Đặc điểm và xu thế biến đổi của hạn nông nghiệp dựa trên chỉ số CMI

b) Tần suất hạn theo năm

3.2. Đặc điểm và xu thế biến đổi của hạn nông nghiệp dựa trên chỉ số CMI

Như đã trình bày về điểm mạnh của chỉ số CMI là được thiết kế để đánh giá các điều kiện độ ẩm đất ngắn hạn, điều kiện mùa vụ hàng tuần trên các vùng cây trồng, trong khi PDSI theo dõi các tình trạng khơ và ướt khí tượng dài hạn. Phản ứng nhanh chóng của CMI đối với việc thay đổi các điều kiện hạn hán ngắn hạn có

thể cung cấp thơng tin sai lệch về các điều kiện hạn hán dài hạn. Ví dụ, lượng mưa có lợi trong thời gian hạn hán có thể cho phép giá trị CMI chỉ ra điều kiện độ ẩm đầy đủ, trong khi hạn hán dài hạn tại địa điểm đó vẫn tồn tại. Tuy nhiên, hiện nay có nhiều quốc gia đã sử dụng chỉ số CMI trong việc giám sát tình trạng hạn hán và được thể hiện trong các bản tin cây trồng và thời tiết hàng tuần như ở Hoa Kỳ, Australia.

3.2.1. Tần suất hạn trong vụ Đông Xuân

Tần suất hạn vụ Đông Xuân theo chỉ số CMI được biểu diễn theo tuần (7 ngày/1 tuần, như vậy 1 năm là 52 tuần) của một số trạm đại diện ở Tây Nguyên được thể hiện ở hình 3.10 cho thấy, diễn biến tần số hạn tăng dần từ tháng 11, 12 vào đạt cao nhất vào các tháng 2,3. Trong tháng 11 tần suất hạn khoảng 2-7%, từ giữa tháng 12 đến tháng 2 với tần suất hạn phổ biến khoảng 7-15%, cao nhất là tháng 3 với tần suất phổ biến từ 20 đến 35%. So với các trạm, ở các trạm Đà Lạt, Đắk Nơng xuất hiện có tần suất hạn cao sớm nhất, tần suất hạn cao nhất trong tháng 2, trong khi các trạm khác đến đầu tháng 3 mới tăng mạnh. Tần suất hạn ở M'ĐRắk và An Khê là thấp nhất và xuất hiện cũng khá muộn khoảng đầu tháng 1.

Một ví dụ đối với thời gian sinh trưởng của cây ngô dài, ngắn khác nhau phụ thuộc vào giống và điều kiện ngoại cảnh. Trung bình thời gian sinh trưởng từ khi gieo đến khi chín là 90 - 160 ngày hay của lạc từ 120-130 ngày. Đối với cây trồng hàng năm giai đoạn trổ bông-làm hạt rất quan trọng, nó quyết định đến 60-70% năng suất hạt. Như vậy, nếu gieo trồng vào đầu tháng 11 thì thời kỳ trổ bơng-làm hạt khoảng cuối tháng 2 đầu tháng 3 (nếu giống 120 ngày), thì thời kỳ trổ bơng- làm hạt chịu ảnh hưởng của hạn với tần suất từ 10-15%.

Hình 3. 10. Tần suất hạn vụ Đơng Xuân theo chỉ số CMI, biểu diễn theo tuần (b), theo ngưỡng hạn (b)

Hình 3.10b thể hiện tần suất được tính cho cả vụ (ví dụ tại Kon Tum, tổng các tuần/vụ xảy ra điều kiện hạn từ năm 1979-2017, ký hiệu là N, tần suất sẽ được tính = N/M*100, trong đó M sẽ là 39 năm x 22 tuần/vụ = 858). Các điều kiện hạn sẽ được xác định theo ngưỡng: Ẩm ướt (W), hạn vừa (MD) và khô hạn nghiêm trọng (SD). Tần suất xuất hiện của các điều kiện khơ hạn được ước tính bởi chỉ số CMI được cho thấy ngưỡng MD từ 4,5% đến 14,0% và ngưỡng SD từ 0% đến 5,9%.

suất hạn trong vụ Đơng Xn cao hơn các trạm cịn lại, do đó cần bố trí thời vụ gieo trồng sớm hơn (vào khoảng tháng 11, đầu tháng 12) và giống cây có khả năng chịu hạn tốt hơn không chỉ đối với ngô mà kể cả các cây trồng khác để có thể né tránh được tình trạng hạn hán trong giai đoạn trổ bơng-làm hạt.

