(a)
(b)
Hình 3.14. Chênh lệch nhiệt độ và lượng mưa trung bình toàn miền của 3 trường hợp có tính đến tác động của sol khí so với trường hợp chuẩn, không tính đến sol khí a) nhiệt độ trung bình
toàn miền (0C), b) lượng mưa trung bình toàn miền (mm/tháng)
Hình 3.14a cho thấy trong trường hợp DIRBC, tác động của sol khí BC làm nhiệt độ trung bình tháng tăng, vào mùa đông nhiệt độ tăng lên khoảng 0.70C, tăng vào mùa hè khoảng 0.3 đến 0.40C, nguyên nhân do BC hấp thụ bức xạ và làm nóng khí quyển. Trong trường hợp DIRSOx cho thấy tác động SOx làm giảm nhiệt độ không khí, các giá trị đều âm, nguyên nhân do sự phát tán của sunfat làm giảm nhiệt độ không khí bề mặt. Tuy nhiên trong thí nghiệm cho thấy nhiệt độ giảm không đáng kể. Đối với trường hợp tính đến ảnh hưởng của cacbon hữu cơ thì nhiệt độ có tháng tăng, có tháng giảm, lượng tăng ở mức thấp dưới 0.10C DIR0.
69
Hình 3.14b cho thấy khi tính đến tác động của cacbon đen (BC), lượng mưa trung bình tháng giảm hầu hết trong tất cả các tháng trừ tháng IX. Trường hợp giảm lớn nhất là vào tháng VII, lượng mưa trung bình tháng giảm xuống khoảng 12mm, điều này có thể giải thích là do sự giảm lượng mây. Tác động của sol khí trong các trường hợp hầu như làm giảm mưa.
Để có thể tìm hiểu chi tiết tác động của sol khí lên nhiệt và giáng thủy khu vực, luận văn tính lượng mưa và nhiệt độ trung bình tháng tại các điểm trạm của 22 tỉnh trải khắp nước Việt Nam và so sánh với quan trắc.
Các trạm được tính trong luận văn là:
Tây Bắc: Lai Châu, Điện Biên, Sơn La
Vùng núi phía Đông Bắc Bộ: Bắc Quang, Sa Pa, Cao Bằng, Bắc Cạn, Lạng Sơn, Móng Cái
Đồng bằng Bắc Bộ và Thanh Hóa: Hà Nội, Nam Định, Thanh Hóa
Bắc Trung Bộ: Vinh, Đồng Hới, Huế
Nam Trung Bộ: Đà Nẵng, Quy Nhơn, Nha Trang
Tây Nguyên: PlayCu, Buôn Mê Thuột, Đà Lạt
Đồng bằng Nam Bộ: Cần Thơ, Cà Mau
a. Tây Bắc
70
Hình 3.15b. Mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa của tỉnh Điện Biên năm 2000
Hình 3.15c. Mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa của tỉnh Sơn La năm 2000
Ở khu vực Tây Bắc, nhiệt độ thể hiện rõ 3 tháng mùa đông, tháng XII, I, II và các tháng mùa hè V, VI, VII, VIII, IX. Các trường hợp thử nghiệm dự báo diễn biến nhiệt độ trong năm 2000 khá phù hợp so với quan trắc. Tuy nhiên, chênh lệch nhiệt độ giữa các trường hợp thử nghiệm và quan trắc khoảng 50C. Có thể giải thích sự sai lệch nhiều là do Tây Bắc là khu vực có địa hình cao, lưới của mô hình chênh lệch với độ cao trạm gây nên giảm nhiệt độ. Trong trường hợp DIRBC nhiệt độ tăng khoảng 0.50C tương đối đều với các tháng.
