2.4 Kết luận chương 2
(1) Vùng DHMT là một trong những vùng thường xảy ra hạn hán, trong 35 năm từ 1980 đến 2014 đã xảy ra 5 đợt hạn điển hình, hạn hán xảy ra ở cả 3 vụ. Đợt hạn nặng nhất là năm 1998, sau đó đến năm 1993, 2005, 2010 và 1988. Thời kỳ hạn căng thẳng nhất ở DHMT là vào vụ Hè thu từ cuối tháng 6 đến đầu tháng 9, tần suất xảy ra hạn trên diện rộng của vùng DHMT là 5-9 năm thì xảy ra một lần.
(2) Sự thay đổi SST và SOI ở TBD đã gây ra các hoạt động ENSO dẫn đến sự bất thường của các khối khí biển cũng như sự hoạt động của gió mùa và các nhiễu động xích đạo- nhiệt đới TBD, làm biến đổi thời tiết ở bán đảo Đông Dương trong đó có vùng nghiên cứu.
(3) Phân tích và sử dụng số liệu mưa và nhiệt độ tại 27 trạm khí tượng trong vùng nghiên cứu, đã thu thập số liệu SSTA tại vùng Nino3.4 và số liệu chỉ số SOI từ Cục Khí quyển và Đại dương Mỹ (NOAA). Các số liệu này đều đảm bảo độ tin cậy để tính tốn. (4) Lựa chọn được hai chỉ số hạn khí tượng dùng trong nghiên cứu là chỉ số chuẩn hóa lượng mưa (SPI) và chỉ số chuẩn hóa lượng mưa và bốc hơi (SPEI). Trong đó chỉ số SPEI là chỉ số chưa được áp dụng và nghiên cứu rộng rãi ở Việt Nam cũng như vùng vùng DHMT.
(5) Phương pháp đánh giá diễn biến hạn hán của vùng nghiên cứu trong các đợt xảy ra El Nino và phương pháp phân tích mối tương quan giữa SSTA & SOI với các chỉ số hạn SPI, SPEI đã được sử dụng để đánh giá ảnh hưởng của ENSO đến diễn biến hạn hán của vùng DHMT.
(6) Lựa chọn được phương pháp dự báo hạn khí tượng là mạng noron thích nghi mờ (ANFIS) với biến đầu ra là các chỉ số hạn (SPI, SPEI) ở tương lai, biến đầu vào là các chuỗi SSTA, SOI và chuỗi chỉ số hạn (SPI, SPEI) ở các bước thời gian trước.
(7) Thiết lập được 5 mơ hình dự báo với biến và số biến đầu vào khác nhau, chất lượng dự báo của 5 mơ hình này được so sánh, đánh giá để tìm ra mơ hình dự báo phù hợp cho vùng nghiên cứu. Đồng thời đã đưa ra sơ đồ các bước lập trình chương trình dự báo hạn khí tượng cho vùng nghiên cứu trên ngơn ngữ lập trình Matlab.
CHƯƠNG 3 XÂY DỰNG MƠ HÌNH CẢNH BÁO SỚM HẠN KHÍ TƯỢNG CHO VÙNG DUYÊN HẢI MIỀN TRUNG
3.1 Diễn biến hạn hán theo không gian, thời gian của vùng nghiên cứu
3.1.1. Phân tích kết quả kiểm định nội suy lượng mưa và nhiệt độ
Từ kết quả tính tốn các chỉ số hạn SPI, SPEI theo kết quả nội suy lượng mưa, nhiệt độ và quả tính tốn các chỉ số hạn SPI, SPEI theo số liệu lượng mưa, nhiệt độ thực đo tại 4 trạm khí tượng dùng để kiểm định (từ năm 1985 đến năm 2014), thì kết quả tính tốn độ tin cậy của phép nội suy như bảng sau:
Bảng 3.1. Độ tin cậy của phép nội suy mưa và nhiệt độ (%)
Trạm
Theo chỉ số SPI Theo chỉ số SPEI
SPI1 (360 giá trị) SPI3 (358 giá trị) SPEI1 (360 giá trị) SPEI3 (358 giá trị) Hà Tĩnh 83,3 (300/360) 85,2 (305/358) 86,1 (310/360) 88,0 (315/358) A Lưới 75,0 (270/360) 79,3 (284/358) 77,8 (280/360) 79,3 (284/358) Đà Nẵng 72,2 (260/360) 73,5 (263/358) 75,0 (270/360) 76,3 (273/358) Nha Hố 86,1 (310/360) 88,3 (316/358) 87,5 (315/360) 88,8 (318/358) Từ kết quả của bảng trên cho thấy độ tin cậy của phép nội suy tại trạm Nha Hố và trạm Hà Tĩnh là cao hơn trạm A Lưới và Đà Nẵng (cao nhất là trạm Nha Hố và thấp nhất là trạm Đà Nẵng).
Từ hình 2.5 (chương 2) cho thấy mật độ số trạm để tính nội suy cho trạm Nha Hố và trạm Hà Tĩnh là lớn hơn so với trạm A Lưới và Đà Nẵng, hơn nữa tại vị trí trạm A Lưới và Đà Nẵng lại bị chia cắt địa hình lớn bởi Dãy Bạch Mã. Điều này cho thấy kết quả tính tốn độ tin cậy của phép nội suy là khá phù hợp với mật độ trạm và địa hình của khu vực nghiên cứu.
Cũng từ kết quả của bảng 3.1 cho thấy độ tin cậy của phương pháp nội suy lượng mưa và nhiệt độ chưa được cao, đặc biệt là ở những vùng có mật độ số trạm dùng để nội suy ít và bị chia cắt địa hình lớn. Tuy nhiên, độ tin cậy của phương pháp nội suy đều lớn hơn 70%. Vì thế có thể dùng phương pháp nội suy này để nội suy lượng mưa và nhiệt độ phục vụ cho việc tính tốn chỉ số hạn của vùng nghiên cứu.
3.1.2 Diễn biến hạn hán theo thời gian của vùng nghiên cứu
Chỉ số bình quân hạn hán theo chỉ số SPI và SPEI cho vùng BTB, NTB và tồn vùng DHMT được tính bằng trung bình hóa các chỉ số SPI và SPEI theo ơ lưới cho từng tháng. Trong hình 3.1 và 3.2 diễn tả xu thế diễn biến hạn hán lần lượt của các chỉ số SPI, SPEI 1 tháng và SPI, SPEI 3 tháng của vùng BTB. Hình 3.3 và 3.4 diễn tả xu thế diễn biến hạn hán lần lượt của các chỉ số SPI, SPEI 1 tháng và SPI, SPEI 3 tháng của vùng NTB. Trong hình 3.5 và hình 3.6 diễn tả xu thế diễn biến hạn hán lần lượt của các chỉ số SPI, SPEI 1 tháng và SPI, SPEI 3 tháng của toàn vùng DHMT.