3.2.2. Tần suất hạn trong vụ Hè Thu

Tần suất hạn được thể hiện ở 3.11a cho thấy, diễn biến tần suất hạn giảm dần từ tháng 4 đến giữa tháng 6, tháng 4 có tần suất hạn cao nhất trong khoảng từ 15% đến 45%, tháng năm chỉ còn khoảng từ 2% đến 35%, tháng 6 khoảng 2% đến 20%, từ tháng 7 chỉ cịn vùng phía Đơng Tây Ngun như M'ĐRắk, An Khê với tần suất hạn khoảng 2% đến 15%. Nhìn chung, đây là tháng mùa mưa, CMI chỉ thị độ ẩm đất cây trồng đủ ẩm để có thể sinh trưởng và phát triển.

Phương pháp tính tần suất cũng như hình 3.10b, hình 3.11b thể hiện tần suất cho cả vụ Hè Thu cho thấy giá trị khoảng từ 2,4% đến 15% đối với ngưỡng MD, khoảng từ 1,2% đến 11,3 %. Tình trạng vụ Hè Thu có xu thế cao hơn đáng kể ở các vùng phía Đơng Tây Ngun, như Ayunpa, M'ĐRắk, An Khê, và thấp hơn đáng kể Bảo Lộc, Liên Khương và Đà Lạt. Nhìn chung, nên gieo trồng vụ Hè Thu vào tháng 5, có thể giảm được việc tưới nước, tiết kiệm nước hơn so với tháng 4. Trong giai đoạn trổ bơng-làm hạt hầu như cây trồng ít chịu ảnh hưởng bởi hạn, tuy nhiên có thể mưa lớn sẽ ảnh hưởng đến phấn hoa và q trình tích lũy hạt hoặc ngập lụt hoặc gia tăng sâu bệnh.

Hình 3. 11. Tần suất hạn vụ Hè Thu theo chỉ số CMI, biểu diễn theo tuần (b), theo

ngưỡng hạn (b)

3.2.2. Tần suất hạn trong vụ Thu Đông

Diễn biến tần suất hạn trong vụ Thu Đông được thể hiện ở Hình 3.12a cho thấy, tình trạng hạn hán trong vụ Thu Đơng ít hơn trong vụ Đơng Xuân và Hè Thu, đầu vụ có xuất hiện nhưng khá thấp chỉ khoảng 2% đến 10% nhưng chủ yếu là vùng phía Đơng của Tây Ngun (An Khê, M'ĐRắk), ở giai đoạn cây trồng trổ bông-làm hạt tháng 11 và 12, có tần suất hạn phổ biến khoảng 5% đến 15%. Nhìn chung, trở ngại trong vụ Thu Đơng lớn nhất nếu có là thời kỳ gieo trồng nếu gặp mưa lớn ảnh hưởng đến khả năng mọc mầm của cây. Ngưỡng tần suất hạn MD cũng chỉ khoảng từ 0,6 đến 5,1%, ngưỡng tần xuất xuất hiện SD khoảng từ 0 đến 1,4% (Hình 3.12b).

Hình 3. 12. Tần suất hạn vụ Thu Đông theo chỉ số CMI, biểu diễn theo tuần (b),

theo ngưỡng hạn (b)

3.2.3. Xu thế biến đổi của hạn nông nghiệp dựa trên chỉ số CMI

Cũng như mục 3.1.5, nhằm so sánh, kiểm tra chéo về xu thế biến đổi của hạn hán, luận văn sử dụng hệ số a1 của cả chuỗi thời gian giá trị chỉ số hạn và thời gian hạn (TGH) để khảo sát xu thế biến đổi tuyến tính. Hệ số a1 của chuỗi thời gian chỉ số CMI được tính theo theo tuần và xắp sếp thành chuỗi thời gian, chính vì vậy hệ số a1 nhỏ và độ lớn của r có độ tin cậy 90% cũng nhỏ hơn (ví dụ tại Kon Tum, 39 năm x 22 tuần/vụ = 858, có nghĩa n=858), chuỗi thời gian về TGH được tổng hợp từ tuần xảy ra hạn hán trong một vụ và trong các năm (n=39 năm tại Kon Tum).

