Kết quả tính toán chênh lệch lượng mưa giữa thời kỳ tương lai và thời kỳ nền và các chỉ số thành phần CCI liên quan đến các chỉ thị về lượng mưa từ phỏng đoán của mô hình khí hậu khu vực PRECIS dựa trên kịch bản phát thải B2 được thể hiện ở bảng 3.13 và hình 3.17.
Theo kịch bản phát thải trung bình (B2), lượng mưa trung bình thời kỳ 2071- 2100 so với thời kỳ 1961-1990 có thể tăng phổ biến từ 1,7% đến 10,8% trong mùa hè và từ 0,4% đến 6,8% trong lượng mưa năm, giảm từ 7,8% đến 11,9% trong mùa đông (vùng khí hậu từ N1 đến N3). Ở phía Bắc lượng mưa tăng cao hơn so với phía Nam trong mùa hè và năm (Bảng 3.13).
1) Chỉ số Idry (số năm khô nhất)
Theo phỏng đoán lượng mưa của mô hình FRECIS dựa trên kịch bản phát thải trung bình nhận thấy: Số năm khô nhất trong mùa hè và cả năm không cao, chỉ khoảng 0 đến 4 năm. Số năm khô nhất sẽ cao nổi bật trong mùa đông có tần số dao động khoảng từ 0 đến 16 năm.
Mặc dù ở cuối thế kỷ này, số năm khô nhất được dự đoán trong mùa hè và năm không nhiều, nhưng qua hình 3.17(b,c) có thể dễ dàng nhận thấy một số điểm khô khắc nghiệt hơn như vùng khí hậu phía Nam từ N1 đến N3.
Ngược lại với mùa hè, dấu hiệu giảm lượng mưa thể hiện khá rõ trong mùa đông ở các vùng khí hậu phía Nam và tăng nhẹ ở các vùng khí hậu phía Bắc. Số năm khô nhất trong mùa đông được dự đoán có xu thế tăng dần từ Bắc xuống Nam, cụ thể là: Ở các vùng khí hậu phía Bắc có tần số phổ biến từ 3 đến 5 năm, trong khi đó ở các vùng khí hậu phía Nam cao phổ biến từ 9 đến 15 năm và khô khắc nhiệt nhất sẽ xảy ra ở vùng khí hậu Tây Nguyên.
Như vậy, phân bố không gian của chỉ số Idry trên 7 vùng khí hậu cho thấy: Trong tương lai nguy cơ xảy ra các đợt hạn hán với tần số nhiều hơn trong mùa đông và sẽ khắc nghiệt hơn ở các vùng khí hậu phía Nam, và sẽ khắc nghiệt nhất ở vùng khí hậu Tây Nguyên.
Nhìn chung, những vùng khí hậu được dự đoán có mức tăng lượng mưa cao hơn cũng sẽ là vùng khí hậu có số năm khô nhất ít hơn và ngược lại, ở vùng khí hậu dự đoán có mức giảm lượng mưa cao cũng sẽ là vùng khí hậu có số năm khô nhất nhiều hơn (Hình 3.17).
2) Chỉ số Iwet (số năm ẩm nhất)
Số năm ẩm nhất được dự đoán trong mùa đông và năm cho thời kỳ 2041- 2070 là không đáng kể và không quá 3 năm. Trong thời kỳ 2071-2100 số năm ẩm nhất được dự đoán sẽ gần gấp đôi so với thời kỳ 2041-2070. Ngược lại với số năm khô nhất, số năm ẩm nhất trong mùa hè và cả năm sẽ cao hơn trong mùa đông, ở các vùng khí hậu phía Bắc cao hơn phía Nam và cao hơn đáng kể ở vùng khí hậu B4 (Bảng 3.13, Hình 3.17).
Kết quả dự đoán của mô hình cho thấy:
+ Nhìn chung lượng mưa trong mùa hè và năm tăng trên tất cả 7 vùng khí hậu Việt Nam; ở vùng khí hậu phía Bắc phổ biến từ 8 đến 11% và vùng khí hậu phía Nam phổ biến từ 3 đến 6%;
+ Ở các vùng khí hậu B2, B3, B4 và N3 lượng mưa tăng nhiều hơn và tăng vừa phải ở vùng khí hậu B1, N1 và tăng ít nhất vùng khí hậu N2 (Hình 3.17g,h).