Mô hình cũng mô phỏng khá tốt trường mưa ở khu vực Tây Bắc. Mùa mưa ở Tây Bắc là các tháng mùa hè từ tháng V đến tháng IX, cao điểm mùa mưa vào tháng VII
71
và tháng VIII. Lượng mưa mô phỏng của mô hình cao hơn so với quan trắc thực tế, đặc biệt vào hai tháng mùa mưa, tháng VII và VIII.
b. Vùng núi phía Đông Bắc Bộ
Hình 3.16a. Mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa của tỉnh Bắc Quang năm 2000
72
Hình 3.16c. Mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa của tỉnh Cao Bằng năm 2000
Hình 3.16d. Mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa của tỉnh Bắc Cạn năm 2000
73
Hình 3.16g. Mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa của tỉnh Móng Cái năm 2000
Tương tự như vùng Tây Bắc, nhiệt độ khu vực thể hiện rõ mùa lạnh từ tháng XI đến tháng II, III và mùa hè từ tháng V đến tháng IX. Đặc biệt là trạm ở Sa Pa nhiệt độ mô phỏng của mô hình cao hơn so với nhiệt độ quan trắc. Điều này cho thấy sai số nhiệt độ do ảnh hưởng của độ cao trạm là rất lớn. Chúng ta cần phải hiệu chỉnh nhiệt độ theo độ cao để tăng độ chính xác dự báo. Ở khu vực này vẫn cho thấy nhiệt độ trong trường hợp tính đến Cacbon đen cao hơn so với các trường hợp khác khoảng 20C và lệch so với quan trắc lớn vào mùa đông khoảng 4.50C đến 50C. Mô hình mô phỏng khá tốt trường mưa ở khu vực này tuy nhiên lượng mưa ít hơn so với thực tế quan trắc. Mùa mưa vào tháng mùa hè, tháng VII, VIII và IX và mùa khô là các tháng mùa đông, xuân từ tháng XI đến tháng IV năm sau.
74
Hình 3.17a. Mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa của Hà Nội năm 2000
Hình 3.17b. Mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa của tỉnh Nam Định năm 2000
75
Ở khu vực Đồng bằng Bắc Bộ và Thanh Hóa, chúng ta đã thấy khả năng dự báo nhiệt độ đã chính xác hơn, các đường nhiệt độ sát nhau hơn. Trường hợp tác động của sol khí SOx và không có sol khí vẫn không khác mấy. Trong trường hợp có tính đến tác động của BC, nhiệt độ vẫn tăng lên 2 đến 30C so với các trường hợp khác.
Các trường hợp thử nghiệm đều mô phỏng khá phù hợp với quan trắc, thể hiện được mùa mưa ở khu vực này là vào tháng VII đến tháng IX
d. Bắc Trung Bộ
Hình 3.18a. Mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa của Vinh năm 2000
76
Hình 3.18c. Mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa của Huế năm 2000
Ở khu vực Bắc Trung bộ, nhiệt độ đồng đều hơn, khả năng dự báo của mô hình chính xác hơn. Trường hợp DIRBC vẫn làm cho nhiệt độ tăng hơn so với các trường hợp khác khoảng 1 đến 20C.
Các trường hợp đều mô phỏng tốt hai mùa rõ rệt khu vực này. Mùa mưa từ tháng VIII đến tháng I năm sau. Mùa khô vào các tháng IV, V và VI. Trường hợp có tính đến tác động của cacbon hữu cơ cho kết quả tương đối giống với SOx. Ở đây cũng thấy rõ lượng mưa của trường hợp DIRBC giảm hơn so với các trường hợp khác. Mưa IX, X, XI, mùa khô III đến tháng VI
e. Nam Trung Bộ
77
Hình 3.19b. Mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa Quy Nhơn năm 2000
Càng đi vào phía Nam, khả năng mô phỏng nhiệt độ của mô hình càng chính xác, nhiệt độ chênh lệch so với quan trắc chỉ khoảng 10C. Nhiệt độ tương đối đồng đều, không phân chia mùa đông và mùa hè. Trường hợp DIROC và DIRSOx tương tự như nhau, sai lệch rất ít. Trường hợp DIRBC, nhiệt độ vẫn lớn hơn so với hai trường hợp còn lại.
Mô hình mô phỏng tốt mùa mưa và mùa khô ở Đà Nẵng, tuy nhiên ở Quy Nhơn, lượng mưa vượt quá so với quan trắc đặc biệt là tháng XII, I và II.
f. Tây Nguyên
78
Hình 3.20b. Mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa Buôn Mê Thuột năm 2000
Hình 3.20c. Mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa Đà Lạt năm 2000
Ở Tây Nguyên, đặc biệt là PlayCu nhiệt độ mô phỏng khá tốt, đồng thời nhiệt độ trong trường hợp DIRBC, DIROC và DIRSOx là tương tự nhau và gần với quan trắc.