tăng và màu xanh là xu thế giảm của hạn hán. Giá trị của hệ số a1 càng nhỏ đối với chỉ số và càng lớn đối với TGH, hạn hán nghiêm trọng hơn xảy ra. Ngược lại, đối với chỉ số có hệ số a1 càng lớn và càng nhỏ đối với TGH, hạn hán sẽ xảy ra ít nghiêm trọng hơn. Kết quả về xu thế biến đổi tuyến tính của hạn hán cho thấy:

Hình 3.13a, b cho thấy, tình trạng hạn nơng nghiệp vụ Đơng Xn có xu thế tăng tại các trạm Kon Tum, Ayunpa với độ tin cậy 90%, trong khi đó tại Pleiku, Đắk Tơ có xu thế tăng nhẹ nhưng khơng đạt ý nghĩa thống kê với =10%. Các trạm cịn lại được tìm thấy xu thế giảm, và mức giảm đạt độ tin cậy 90% được tìm thấy tại An Khê, M'ĐRắk, Đà Lạt và Đắk Nông. Xu thế TGH tăng tại Đắk Tô 2,6 tuần/39 năm, Kon Tum 5,4 tuần/39 năm, Pleiku 4,9 tuần/57 năm và Ayunpa 8,4 tuần/39 năm.

Hình 3.13c, d cho thấy, tình trạng hạn nơng nghiệp vụ Thu Đơng có xu thế tăng tại các trạm Ayunpa với độ tin cậy 90%, Pleiku và Đắk Nơng có xu thế tăng nhẹ nhưng khơng đạt ý nghĩa thống kê với =10%. Các trạm cịn lại được tìm thấy xu thế giảm tình trạng hạn hán, và mức giảm đạt độ tin cậy 90% được tìm thấy tại An Khê, Đà Lạt và Liên Khương. Xu thế TGH tăng tại Pleiku khoảng 0,02 tuần/57 năm, tại Ayunpa khoảng 4,8 tuần/39 năm tại Đắk Nông khoảng 1,3 tuần/39 năm.

Hình 3.13e, f cho thấy, tình trạng hạn nơng nghiệp vụ Thu Đơng có xu thế tăng tại các trạm Ayunpa với độ tin cậy 90%, Pleiku và Đắk Tơ có xu thế tăng nhẹ nhưng không đạt ý nghĩa thống kê với =10%. Các trạm cịn lại được tìm thấy xu thế. Xu thế TGH tăng tại Đắk Tô khoảng 1,0 tuần/39 năm, tại Pleiku khoảng 2,2 tuần/57 năm, tại Ayunpa khoảng 5,4 tuần/39 năm.

Hình 3. 13. Xu thế tuyến tính của hạn nơng nghiệp theo chỉ số hạn CMI (hình a, c, e là theo giá trị của chỉ số và hình b, d, f là theo TGH. Hình trịn hoặc tam giác màu

đen đậm nét là rxt có đợ tin cậy 90%)

3.3 Kết nối hiện tượng ENSO đối với tình trạng hạn hán ở Tây Nguyên

Chỉ số Đại dương Niño (ONI) đã trở thành tiêu chuẩn để NOAA sử dụng xác định các sự kiện El Nino và La Nina ở Thái Bình Dương nhiệt đới, dựa trên

1500W - 900W), lớn hơn hoặc bằng 0,50C (El Nino) và nhỏ hơn hoặc bằng -0,50C (La Nina). Mức độ mạnh, yếu của El Nino (La Nina) được chia nhỏ thành các sự kiện: Yếu với sự dị thường SST từ 0,5 (-0,5) đến 0,9 (-0,9), trung bình với dị thường SST từ 1,0 (-1) đến 1,4 (-1,4), mạnh với dị thường từ 1,5 (-1,5) đến 1,9 (- 1,9) và các sự kiện rất mạnh ≥ 2.0 (≤-2).

Các năm ENSO sẳn có từ Webside: https://ggweather.com/enso/oni.htm.