Kết quả tính toán số năm ẩm nhất cũng phù hợp với diễn biến tăng lượng mưa trên 7 vùng khí hậu. Dựa vào diễn biến không gian của số năm ẩm nhất được thể hiện ở các hình 3.17 (d,e,f) có thể nhận thấy: những năm ẩm nhất cho các vùng như ở phía Tây Nam vùng B1, phía Bắc vùng B2 (trung tâm mưa Bắc Quang), ở vùng B4 (khoảng từ Hà Tỉnh đến Đèo Hải Vân), miền đông Nam Bộ N3 (khu vực lân cận tỉnh Tây Ninh) và ở phần phía Nam của vùng N3 sẽ tương đối ổn định trong mùa đông và mùa hè. Một số vùng có tần số ít hơn như ở dọc dãy Hoàng Liên Sơn, vùng khí hậu N1 và ít hơn cả là vùng N2.
Như vậy, dựa vào chỉ số CCI và những phỏng đoán của mô hình, trong tương lai ở vùng khí hậu N1, N2 và N3 nguy cơ hạn hán có thể sẽ xảy ra với tần số nhiều hơn. Ngược lại ở các vùng khí hậu phía Bắc có tần số ẩm nhiều hơn, có thể xảy ra những đợt mưa lớn gây lũ lụt với tần số thường xuyên hơn, một số điểm ẩm nổi trội hơn như phía Nam vùng B1, trung tâm mưa Bắc Quang (B1), Kỳ Anh (B4).
Bảng 3.13. Số năm ẩm, khô nhất và theo mùa và chênh lệch lượng mưa trong tương lai so với thời kỳ tham chiếu 1961-1990
Vùng KH
I_dry I_wet Chện lệch lượng mưa (%)
JJA DJF Năm JJA DJF Năm JJA DJF Năm
Thời kỳ 2041-2070 so với thời kỳ 1961-1990
B1 0 1 1 5 1 4 4,3 2,6 2,7 B2 1 1 1 6 1 3 4,9 1,8 3,0 B3 1 1 1 6 2 3 5,0 1,5 3,3 B4 1 3 1 7 2 3 4,0 1,2 3,5 N1 1 6 1 4 1 2 2,0 -3,6 2,6 N2 2 7 2 2 0 1 0,3 -7,4 0,2 N3 1 6 1 5 1 2 1,7 -5,8 2,3
Thời kỳ 2071-2100 so với thời kỳ 1961-1990
B1 0 1 1 10 1 6 9,2 5,8 5,2 B2 1 2 1 11 2 5 10,4 3,9 5,8 B3 1 2 1 10 3 6 10,8 3,2 6,3 B4 1 6 1 12 3 5 8,5 2,5 6,8 N1 2 11 2 7 1 3 5,3 -7,8 4,9 N2 3 14 3 3 0 2 1,7 -11,9 0,4 N3 2 12 2 8 1 4 4,6 -9,8 4,4 a) Idry (DJF) d) Iwet (DJF)
b) Idry (JJA)
c) Chỉ số Idry (Năm) f) Chỉ số Iwet (Năm) e) Iwet (JJA)
Hình 3.17. Chỉ số Idry (a, b, c); chỉ số Iwet (d,e, f) và chênh lệch lượng mưa (g,h) thời kỳ 2071-2100 so với thời kỳ tham chiếu 1961-1990
3.2.3. Chỉ số CCI trong tương lai
Kết quả tính toán chỉ số CCI trong tương lai (2 thời kỳ 2041-2070 và 2071- 2100) theo kịch bản phát thải trung bình được thể hiện ở các hình 3.18 và 3.19.dựa trên cơ sở tích hợp các kết quả tính toán 9 chỉ số thành phần của nhiệt độ và lượng mưa theo mùa, năm trong tương lai.
