CHƯƠNG 2 CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO HẠN KHÍ TƯỢNG CHO VÙNG DUYÊN HẢI MIỀN TRUNG
2.3 Phương pháp dự báo hạn khí tượng cho vùng nghiên cứu
2.3.2 Phân tích đánh giá diễn biến hạn hán của vùng nghiên cứu bằng các chỉ số hạn
Phương pháp này chia vùng nghiên cứu thành các ô lưới và coi điều kiện hạn hán của mỗi ô lưới này là độc lập, không liên quan với nhau. Để có thể áp dụng phương pháp NCDA cho vùng DHMT, các bước được thực hiện như sau [78]:
(1) Tạo ô lưới cho toàn vùng DHMT với diện tích 55km, tổng cộng có 3752 ô lưới (hình 2.9);
64
Hình 2.9 Ô lưới vùng nghiên cứu
(2) Nội suy mưa và nhiệt độ tới các ô lưới, phương pháp nội suy được sử dụng trong nghiên cứu này là phương pháp trọng số nghịch đảo khoảng cách (Inverse distance weighting, IDW). Phương pháp IDW được xuất phát từ khái niệm của luật Tobler (luật đầu tiên trong địa lý, từ năm 1970), luật này được định nghĩa là “mọi thứ quan hệ với mọi thứ, nhưng những thứ gần có quan hệ hơn là những thứ xa”.
Phương pháp IDW dựa trên nội suy đa biến sử dụng dữ liệu nội suy không gian theo khái niệm trọng số nghịch đảo khoảng cách, được phát triển bởi Cục Khí tượng quốc gia Hoa Kỳ năm 1972. Ý tưởng tổng quan dựa trên giả thiết giá trị của điểm chưa biết giá trị là giá trị bình quân trọng số của điểm đã biết ở xung quanh điểm này. Quá trình này là quá trình gán giá trị cho các điểm chưa biết sử dụng giá trị từ một tập hợp rải rác
65
các điểm có giá trị. Giá trị của điểm chưa biết là tổng trọng số của N giá trị đã biết.
IDW có thể ước tính số liệu mưa, nhiệt độ không gian ở những điểm chưa biết bằng các số liệu đã biết ở gần điểm chưa biết. Công thức của IDW được thể hiện như sau [79]:
N
i
i i biet
chua wP
P
1
(2-22)
N
i i i i
d w d
1
(2-23)
Trong đó: Pchua-biet là giá trị chưa biết của mưa hoặc nhiệt độ; Pi à giá trị đã biết của mưa hoặc nhiệt độ từ các trạm đo, wi là trọng số của mỗi trạm đo; N là tổng số lượng trạm đo mưa hoặc nhiệt độ; di là khoảng cách từ trạm đo mưa hoặc nhiệt độ i tới vị trí chưa biết giá trị; là số mũ (là một tham số khống chế), thường được chọn là 2 theo nghiên cứu của L. Xiao-song [80].
Theo Manh Hung Le, và cộng sự [81] dù phương pháp IDW nội suy mưa và nhiệt độ kém chính xác hơn các phương pháp phức tạp khác như hồi quy đa biến, mạng nơ ron thần kinh nhân tạo, nhưng khi tính toán các chỉ số hạn thì các phương pháp trên cho kết quả là tương đối giống nhau. Do đó, phương pháp IDW được lựa chọn để nội suy mưa và nhiệt độ cho các ô lưới trong vùng nghiên cứu do tính đơn giản của phương pháp.
(3) Kiểm định kết quả nội suy mưa và nhiệt độ
Để đánh giá kết quả nội suy mưa và nhiệt độ tác giả sử dụng phương pháp kiểm định như sau:
- Sử dụng 23 trạm khí tượng (trong tổng số 27 trạm khí tượng đã lựa chọn của vùng nghiên cứu) để nội suy mưa và nhiệt độ cho các ô lưới.
- Sử dụng lượng mưa và nhiệt độ ở 4 trạm khí tượng còn lại để kiểm định kết quả nội suy là: Trạm Hà Tĩnh (tỉnh Hà Tĩnh) đại diện cho khu vực phía bắc của vùng DHMT;
trạm Nha Hố (tỉnh Ninh Thuận) đại diện cho khu vực phía nam của vùng DHMT; và trạm A Lưới (tỉnh Thừa Thiên Huế), trạm Đà Nẵng (TP Đà Nẵng) đại diện cho khu vực
66
giữa của vùng DHMT, là hai điểm có địa hình bị chia cắt lớn nhất bởi Dãy núi Bạch Mã nối liền từ dãy trường sơn ra biển.