Bảng 3. 2. Các năm ENSO

Các năm El Nino Các năm La Nina

Năm Mức độ Năm Mức độ 1979-1980 Yếu 1983-1984 Yếu 1982-1983 Rất mạnh 1984-1985 Yếu 1986-1987 Vừa 1988-1989 Mạnh 1987-1988 Mạnh 1995-1996 Vừa 1991-1992 Mạnh 1998-1999 Mạnh 1994-1995 Vừa 1999-2000 Mạnh 1997-1998 Rất mạnh 2000-2001 Yếu 2002-2003 Vừa 2005-2006 Yếu 2004-2005 Yếu 2007-2008 Mạnh 2006-2007 Yếu 2008-2009 Yếu 2009-2010 Vừa 2010-2011 Mạnh 2014-2015 Yếu 2011-2012 Vừa 2015-2016 Rất mạnh 2016-2017 Yếu 2017-2018 Yếu

Như ở trên đã trình bày về các đợt hạn hán điển hình ở Tây Nguyên mục 3.1.4 cũng đã cho thấy, đa phần các đợt hạn hán này đều xảy ra vào các năm El Nino mạnh như các năm 1982-1983, 1991-1992, 1997-1998 và 2015-2016. Để thể hiện rõ hơn về mối quan hệ của ENSO đến tình trạng hạn hán ở Tây Nguyên, luận văn đã thể hiện về số tháng xảy ra điều kiện hạn trung bình trong các năm ENSO (TGH trung bình trong năm ENSO).

Nhìn chung phần đa các trạm từ tỉnh Kon Tum đến Đắk Nơng có TGH trung bình trong các năm El Nino cao hơn so với năm Non ENSO và năm La Nina được thể hiện dựa trên cả 4 chỉ số hạn, ngoại trừ Lâm Đồng (các trạm Đà Lạt, Liên Khương và Lâm Đồng) có xu thế ngược lại thường cao hơn trong năm Non ENSO. Như vậy cho thấy, tác động của El Nino đến khu vực Lâm Đồng là không rõ ràng.

Chênh lệch giữa năm El Nino cao hơn năm Non ENSO của các trạm từ tỉnh Kon Tum đến tỉnh Đắk Nông phổ biến đối với chỉ số J khoảng từ 0,8 đến 1,2 tháng (tương đương khoảng từ 7% đến 10% so với trung bình các năm Non ENSO), đối với chỉ số SPI-1t cao hơn khoảng 0,6 đến 1,0 tháng (tương đương khoảng 20% đến 60% so với trung bình các năm Non ENSO), đối với chỉ số SPI-12t cao hơn khoảng 1,6 đến 2,2 tháng (khoảng 70% đến 110% so năm Non ENSO), đối với chỉ số PDSI cao hơn khoảng 2,0 đến 3,0 tháng (khoảng 50% đến 80% so với năm Non ENSO).

Hình 3. 14. Thời gian hạn trung bình trong các năm ENSO theo chỉ số J (a), chỉ số SPI-1t (b), chỉ số SPI-12t (c) và PDSI (d)

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 1. Kết luận

Trên cơ sở số liệu độ dài 57 năm (5 trạm) và 39 năm (8 trạm) đã tính tốn và đánh giá đặc điểm và xu thế biến đổi của hạn hán dựa trên bốn chỉ số hạn khí tượng chỉ số J, SPI-1t, SPI-12t và chỉ số hạn nông nghiệp CMI cho khu vực các tỉnh của Tây Nguyên, luận văn đã thu được một số kết quả sau:

1. Đã đánh giá mối quan hệ của bốn chỉ số hạn PDSI, J, SPI-1t và SPI-12t. Kết quả cho thấy, các chỉ số hạn có mối quan hệ khá tốt và các hệ số tương quan đạt độ tin cậy trên 95%; mối quan hệ giữa chỉ số J với SPI-1t và giữa PDSI và SPI-12t là tốt nhất, hệ số tương quan khá cao từ 0.55-0.91 đạt độ tin cậy 99%;