Theo kịch bản phát thải trung bình, ở Việt Nam, chỉ số CCI có giá trị từ 5 đến 8 vào giữa thế kỷ 21 (1941-2070) và từ 10,4 đến 13,4 vào cuối thế kỷ 21 (2071- 2100). Các kết quả phân tích ở trên cho thấy cả 9 chỉ số thành phần (số năm các sự kiện nóng, ẩm) cao ở vùng khí hậu phía Bắc và giảm dần ở các vùng khí hậu phía nam, ngoại trừ sự kiên khô cực đoan có xu thế ngược lại, do đó nhìn chung các giá trị của CCI trên 7 vùng khí hậu cao hơn ở phía Bắc và thấp hơn ở các vùng khí hậu phía Nam.
Theo số liệu được phỏng đoán bằng mô hình PRECIS dễ dàng nhận thấy những vùng khí hậu với các giá trị CCI cao có thể có những phản ứng mạnh mẽ hơn
g) P (DJF) h) P (JJA)
(%) (%)
về biến đổi khí hậu so với các vùng khác, ví dụ như vùng B4 và N3 là những vùng có giá trị CCI cao nhất. Đặc biệt, các điểm BĐKH mạnh mẽ hơn như khu vực Điện Biên, phía Bắc vùng B2, B3, khoảng từ Hà Tỉnh đến đèo Hải Vân của vùng khí hậu B4, khu vực lân cận Thành Phố Hồ Chí Minh và miền đông Nam Bộ (lân cận Tây Ninh) sẽ là những vùng - điểm nóng về biến đổi khí hậu (climate change hotspot).
3.2.4. Vai trò của các chỉ số hợp phần đối với chỉ số CCI tích hợp
Để đề xuất các chiến lược và biện pháp ứng phó phù hợp và có hiệu quả rất cần đánh giá vai trò và mức độ đóng góp của sự kiện cực đoan được thể hiện thông qua 3 chỉ thị: khô nhất (Idry), ẩm nhất (Iwet) và nóng nhất (Ihot) trong 2 mùa (JJA, DJF) và năm ở 7 vùng khí hậu. Mức độ đóng góp của 9 chỉ số thành phần đến độ lớn của chỉ số CCI được thể hiện thông qua tỉ lệ phần trăm của 9 chỉ số này so với tổng số của nó (100%). Các kết quả tính toán cụ thể về tỷ lệ đóng góp của 3 chỉ thị này trong 2 mùa và cả năm được trình bày ở bảng 3.14, nhận thấy:
+ Trên cả 7 vùng khí hậu chỉ số nóng nhất (Ihot) đóng vai trò quan trọng nhất, chỉ số ẩm nhất (Iwet) đứng vị trí thứ hai và chỉ số khô nhất Idry đứng vị trí thứ 3 đối với mức độ của biến đổi khí hậu.
+ Giá trị của chỉ số Ihot trong mùa hè (từ tháng 6 đến tháng 8) chiếm tỷ lệ cao hơn so với mùa đông và cả năm. Do đó nó nên được xem như là hợp phần quan trọng nhất trong đánh giá mức độ biến đổi cho cả 7 vùng khí hậu.
