Chi tiết kết quả dự báo giá trị của chỉ số SPEI3 từ tháng 1/2015 đến tháng 6/2015 đại diện tại 27 trạm khí tượng được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 3.8 Kết quả dự báo chỉ số SPEI3 tại các trạm (từ tháng 1/2015 đến 6/2015)
Tên trạm Tháng 1/2015 Tháng 2/2015 Tháng 3/2015 Tháng 4/2015 Tháng 5/2015 Tháng 6/2015 Hồi Xuân -1.08 -1.77 -0.47 -0.21 0.12 -0.08 Thanh Hóa -1.41 -1.93 -0.84 -1.38 -1.09 0.03 Quỳ Châu -0.78 -0.26 -0.79 -1.41 -0.06 0.68 Vinh -0.61 -1.12 -1.46 -1.06 -1.29 -0.98 Hà Tĩnh -1.03 -1.09 -1.37 -0.97 -1.34 -1.06 Kỳ Anh -1.57 -2.19 -0.90 -1.34 -1.61 -0.12
Đồng Hới -0.54 -1.01 -1.68 -0.64 -0.91 -1.21 Tuyên Hóa -1.31 -2.11 -0.87 -1.38 -1.04 -0.12 Đông Hà -0.61 -2.00 -0.34 -1.13 -1.07 -0.43 Khe Sanh -1.16 -1.85 -1.15 -1.60 -0.77 -1.16 A Lưới -0.41 0.17 -1.19 0.17 -0.14 -0.46 Huế -1.02 -1.71 0.87 -1.35 -1.00 0.81 Đà Nẵng -0.26 -1.07 -1.01 -0.28 0.09 -1.06 Tam Kỳ -1.06 -1.78 -1.12 -0.96 -0.05 -1.05 Trà My 0.31 1.63 -1.73 -1.12 -0.50 -1.69 Ba Tơ 0.29 0.37 -0.56 -0.68 -0.54 -0.57 Quảng Ngãi 0.13 -0.53 -1.29 -1.35 -0.62 -1.19 Hoài Nhơn -0.01 -0.16 -1.66 -1.27 -1.25 -1.77 Quy Nhơn -0.95 -0.97 0.62 -1.16 -1.22 -0.06 Tuy Hòa -1.96 -2.09 -0.82 -1.01 -1.27 -0.55 Sơn Hòa -0.81 -0.17 -1.56 -1.01 -1.24 -1.82 Cam Ranh -0.26 -0.35 -0.35 0.56 -0.21 -1.45 Nha Trang -0.13 -0.37 -0.74 -0.93 -0.89 -1.08 Nha Hố -0.86 -1.17 -0.06 0.18 -0.56 -0.68 Phan Rang -0.61 -0.94 -0.49 -0.74 -0.52 -0.57 Hàm Tân -1.17 -1.10 -0.42 0.69 0.54 -0.43 Phan Thiết -0.05 -0.52 -0.48 -0.47 -0.39 -0.49 3.4 Kết luận chương 3
(1) Xây dựng được bản đồ phân bố hạn hán theo thời gian và không gian của vùng DHMT bằng hai chỉ số SPI và SPEI. Diễn biến hạn hán theo các chỉ số SPI, SPEI đều thể hiện các năm 1988, 1993, 1998, 2005, 2010 xuất hiện hạn hán kéo dài trong nhiều tháng, phù hợp với các đợt hạn hán trong thực tế là hạn hán xảy ra trong thời gian dài ở cả 3 vụ. Khi sử dụng các chỉ số hạn này để đánh giá diễn biến hạn hán của vùng DHMT thì chỉ số SPEI phản ánh diễn biến hạn hán của vùng nghiên cứu phù hợp với tình hình hạn hán trong thực tế vùng nghiên cứu hơn chỉ số SPI. Đồng thời các chỉ số hạn theo thời đoạn dài (SPI3, SPEI3) phản ánh diễn biến hạn hán của vùng nghiên cứu phù hợp với tình trạng hạn hán trong sản xuất nơng nghiệp hơn chỉ số theo thời đoạn ngắn (SPI1,
SPEI1).