Lượng mưa mô phỏng đều bị vượt quá vào các tháng XII, I, II, III
79
Hình 3.21a. Mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa Cần Thơ năm 2000
Hình 3.21b. Mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa Ca Mau năm 2000
Ở khu vực Nam Bộ, nhiệt độ giữa các tháng tương đối đồng nhất, chỉ chênh nhau 1 đến 20C. Trường hợp DIRBC luôn cao hơn, nhưng chênh lệch giảm đi và gần với quan trắc hơn.
Mô phỏng mưa khu vực này thường lớn hơn so với quan trắc vào các tháng mùa XII, I và II.
80
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Sol khí tác động trực tiếp và gián tiếp lên trữ lượng bức xạ của Trái Đất, do vậy ảnh hưởng không nhỏ tới khí hậu Trái Đất. Nhằm mục đích đánh giá sự ảnh hưởng của sol khí tới khu vực Đông Nam Á, luận văn đã tiến hành nghiên cứu tác động của các loại sol khí sunfat, cacbon hữu cơ và cacbon đen tới nhiệt độ và giáng thủy của khu vực.
Sự tác động của sol khí Cacbon đen lên cán cân thuần bức xạ của khí quyển cho thấy Cacbon đen đã hấp thụ lượng lớn bức xạ và làm nóng cột khí quyển, dẫn đến tăng nhiệt độ khí quyển và làm giảm lượng giáng thủy do giảm lượng mây bao phủ. Sự tác động của sol khí Sunfat và Cacbon hữu cơ lên khí quyển là rất nhỏ, do vậy ảnh hưởng không lớn tới nhiệt độ và giáng thủy khu vực.
Mô hình mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa của khu vực trong tất cả các trường hợp thử nghiệm là tương đối tốt. Tuy nhiên ở các vùng núi cao, mô hình không mô phỏng được chi tiết địa hình nên nhiệt độ thường giảm hơn so với nhiệt độ quan trắc của trạm.
Nhiệt độ trung bình tháng trong trường hợp tính đến tác động của sol khí Cacbon đen luôn cho nhiệt độ cao hơn và lượng mưa giảm so với các trường hợp khác.
Trường hợp sol khí là OC và SOx tương tự như nhau và sai lệch rất ít so với trường hợp chuẩn, trường hợp không tính đến tác động của sol khí.
Đây mới chỉ là những thử nghiệm ban đầu để đánh giá tác động của các sol khí tới hệ thống khí hậu khu vực Đông Nam Á, đề nghị trong tương lai cần có những nghiên cứu sâu hơn nữa cho lĩnh vực này.
81
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
1. Trần Tân Tiến (1997), “Dự báo thời tiết bằng phương pháp số trị”, NXB ĐHQGHN, Hà Nội.
2. Trần Tân Tiến, “Đối lưu khí quyển”, NXB ĐHQGHN, Hà Nội.
Tiếng Anh
3. Yan Huang, Robert E. Dickinson, William L. Chameides (2005), “Impact of aerosol indirect effect on surface temperature over East Asia”, Georgia Institute of Technology, New York.
4. Y. Yin, K. Carslaw, G. Feingold (2004), “Cloud processing and transport of
aerosol and the feedback on cloud microstructure and precipitation”,
University of Leeds, UK.
5. Li Shu, Wang Tijian, Zhuang Bingliang, Han Yong, “Indirect Radiative Forcing and Climate Effect of the Anthropogenic Nitrate Aerosol on
Regional Climate of China”, Nanjing University, China.
6. Giorgi, F., X. Q. Bi, Y. Qian (2003), “Indirect effects of anthropogenic sulfate on the climate of East Asia as simulated with a regional coupled
climate-chemistry/aerosol model”, Climatic Change, 58, 345-376.
7. J.Wu, C. Fu, Y. Xu, J.P.Tang, W. Wang. Z. Wang (2008), “Simulation of direct effects of black carbon aerosol on temperature and hydrological cycle
in Asia by a Regional Climate Model”, Meteorology and Atmospheric
Physics, The Netherland.
8. Yan Huang (2005), “Assessment of the Direct and Indirect Effects of Anthropogenic Aerosols on Regional Precipitation over East Asia Using a
Coupled Regional Climate-Chemistry-Aerosol Model”, Georgia Institute of