Bảng 3.14. Tỉ lệ đóng góp của các chỉ số thành phần đến chỉ số CCI trong thời kỳ 2071-2100
Vùng
khí hậu JJA IdryDJF Năm JJA IwetDJF Năm JJA DJF Ihot Năm Tính phần trăm của tổng 9 chỉ số (%)
B1 0,0 1,4 1,4 14,3 1,4 8,6 25,4 19,7 23,9 B2 1,4 2,8 1,4 15,5 2,8 7,0 25,0 18,1 25,0 B3 1,4 2,8 1,4 13,9 4,2 8,3 23,1 19,2 23,1 B4 1,3 7,7 1,3 14,1 3,8 6,4 24,3 17,6 23,0 N1 2,7 14,9 2,7 9,5 1,4 4,1 23,9 16,9 23,9 N2 4,2 19,7 4,2 4,2 0,0 2,8 23,4 16,9 22,1 N3 2,6 15,6 2,6 10,4 1,3 5,2 24,6 18,5 23,6 TB 1,9 9,3 2,1 11,7 2,1 6,1 25,4 19,7 23,9
Chênh lệch so với trung bình
B1 -1,9 -7,8 -0,7 2,6 -0,7 2,5 2,5 2,9 0,7 B2 -0,5 -6,5 -0,7 3,8 0,7 1,0 0,7 1,2 0,3 B3 -0,6 -6,5 -0,8 2,2 2,0 2,3 0,4 -0,5 1,4 B4 -0,7 -1,6 -0,9 2,4 1,7 0,3 -1,5 0,7 -0,5
N1 0,8 5,6 0,6 -2,2 -0,8 -2,0 -0,3 -1,0 -0,6 N2 2,3 10,4 2,1 -7,5 -2,1 -3,2 -0,7 -1,6 0,3 N3 0,7 6,3 0,4 -1,3 -0,8 -0,9 -1,2 -1,7 -1,5 7.1 6.9 6.9 7.6 6.6 6.3 7.3 11.8 11.8 12.1 12.0 11.6 12.5 12.8 3 4 5 6 7 8 9 10 B1 B2 B3 B4 N1 N2 N3 Vùng khí hậu C hỉ s ố C C I ( 194 1- 207 0) 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0 11.0 12.0 13.0 14.0 C hỉ s ố C C I ( 197 1- 210 0 ) CCI (1941-2070) CCI (2071-20100)
Hình 3.18. Chỉ số CCI trong tương lai trung bình theo 7 vùng khí hậu
Hình 3.19. Chỉ số CCI thời kỳ 2041-2070 (a), thời kỳ 2071-2100 (b) được tính toán dựa trên thời kỳ tham chiếu 1961-1990
KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ Kết luận
Dựa trên những kết quả tìm hiểu, nghiên cứu, tính toán và đánh giá mức độ BĐKH tại các vùng khí hâ ̣u ở Việt Nam dựa trên hai chỉ số BĐKH RCCI và CCI, luận văn đã đạt được một số kết quả chính sau:
1. Đã tổng quan khá đầy đủ về các kết quả nghiên cứu về mức độ BĐKH dựa trên các chỉ số BĐKH, đặc biệt là những ưu điểm, tồn tại của chỉ số RCCI và CCI.
2. Dựa vào các kết quả tính toán trên bộ số liệu quan trắc của 37 trạm khí tượng đại diện cho 7 vùng khí hậu có thể đưa một số kết luận chính sau đây:
a) 8 biến chỉ thị thành phần của RCCI biểu thị: mức thay đổi nhiệt độ ở các vùng khí hậu phía Bắc cao hơn so với các vùng khí hậu phía Nam và trong mùa đông tăng nhiều hơn mùa hè. Về cơ bản, lượng mưa giảm ở các vùng khí hậu phía Bắc và tăng ở các vùng khí hậu phía Nam. Các kết quả tính toán này phù hợp với các công trình nghiên cứu về BĐKH ở Việt Nam;
b) Sự phân bố không gian của các chỉ số thành phần của chỉ số RCCI và CCI nhất quán với phân bố không gian về diễn biến xu thế biến đổi của nhiệt độ và lượng mưa trên 7 vùng khí hậu;
c) Sự phân bố không gian của hai chỉ số RCCI và CCI cho thấy: vùng khí hậu B1, B2, N2, N3 biến đổi khí hậu xảy ra mạnh mẽ hơn so với các vùng khí hậu B3, B4, trong đó ở hai vùng B1 (vùng Tây Bắc), B2 (vùng Đông Bắc) biến đổi khí hậu sẽ diễn ra mạnh mẽ nhất trong 7 vùng khí hậu;
d) Việc tính toán chỉ số CCI đơn giản hơn và khách quan hơn so với chỉ số RCCI. Độ tin cậy và các giá trị của hai chỉ số CCI và RCCI đều phụ thuộc vào thời kỳ lựa chọn để tính toán. Mặc dù giá trị của hai chỉ số khác nhau nhưng đều phản ảnh được mức độ BĐKH trên các vùng khí hậu gần như nhau.