(2) Chỉ số SPEI được tính tốn từ lượng mưa và bốc hơi, nên chỉ số SPEI phản ánh diễn biến hạn hán của cả vùng DHMT lớn hơn chỉ số SPI về cả thời gian, quy mô, cường độ và tần suất. Nhưng, chỉ số SPI lại cho thấy tần suất xảy ra hạn ở vùng BTB lớn hơn vùng NTB, cịn chỉ số SPEI thì cho thấy sự ngược lại, và các tỉnh từ Quảng Nam đến Ninh Thuận có tần suất xảy ra hạn lớn hơn các tỉnh khác trong vùng.
(3) Mức độ ảnh hưởng của hiện tượng ENSO đến hạn hán của vùng nghiên cứu là tương đối lớn, khi xảy ra một đợt El Nino thì vùng nghiên cứu sẽ phát sinh một đợt hạn hán kéo dài trong nhiều tháng, giá trị âm của các chỉ số hạn lớn, nhưng thời điểm của các đợt hạn hán thường xảy ra muộn hơn (trễ hơn) thời điểm xảy ra các đợt El Nino và ảnh hưởng của El Nino tới diễn biến hạn hán của vùng Nam Trung Bộ là lớn hơn so với vùng Bắc Trung Bộ.
(4) Khi SST ở vùng Nino3.4 tăng (SSTA dương) và SOI âm tính đều có ảnh hưởng đến diễn biến hạn hán của khu vực nghiên cứu, đặc biệt là khi SST ở vùng Nino3.4 tăng (SSTA ≥ 0.5C dẫn đến phát sinh El Nino) thì khả năng lớn sẽ phát sinh một đợt hạn hán cho vùng nghiên cứu nhưng thời điểm phát sinh hạn hán thường trễ hơn từ 2 đến 3 tháng. Từ kết quả này, thì những chuỗi số liệu SSTA, SOI có mối tương quan lớn với chuỗi SPI, SPEI sẽ được lựa chọn để làm biến đầu vào (nhân tố dự báo) cho các mơ hình dự báo hạn khí tượng.
(5) Kết quả dự báo chỉ số SPEI3 với biến đầu vào là các chuỗi SSTA3, SOI3 trước 2 & 3 tháng và chuỗi SPEI3 trước 1 tháng (mơ hình M4) có chất lượng dự báo cao nhất, đạt yêu cầu theo các tiên chuẩn đánh giá chất lượng dự báo và kết quả dự báo diễn biến hạn hán trong những năm hạn điển hình khá sát với diễn biến hạn hán theo tính tốn. Theo khơng gian thì kết quả dự báo chỉ số SPEI3 bằng mơ hình M4 cho vùng NTB có độ tin cậy cao và đảm bảo chất lượng dự báo, đặc biệt là các tỉnh từ Khánh Hịa đến Bình Thuận.
(6) Chỉ số hạn được lựa chọn để đánh giá cấp độ hạn và cấp cảnh báo sớm hạn khí tượng là chỉ số SPEI3. Đã lựa chọn được mơ hình dự báo hạn ngắn 2 tháng bằng chỉ số SPEI3 (dự báo chỉ số SPEI3 cho 2 tháng tiếp theo trong tương lai) với biến đầu vào là SSTA3,
SOI3 và chỉ số SPEI3 trong quá khứ; và lựa chọn được mơ hình dự báo hạn dài là 4 tháng tiếp theo (dự báo chỉ số SPEI3 cho tháng thứ 3 đến tháng thứ 6 tiếp theo trong tương lai) với biến đầu vào là SSTA3, SOI3 dự báo và chỉ số SPEI3 trong quá khứ. (7) Mơ hình cảnh báo hạn sớm hạn khí tượng cho vùng nghiên cứu đã được xây dựng với 3 khối chính là: Khối quan trắc và thu thập số liệu; khối tính tốn và xử lý số liệu; và khối phân tích tổng hợp số liệu quan trắc và kết quả dự báo. Đồng thời đã xây dựng được bản đồ cảnh báo sớm hạn khí tượng cho vùng nghiên cứu bằng chỉ số SPEI3 từ tháng 1 đến tháng 6 năm 2015.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 1. Những kết quả đạt được của luận án
Hạn hán xuất hiện trên khắp thế giới có thể xảy ra ở tất cả các vùng khí hậu, trong đó có vùng DHMT. Để có được những giải pháp khai thác và quản lý tài nguyên nước hữu hiệu thì cơng tác cảnh báo sớm hạn khí tượng là rất quan trọng. Vì thế, trong luận án này đã giải quyết và đạt được những kết quả sau:
(1) Từ năm 1985 – 2014, vùng DHMT đã có nhiều đợt hạn hán xảy ra, trong đó có 5 đợt xảy ra hạn hán nghiêm trọng, hạn xảy ra trong cả 3 vụ sản xuất làm thiệt hại đến hàng triệu hecta đất nông nghiệp. Thời kỳ hạn căng thẳng nhất là vụ Hè thu từ cuối tháng 6 đến đầu tháng 9, và cứ 5 đến 9 năm lại xảy ra một đợt hạn trên diện rộng.
