu vực Nam Có thể nói, biến đổi OLR có liên quan đến biến đổi lượng mây Điều 119 thể qua đồ phân bố theo khơng gian chúng Hình cho thấy, hầu hết tháng năm, lượng mây OLR có phân bố theo hướng đơng - tây tây bắc - đông nam Cụ thể, thời gian từ tháng 11 đến tháng 3, OLR/lượng mây giảm/tăng dần theo hướng từ tây bắc đến đông nam Ngược lại, thời gian từ tháng đến tháng 10, OLR lại tăng dần theo hướng từ tây bắc đến đơng nam, cịn lượng mây có xu giảm dần từ bắc xuống nam Hơn nữa, lượng mây tổng quan tháng mùa mưa thường lớn (khoảng 20 đến 30%) mức độ biến đổi theo khơng gian tháng mùa khô nên OLR mùa mưa thấp mùa khô Trong mùa khô, OLR vùng đông Nam Bộ lớn vùng tây Nam Bộ, phía Bắc lớn phía Nam, tháng 4, OLR giảm xuống 252,8 W/m2 Trong mùa mưa, OLR giảm mạnh với giá trị trung bình tháng nhỏ 219 W/m2 Cường độ OLR phân bố đồng đông Nam Bộ tây Nam Bộ OLR phía Tây Bắc Nam Bộ nhỏ so với phía Đơng Nam Tất nhiên, phân bố OLR lượng mây gần ngược Trong tháng mùa khô, lượng mây trung bình tháng nhỏ 70% (chỉ khoảng 60,8% vào tháng 2) Trên vùng lượng mây có phân bố khơng Lượng mây phía Bắc nhỏ phía Nam (ở tây Nam Bộ), phía tây nhỏ phía đơng (ở đơng Nam Bộ) Từ tháng 3, lượng mây bắt đầu tăng lên có phân bố không gian gần trái ngược so với tháng trước Đặc biệt, xuống vùng vĩ độ thấp, lượng mây giảm ngược lại Trong tháng mùa mưa, lượng mây tăng rõ rệt so với tháng trước (trên 82%) Lượng mây lớn phía tây bắc Đơng Nam Bộ (Tây Ninh Bình Phước) nhỏ phía Đông Nam Nam Tây Nam Bộ (Cà Mau, Bạc Liêu, Sóc Trăng, Trà Vinh) Vùng biển phía Đơng Nam có lượng mây nhỏ đất liền Tháng 10, lượng mây giảm có phân bố đồng toàn khu vực (khoảng 80 – 82%), có Bà Rịa Vũng Tàu nhỏ 80% 120 C.T.T Hường nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 34, Số 1S (2018) 116-124 Hình Bản đồ phân bố OLR lượng mây tổng quan tháng Nam Bộ giai đoạn 1981 - 2012 Trong đó, trường màu đặc trưng cho giá trị OLR (W/m2), đường liền màu trắng đặc trưng cho lượng mây (%) C.T.T Hường nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 34, Số 1S (2018) 116-124 3.2 Sự biến đổi theo thời gian OLR lượng mây 121 (tháng 9) với biên độ năm cao đạt khoảng 67,3W/m2 3.2.1 Biến trình năm OLR lượng mây Cường độ xạ sóng dài có phân bố rõ ràng tháng.OLR thường có giá trị lớn thời kỳ mùa đông (từ tháng 11 đến tháng 4) nhỏ thời kỳ mùa hè (từ tháng đến tháng 10) Trong thời kỳ mùa đông, OLR trung bình tháng thường biến đổi từ 240 đến 270W/m2 Đặc biệt, tháng 1, 3, OLR có giá trị lớn 260W/m2 Ngược lại, tháng mùa hè, OLR dao động từ 202 đến 220 W/m2với giá trị nhỏ xảy tháng Biến trình năm OLR có cực đại (tháng 2) cực tiểu Hình Biến trình năm OLR lượng mây Nam Bộ Hình Xu biến đổi OLR (trái) lượng mây (phải) khu vực Nam Bộ 3.2.2 Xu biến đổi OLR lượng mây trung bình năm thời kỳ 1981 – 2012 OLR trung bình năm khu vực Nam Bộ có biến động qua năm (Hình 4), với mức độ biến động năm khoảng 20W/m2 Đặc biệt, năm El Nino (1982-1983, 1987, 1991-1992, 1994-1995, 1997-1998, 2002-2003, 2004-2005) OLR thường cao hơn, năm La Nina (1984, 1996, 1999 – 2000, 2008, 2011), OLR thường có giá trị thấp so với trung bình nhiều năm (Hình 4) Điều lí giải thơng qua lượng mây, năm El Nino vùng phía Tây Bắc TBD phát triển dòng giáng nên trời quang mây dẫn tới OLR lớn Ngược lại năm La Nina mây đối lưu lại phát triển mạnh vùng nên trời nhiều mây, OLR giảm Hơn nữa, thời kỳ 1981-2012, OLR khu vực Nam Bộ có xu giảm với tốc độ giảm khoảng 3,6W/m2/thập kỉ Kết phù hợp với xu tăng lượng mây (0,2%/thập kỷ) (Hình 4) 3.3 Mối quan hệ lượng mây với OLR khu vực Nam Bộ Mối