- Sử dụng 4 trạm khí tượng còn lại để kiểm định kết quả nội suy là: Trạm Hà Tĩnh (tỉnh Hà Tĩnh) đại diện cho khu vực phía bắc của vùng DHMT; trạm Nha Hố (tỉnh Ninh Thuận) đại diện cho khu vực phía nam của vùng DHMT; và trạm A Lưới (tỉnh Thừa Thiên Huế), trạm Đà Nẵng (TP Đà Nẵng) đại diện cho khu vực giữa của vùng DHMT, là hai điểm có địa hình bị chia cắt lớn nhất bởi Dãy núi Bạch Mã nối liền từ dãy trường sơn ra biển.
- Từ kết quả nội suy lượng mưa và nhiệt độ tại 4 ô lưới là 4 vị trí của 4 trạm khí tượng dùng để kiểm định tiến hành tính toán các chỉ số hạn SPI, SPEI theo kết quả nội suy lượng mưa và nhiệt độ (từ năm 1985 đến năm 2014).
- Tính toán các chỉ số hạn SPI, SPEI theo số liệu lượng mưa và nhiệt độ thực đo tại 4 trạm khí tượng dùng để kiểm định (từ năm 1985 đến năm 2014).
- Tính toán độ tin cậy (mức đảm bảo P) của phép nội suy theo công thức:
P = m/n*100 (%) Trong đó:
n là số giá trị SPI, SPEI theo liệt số liệu tính toán (với chỉ số SPI1 và SPEI1 thì n = 360 giá trị, với chỉ số SPI3 và SPEI3 thì n = 358 giá trị).
m là số giá trị phép nội suy đúng: giá trị của phép nội suy đúng khi giá trị của trị số SPI, SPEI được tính toán theo kết quả nội suy mưa và nhiệt độ có cùng cấp hạn với giá trị của trị số SPI, SPEI được tính toán theo số liệu lượng mưa và nhiệt độ thực đo (theo phân cấp hạn hán tại Bảng 2.3).
- Giá trị của P càng gần giá trị 100 (%) thì độ tin cậy của phép nội suy càng cao.
(4) Sử dụng tất cả 27 trạm khí tượng trong vùng nghiên cứu để nội suy mưa và nhiệt độ cho các ô lưới. Từ kết quả nội suy mưa và nhiệt độ tính các chỉ số hạn SPI, SPEI theo thời đoạn 1 tháng và 3 tháng cho các ô lưới trong vùng nghiên cứu;
67
(5) Áp dụng phương pháp vùng hạn không kề giáp nhau (NCDA) để đánh giá hạn theo không gian thời gian. Phương pháp NCDA phân loại các giá trị của các chỉ số SPI và SPEI trên thành các nhóm để phản ánh tình trạng hạn hán, với công thức tính như sau:
0 . 2 ,
4
0 . 2 ,
5 . 1 3
5 . 1 ,
0 . 1 2
0 . 1 ,
5 . 0 1
5 . 0 ,
0
,
SPEI SPI
SPEI SPI
SPEI SPI
SPEI SPI SPEI SPI
Dst (2-24)
Trong đó Ds,t là tình trạng hạn hán ở thời điểm t được quyết định bởi giá trị của SPI, SPEI ở cùng thời gian. Các giá trị 1, 2, 3 và 4 tương ứng với hạn nhẹ, hạn vừa, hạn nặng và hạn rất nặng.
Diện tích hạn tương ứng với từng chỉ số hạn được tính như sau:
* 100 ) 1 ( ,
_
tong t s nhe
han A
A PDA D
* 100 ) 2 ( ,
_
tong t s vua
han A
A PDA D
* 100 ) 3 ( ,
_
tong t s nang
han A
A PDA D
* 100 ) 4 ( ,
_
tong t s ratnang
han A
A PDA D
ratnang han
nang han vua
han nhe
han
tong PDA PDA PDA PDA
PDA _ _ _ _
(2-25)
Trong đóPDAhan_nhe,PDAhan_vua,PDAhan_nang,PDAhan_ratnang, PDAtong là diện tích hạn nhẹ, hạn vừa, hạn nặng, hạn rất nặng, và tất cả các loại hạn ở thời điểm t; PDAhan_nhe là tổng diện tích; A là diện tích ô lưới.