(2) Diễn biến hạn hán theo các chỉ số SPI, SPEI đều thể hiện các năm 1988, 1993, 1998, 2005, 2010 xuất hiện hạn hán kéo dài trong nhiều tháng, phù hợp với các đợt hạn hán trong thực tế là hạn hán xảy ra trong thời gian dài ở cả 3 vụ. Nhưng chỉ số SPEI3 phản ánh diễn biến hạn hán của vùng nghiên cứu là phù hợp hơn các chỉ số khác.
(3) Mức độ ảnh hưởng của hiện tượng El Nino đến hạn hán của vùng nghiên cứu là tương đối lớn, khi xảy ra một đợt El Nino thì vùng nghiên cứu sẽ phát sinh một đợt hạn hán kéo dài trong nhiều tháng, nhưng thời điểm của các đợt hạn hán thường xảy ra muộn hơn (trễ hơn) thời điểm xảy ra các đợt El Nino.
(4) Khi SST ở vùng Nino3.4 tăng (SSTA dương) và SOI âm tính đều có ảnh hưởng đến diễn biến hạn hán của khu vực nghiên cứu, đặc biệt là khi SST ở vùng Nino3.4 tăng (SSTA ≥ 0.5 dẫn đến phát sinh El Nino) thì khả năng lớn sẽ phát sinh một đợt hạn hán cho vùng nghiên cứu nhưng điểm phát sinh hạn hán thường trễ hơn từ 2 đến 3 tháng. (5) Kết quả dự báo chỉ số SPEI3 với biến đầu vào là các chuỗi SSTA3, SOI3 trước 2 & 3 tháng và chuỗi SPEI3 trước 1 tháng (mơ hình M4) có chất lượng dự báo cao nhất, đạt yêu cầu theo các tiên chuẩn đánh giá chất lượng dự báo.
(6) Các bản đồ cảnh báo sớm hạn khí tượng cho vùng nghiên cứu bằng chỉ số SPEI3 từ tháng 1 đến tháng 6 năm 2015 đã được xây dựng từ mơ hình dự báo hạn ngắn (1÷2 tháng) và dự báo hạn dài (3÷6 tháng) bằng mạng ANFIS với cấu trúc M4 được mô tả
như bảng 3.6.
(7) Đã xây dựng được mơ hình cảnh báo sớm hạn khí tượng cho vùng nghiên cứu gồm 3 khối chính là: khối quan trắc và thu thập số liệu; khối tính tốn và xử lý số liệu; và khối phân tích tổng hợp số liệu quan trắc và kết quả dự báo, mơ hình này được mơ tả chi tiết như hình 3.42.
2. Những đóng góp mới của luận án
(1) Xác định được mối quan hệ của các yếu tố ENSO, diễn biến nhiệt độ mặt nước biển dị thường (SSTA) và chỉ số dao động Nam bán cầu (SOI) với diễn biến của hạn khí tượng của vùng Duyên hải Miền Trung (thông quan các chỉ số SPI và SPEI). Đồng thời xây dựng được bản đồ nguy cơ hạn hán cho khu vực nghiên cứu.
(2) Xây dựng được mơ hình cảnh báo sớm hạn khí tượng cho vùng Duyên hải Miền Trung sử dụng mạng Nơ ron thích nghi mờ (ANFIS).