2. Trên cơ sở phân tích hạn khí tượng và nơng nghiệp cho thấy: 1) Phân bố tần suất hạn khí tượng theo tháng của ba chỉ số (chỉ số J, SPI, PDSI) có sự khác nhau; chỉ số J cho thấy tần suất cao của hạn hán xảy ra chủ yếu vào mùa khơ, trong khi đó chỉ số SPI và PDSI cho thấy tần suất xảy ra hạn hán trong cả mùa khô và mùa mưa; 2) Phân bố tần suất hạn nông nghiệp dựa trên CMI cho thấy: Trong vụ Đơng Xn, đầu vụ có tần suất hạn thấp và cao vào cuối vụ với tần suất khoảng 5- 15%. Trong vụ Hè Thu tần suất hạn cao vào đầu vụ với tần suất khoảng từ 15% đến 45% và thấp vào giai đoạn cuối vụ. Trong vụ Thu Đơng có tần suất hạn thấp nhất trong ba vụ, cao hơn đáng kể ở cuối vụ khoảng 5-10%.

3. Trên cơ sở TGH của bốn chỉ số hạn cho thấy, xu thế chung là các trạm có TGH cao chủ yếu được phân bố ở các khu vực phía bắc và giảm dần về phía Nam Tây Nguyên, thấp nhất ở Bảo Lộc. Trên cơ sở chỉ số hạn SPI-12t và PDSI đã xác định 8 đợt hạn hán điển hình thời kỳ 1979-2017, các đợt hạn có thời gian dài thường là có cường độ hạn cao.

4. Đã đánh giá xu thế tuyến tính dựa trên giá trị và TGH của bốn chỉ số hạn khí tượng và chỉ số CMI,kết quả cho thấy: 1) Hạn khí tượng,nhìn chung các xu thế tăng/giảm hạn khá nhất quán trên cả bốn chỉ số, một số trạm có xu thế tăng như Đắk Nông, Ayunpa, Pleiku và Đắk Tơ với mức tăng tuyến tính khoảng 1,5- 2,0 tháng/39

năm, các trạm cịn lại có xu thế giảm với mức giảm khoảng 0,5-1,5 tháng/39 năm; 2) Hạn nông nghiệp, một số trạm có xu thế hạn tăng trong cả ba vụ như Đắk Tô, Pleiku, và Ayunpa với mức tăng khoảng 2,6-8,4 tuần/39 năm (vụ Đông Xuân), khoảng 0,02-4,8 tuần/39 năm (vụ Hè Thu) và khoảng 1,0-5,4 tuần/39 năm (vụ Thu Đơng).

5. Đã tính tốn TGH trung bình trong các năm ENSO. Kết quả cho thấy, tác động của El Nino ở Tây Nguyên là khó rõ ràng, ngoại trừ tỉnh Lâm Đồng; phần đa các trạm từ tỉnh Kon Tum đến Đắk Nơng có TGH trung bình trong các năm El Nino cao hơn so với năm Non ENSO và năm La Nina. Chênh lệch giữa năm El Nino cao hơn năm Non ENSO dao động trong khoảng từ 0,8 đến 3 tháng.

2. Kiến nghị

Các điểm trạm khí tượng có phân bố khơng gian không đều, thưa ở vùng phía Tây của Tây Ngun, nên khó khăn trong việc đánh giá tình trạng hạn hán theo phân bố không gian được chi tiết, do đó cần nghiên cứu sử dụng số liệu mưa, nhiệt độ trên lưới để đánh hạn hán; diện tích hạn, vùng nhạy cảm với điều kiện hạn hán, xây dựng hệ thống giám sát, cảnh báo sớm hạn hán. Cũng cần sử dụng số liệu lượng mưa, nhiệt độ trong tương lai để dự tính tình trạng hạn hán nhằm có được thơng tin hạn hán đầy đủ hơn phục vụ trong quản lý hạn hán ở các tỉnh Tây Nguyên.

TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt

1. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2016), Kịch bản biến đổi khí hậu và nước biển

dâng cho Việt Nam.

2. Nguyễn Văn Cư (2001), Nguyên nhân và các giải pháp phòng chống sa mạc

hoá ở khu vực ven biển miền Trung (Ninh Thuận-Bình Thuận), Báo cáo tổng kết đề tài KHCN cấp Nhà nước, Bộ KHCN Việt Nam.

3. Nguyễn Lập Dân (2010), Nghiên cứu cơ sở khoa học quản lý hạn hán và sa mặc