quan hệ lượng mây tổng quan với OLR xác định việc phân tích HSTQ chúng Với HSTQ tính tốn lượng mây tổng quan có tương quan âm với OLR, với giá trị tuyệt đối HSTQ lớn 0.7 (tháng 10 đến tháng 4) Các tháng lại 122 C.T.T Hường nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 34, Số 1S (2018) 116-124 HSTQ có giá trị tuyệt đối lớn 0,35, thời gian trùng với mùa mưa khu vực nên lượng mây tổng quan khoảng thời gian thường lớn hơn, vừa làm cản trở BXMT đến bề mặt Trái đất lại vừa cản trở phát xạ sóng dài từ bề mặt đất khơng gian vũ trụ Riêng có tháng HSTQ dương nhỏ chưa đạt độ tin cậy Như vậy, OLR thường có giá trị lớn nơi quang mây hay lượng mây Đúng thế, bầu khơng khí khơ quang mây tạo điều kiện cho bề mặt đất hấp thụ lượng BXMT lớn đồng thời phát xạ sóng dài bề mặt đất thuận lợi, OLR tăng Trong suốt thời kì 1981 – 2012 lượng mây có tương quan âm với OLR năm có lượng mây tăng OLR giảm ngược lại (hình 5) Vào năm 1983, 1992, 1997 - 1998, 2004 - 2005, 2010 lượng mây thấp hẳn so với năm khác, đồng thời năm có OLR đạt trị số gần cao thời kì Những năm kể năm El Nino điều chứng tỏ thêm điều ENSO có ảnh hưởng khơng nhỏ đến OLR Mối quan hệ nghịch biến lượng mây OLR thể rõ qua đồ thị (Hình 6) Như vậy, thấy rằng, Nam Bộ, lượng mây tổng quan có ảnh hưởng lớn đến OLR.Trong thời kỳ mùa mưa, lượng mây cao nên OLR nhỏ so với tháng mùa khô Bảng Hệ số tương quan OLR lượng mây Tháng Lượng mây & OLR 10 11 12 -0.76 -0.92 -0.91 -0.83 -0.41 -0.56 0.07 -0.38 -0.51 -0.77 -0.89 -0.89 Hình Lượng mây tổng quan OLR giai đoạn 1981 - 2012 Nam Bộ Kết luận Nghiên mối liên hệ lượng mây OLR Nam Bộ, viết sử dụng chuỗi số liệu tái phân tích thời kì 1981 – 2012 thu số kết luận sau: - Đặc điểm phân bố không gian OLR lượng mây ngược thay đổi theo thời gian năm Khu vực có lượng Hình Mối quan hệ lượng mây tổng quan OLR Nam Bộ mây nhỏ OLR lớn ngược lại Vào mùa khơ, từ tây bắc đến đông nam, lượng mây khu vực tăng lên OLR lại giảm xuống Vào mùa mưa, lượng mây giảm từ bắc xuống nam OLR tăng từ tây bắc xuống đông nam - Lượng mây OLR có biến động lớn năm, mức biến đổi vào khoảng 34% (lượng mây) 30% (OLR) OLR nhỏ C.T.T Hường nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 34, Số 1S (2018) 116-124 thời kỳ có lượng mây nhỏ lớn thời kỳ có lượng mây lớn - Lượng mây OLR có tương quan âm chặt chẽ với nhau, đặc biệt mùa thu, đông, xuân (trị tuyệt đối HSTQ lớn 0,7) - Xu biến đổi theo thời gian lượng mây OLR phản ánh tốt mối liên hệ chúng Trong giai đoạn 1981-2012, lượng mây lại có xu tăng khoảng 0,2%/thập kỉ cịn OLR có xu giảm khoảng 3,6 W/m2/thập kỉ - Sự thay đổi lượng mây OLR có liên quan đến hoạt động ENSO Trong năm El-Nino (La-Nina), OLR thường có giá trị cao (thấp hơn) trung bình nhiều năm [5] [6] [7] [8] Lời cảm ơn [9] Nghiên cứu hỗ trợ từ Đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ, mã số TNMT.2016.05.07 Các tác giả xin chân thành cảm ơn [10] Tài liệu tham khảo [1] Edward Graham (2008), The Guide: A site selection tool for extremely large telescopes using climate, IAP Research Report, Vol.9, pp.257-269 [2] Kousky, V E (1988), Pentad outgoing longwave radiation climatology for the South American sector, Revista Brasileira de Meteorologia., Vol.3, pp 217–231 [3] Gonzalez M., C S Vera (2007), The nature of the rainfall onset over central South America, Atmósfera, Vol.20(4), pp 377-394 [4] Bernard Fontaine, Samuel Louvet and Pascal Roucou (2008), Definition and redictability of an OLR based West African monsoon onset, [11] [12] [13] 123 International Journal of Climatology, Vol.13, pp 