3. Những tồn tại và hạn chế của luận án
Luận án này mới chỉ đánh giá diễn biến hạn hán của vùng nghiên cứu bằng các chỉ số hạn khí tượng, khi xây dựng các bản đồ hạn để đánh giá diễn biến hạn hán theo không gian chưa xem xét đến yếu tố địa hình khi nội suy. Đồng thời mới ứng dụng mơ hình ANFIS với các biến đầu và là nhiệt độ mặt nước biển dị thường (SSTA), chỉ số dao động Nam bán cầu (SOI) và chỉ số hạn trong quá khứ để dự báo hạn khí tượng cho vùng nghiên cứu, mà chưa có sự so sánh với việc sử dụng các biến đầu vào khác, cũng như các phương pháp dự báo khác.
4. Kiến nghị những nghiên cứu tiếp theo của luận án
Để tăng độ tin cậy cũng như có thể áp dụng biện pháp dự báo, cảnh báo này được rộng rãi hơn thì hướng nghiên cứu tiếp theo của đề tài này là:
(1) Nghiên cứu so sánh chất lượng dự báo của phương pháp ANFIS với các phương pháp thống kê khác cũng như với các phương pháp dự báo từ mơ hình khí hậu tồn. (2) Xây dựng hệ thống vận hành, cung cấp và cập nhật sản phẩm của nghiên cứu này trên website.
DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ
1. Nguyễn Thái Hà, Nguyễn Đăng Tính, Nguyễn Lương Bằng. “Xây dựng bản đồ phân bố hạn khí tượng theo khơng gian, thời gian cho vùng Duyên hải Miền Trung sử dụng phương pháp vùng hạn không kề giáp (NCDA)”. Tạp chí Nơng nghiệp và PTNT, số 3+4, pp.199-204, 2018.
2. Nguyễn Thái Hà, Nguyễn Đăng Tính, Nguyễn Lương Bằng. “Ảnh hưởng của El
Nino tới diễn biến hạn hán vùng Duyên hải Miền Trung theo không gian và thời gian”.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Donald A. Wilhite & Michael H. Glantz. "Understanding: the Drought Phenomenon: The Role of Definitions", Water International, vol. 10(3), pp. 111- 120, 1985.
[2]. D.A. Wilhite. "Drought as a natural hazard: Concepts and definitions", in Drought:
A Global Assessment, London & New York, 2000, pp.3-18.
[3]. J.J. Burgos, M.S. Kalik, và cộng sự. Drought and agriculture: report of the CaGm
Working Group on the Assessment of Drought. Geneva: WMO, 1975, pp.127.
[4]. IPCC. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the
Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge, United Kingdom and
New York, NY, USA: Cambridge University Press, 2007, pp.996.
[5]. AMS. "Meteorological drought policy statement", Bulletin of American
Meteorological Society, vol. 78, pp. 847-849, 1997.
[6]. H. Hisdal & L. M. Tallaksen. Drought event definition. Assessment of the Regional
impact of droughts in Europe, 2000.
[7]. Richard R. Heim. "A Review of Twentieth-Century Drought Indices Used in the United States", Bulletin of the American Meteorological Society, vol. 83(8), pp.
1149-1165, 2002.
[8]. T. B. McKee, N. J. Doesken & J. Kleist. "The relationship of drought frequency and duration to time scales", in 8th Conf. on Applied Climatology, Anaheim, California, 1993, pp.179-184.
[9]. WMO. Standardized Precipitation Index User Guide in WMO-No. 1090. 2012,
World Meteorological Organization: Geneva 2, Switzerland.
[10]. S. M. Vicente-Serrano, S. Begueria & J. I. Lopez-Moreno. "A Multiscalar Drought Index Sensitive to Global Warming: The Standardized Precipitation Evapotranspiration Index", Journal of Climate, vol. 23(7), pp. 1696-1718, 2010. [11]. People's Republic of China National Standard. "Classification of meteorological
drought (in Chinese) GB/T 20481-2006". 2006.
[12]. K.H. Bergman, P. Sabol & D. Miskus. "Experimental indices for monitoring global drought conditions", in Proceedings of the 13th Annual Climate Diagnostics Workshop, Cambridge, Mass, 1988, pp.190-197.
[13]. W. C. Palmer. "Meteorological Drought", W. Bureau, Editor. 1965, U.S.
Goverment Printing Office: U.S. Department of Commerce.