3. Từ các kết quả phỏng đoán mức độ BĐKH trong tương lai dựa trên chỉ số CCI được tính từ số liệu mô phỏng khí hậu dựa trên mô hình PRECIS và kịch bản phát thải trung bình, có thể đưa ra một số nhận xét như sau:
a) Phân bố không gian của các chỉ số thành phần của CCI trong tương lai phù hợp với phân bố theo không gian của mức các tăng/giảm của nhiệt độ và lượng mưa trung bình trong tương lai trên 7 vùng khí hậu;
b) Các chỉ số thành phần đóng vai trò quan trọng trong chỉ số CCI là chỉ số nóng nhất (Ihot), chỉ số ẩm nhất mùa hè, năm (Iwet) chỉ số khô nhất mùa đông Idry, do đó nó nên được xem như là hợp phần quan trọng nhất trong đánh giá mức độ biến đổi cho cả 7 vùng khí hậu;
c) Các giá trị của chỉ số CCI trong tương lai biến động trong khoảng từ 5 đến 8 ở thời kỳ 2041-2070 và ở thời kỳ 2071-2100 gần gấp đôi thời kỳ 2041-2070;
d) Những vùng khí hậu với các giá trị CCI cao có thể có những phản ứng mạnh mẽ hơn về biến đổi khí hậu so với các vùng khác, như vùng B4 và N3 là những vùng có giá trị CCI cao nhất. Đặc biệt, các điểm BĐKH mạnh mẽ hơn như khu vực lân cận tỉnh Điện Biên, phía Bắc vùng B2, B3, khoảng từ Hà Tỉnh đến khu vực lân cận đèo Hải Vân của vùng khí hậu B4, khu vực lân cận Thành Phố Hồ Chí Minh và miền đông Nam Bộ (lân cận tỉnh Tây Ninh) sẽ là những vùng - điểm nóng về biến đổi khí hậu (climate change hotspot).
4. Từ những phân tích đánh giá BĐKH dựa trên chỉ số CCI trong quá khứ và tương lai nhận thấy, có thể sử dụng chỉ số này để biểu thị những phỏng đoán về mức độ biến đổi của nhiệt độ và lượng mưa ở Việt Nam trong tương lai. Nếu có kịch bản chi tiết hơn có thể sử dụng chỉ số này để phục vụ cho việc đánh giá mức độ biến đổi tổng hợp của nhiệt độ và lượng mưa và như vậy nó có thể cung cấp một công cụ hữu ích trong các bài toán tích hợp đánh giá về tác động của BĐKH ở các vùng được quan tâm.
Khuyến nghị
Trong khuôn khổ luận văn, tác giả chỉ mới khảo cứu về hai chỉ số RCCI và CCI để đánh giá mức độ biến đổi theo mùa và năm của nhiệt độ và lượng mưa. Thông qua chỉ số CCI có thể nhận dạng những khu vực sẽ phải đối mặt với những biến đổi mạnh mẽ nhất về nhiệt độ và lượng mưa và như vậy nó có thể cung cấp một công cụ hữu ích để xác định mức độ dễ bị tổn thương do biến đổi khí hậu.
Những tồn tại trong phương pháp tính toán của hai chỉ số RCCI và CCI cho thấy việc kèm thêm các chỉ số bổ sung để đánh giá vai trò của bão (kể cả áp thấp nhiệt đới), dông tố hoặc nước biển dâng và các chỉ thị khác thể hiện được vai trò và sự đóng góp của các hiện tượng cực đoan khác là rất cần thiết và có thể là những nội dung nghiên cứu tiếp theo để hoàn thiện chỉ số CCI.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt
1. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2009), Kịch bản biến đổi khí hậu, nước biển dâng cho Việt Nam, Hà Nội.
2. Trần Việt Liễn, Hoàng Đức Cường, Trương Anh Sơn (2007), "Xây dựng các kịch bản khí hậu cho các vùng khí hậu ở Việt Nam giai đoạn 2010-2100", Tạp chí KTTV, tháng 1, Hà Nội.
3. Nguyễn Đức Ngữ (2008), Biến đổi khí hậu, NXB Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội. 4. Nguyễn Đức Ngữ, Nguyễn Trọng Hiệu (2004), Khí hậu và tài nguyên khí hậu