1787-1798 Brant Liebmann and Carlos R Mechoso (2010), The South American Monsoon System, The Global Monsoon System Research and Forecas, Vol.9, pp 137-158 Prasad, S.D Bansod andS.S Sabade (2000), Forecasting Indian summer monsoon rainfall by outgoing longwave radiation over the Indian Ocean, International Journal of Climatology, Vol.20, pp 105–114 Bansod.S.D (2004), Outgoing long-wave radiation over the Tropical Pacific and Atlantic Ocean and Indian summer monsoon rainfall, Theoretical and Applied Climatology, Vol 77, pp 185-193 Omogbai and J Hum Ecol (2010), An Empirical Prediction of Seasonal Rainfall in Nigeria, International Interdisciplinary Journal of ManEnvironment Relationship, Vol.32(1), pp 23-27 Ieyasu Takimoto and Jun Matsumoto (2004), Large-scale changes associate with the end of Baiu season in western Japan, ISMA, Vol 87(1), pp.339-344 John L Mcbride, Malcolm R Haylock, and Neville Nicholls (2003), Relationships between the Maritime Continent Heat Source and the El Nino–Southern Oscillation Phenomenon, American Meteorological Society, Vol.16, pp 2905-2914 Chu Thị Thu Hường cộng sự, Nghiên cứu mối quan hệ xạ sóng dài giới hạn của khí đến số yếu tố tượng khí hậu cực trị Việt Nam, Đề tài nghiên cứu khoa học cấp sở, Trường Đại học Tài nguyên Môi trường Hà Nội, 2011 Chu Thị Thu Hường, Phan Văn Tân (2012), Mối quan hệ nắng nóng rét đậm lãnh thổ Việt Nam với xạ sóng dài xa, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, Số 614, Tháng 2/2012, pp 8-14 https://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data noaa.hrc.html C.T.T Hường nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 34, Số 1S (2018) 116-124 124 The Relationship Between Cloud Cover and Outgoing Longwave Radiation in the Southern of Vietnam Chu Thi Thu Huong1, Bui Thi Hop1, Tran Dinh Linh1, Vu Thanh Hang2 Hanoi University of Natural Resources and Environment, 41A Phu Dien, Cau Dien, Hanoi, Vietnam VNU Hanoi University of Science, 334 Nguyen Trai, Thanh Xuan, Hanoi, Vietnam Abstract: Using 1,00×1,00 resolution data of the Outgoing Longwave Radiation (OLR) and the cloud cover from NCEP/NCAR during the 1981 – 2012 period, the relationship between the cloud cover and the OLR in the Southern of Vietnam was investigated by analyzing and comparing the spatial distribution, temporal evolution and their correlation The results show that the characteristics of the spatial distribution and the year cycle of cloud cover and OLR are inversely correlated The region or time that the cloud cover is great, the OLR is small and vice versa In the Southern of Vietnam, the OLR value is largest (or smallest) in the dry (or rainy) season and in the El-Nino (LaNina) years In addition, during the 1981-2012period, the OLR in this region shows a downward trend about 3.6 W/m2/decade, while the cloud cover tends to increase by 0.2%/decade Keywords: Cloud cover, Outgoing Longwave Radiation, the Southern of Vietnam ... OLR lượng mây ngược thay đổi theo thời gian năm Khu vực có lượng Hình Mối quan hệ lượng mây tổng quan OLR Nam Bộ mây nhỏ OLR lớn ngược lại Vào mùa khô, từ tây bắc đến đông nam, lượng mây khu vực. .. năm OLR lượng mây Nam Bộ Hình Xu biến đổi OLR (trái) lượng mây (phải) khu vực Nam Bộ 3.2.2 Xu biến đổi OLR lượng mây trung bình năm thời kỳ 1981 – 2012 OLR trung bình năm khu vực Nam Bộ có biến... 3.3 Mối quan hệ lượng mây với OLR khu vực Nam Bộ Mối quan hệ lượng mây tổng quan với OLR xác định việc phân tích HSTQ chúng Với HSTQ tính tốn lượng mây tổng quan có tương quan âm với OLR, với