[14]. Zengchao Hao & Amir Agha-Kouchak. "Multivariate Standardized Drought Index: A parametric multi-index model", Advances in Water Resources, vol. 57(0), pp. 12-18, 2013.
[15]. W. C. Palmer. "Keeping Track of Crop Moisture Conditions, Nationwide: The New Crop Moisture Index", Weatherwise, vol. 21(4), pp. 156-161, 1968.
[16]. W. T. Liu & F. N. Kogan. "Monitoring regional drought using the Vegetation Condition Index", International Journal of Remote Sensing, vol. 17(14), pp. 2761- 2782, 1996.
[17]. M. S. Moran, T. R. Clarke, và cộng sự. "Estimating crop water deficit using the relation between surface-air temperature and spectral vegetation index", Remote
Sensing of Environment, vol. 49(3), pp. 246-263, 1994.
[18]. P. H. Herbst, D. B. Bredenkamp & H. M. G. Barker. "A technique for the evaluation of drought from rainfall data", Journal of Hydrology, vol. 4(0), pp. 264- 272, 1966.
[19]. B. A. Shafer & L. E. Dezman. "Development of a surface water supply index (SWSI) to assess the severity of drought conditions in snowpack runoff areas", in
50th Annual Western Snow Conference, Reno, Nevada, 1982, pp.164-175.
[20]. L. OhIsson. "Water conflicts and social resource scarcity", Physics and Chemistry
of the Earth, Part B: Hydrology, Oceans and Atmosphere, vol. 25(3), pp. 213-220,
2000.
[21]. M. Singh. "Identifying and assessing drought hazard and risk in Africa", in
Regional Conference on Insurance and Reinsurance for Natural Catastrophe Risk in Africa, Casablanca Morocco, 2006, pp.37.
[22]. WMO. Climate Change and Desertification. Geneva: WMO, 2007, pp.4.
[23]. Bin He, Aifeng Lü, và cộng sự. "Drought hazard assessment and spatial characteristics analysis in China", Journal of Geographical Sciences vol. 21(2),
pp. 235-249, 2011.
[24]. J. Matsumoto. "Seasonal transition of summer rainy season over Indochina and adjacent monsoon region", Advances in Atmospheric Sciences, vol. 14(2), pp. 231- 245, 1997.
[25]. Tsing-Chang Chen & Jin-ho Yoon. "Interannual Variation in Indochina Summer Monsoon Rainfall: Possible Mechanism", Journal of Climate, vol. 13(11), pp.
1979-1986, 2000.
[26]. Lennart Olsson & Brian W. Head. "Urban water governance in times of multiple stressors: an editorial", Ecology and Society, vol. 20(1), 2015.
[27]. Thomas C. Piechota & John A. Dracup. "Drought and regional hydrologic Variation in the United States Association with the El Nino-Southern Oscillation",
Water Resources Research, vol. 32(5), pp. 1359–1373, 1996.
[28]. Aiguo Dai, Kevin E. Trenberth & Taotao Qian. "A Global Dataset of Palmer Drought Severity Index for 1870–2002: Relationship with Soil Moisture and Effects of Surface Warming", Journal of Hydrometeorology, vol. 5(6), pp. 1117-
1130, 2004.
[29]. Benjamin Lloyd-Hughes & Mark A. Saunders. "A drought climatology for Europe", International Journal of Climatology, vol. 22(13), pp. 1571-1592, 2002. [30]. Nico Wanders, Henny AJ Van Lanen & Anne F van Loon. "Indicators for drought
characterization on a global scale", "Wageningen Universiteit", 2010.
[31]. A. V. Meshcherskaya & V. G. Blazhevich. "The Drought and Excessive Moisture Indices in a Historical Perspective in the Principal Grain-Producing Regions of the Former Soviet Union", Journal of Climate, vol. 10(10), pp. 2670-2682, 1997. [32]. V. Potop & J. Soukup. "Spatiotemporal characteristics of dryness and drought in
the Republic of Moldova", Theoretical and Applied Climatology, vol. 96(3), pp.
305-318, 2009.
[33]. Xukai Zou, Panmao Zhai & Qiang Zhang. "Variations in droughts over China: 1951–2003", Geophysical research letters, vol. 32(4), pp. 4, 2005.
[34]. Shaw Rajib & Nguyen Huy. Droughts in Asian Monsoon Region. Emerald Group