Các nghiên cứu về hạn hán trên thế giới

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ DỰ BÁO HẠN

1.2 Tình hình hạn hán và các nghiên cứu về hạn hán trên thế giới

1.2.2 Các nghiên cứu về hạn hán trên thế giới

Trên thế giới, có rất nhiều tác giả nghiên cứu về hạn hán. Nhưng do tính phức tạp của hiện tượng này, đến nay vẫn chưa có một phương pháp chung cho các nghiên cứu về

24

hạn hán. Trong việc xác định, nhận dạng, giám sát và cảnh báo hạn hán, các tác giả thường sử dụng công cụ chính là các chỉ số hạn hán. Việc theo dõi sự biến động của giá trị các chỉ số hạn hán sẽ giúp ta xác định được sự khởi đầu, thời gian kéo dài cũng như cường độ hạn. Chỉ số hạn hán là hàm của các biến đơn như lượng mưa, nhiệt độ, bốc thoát hơi, dòng chảy... hoặc là tổng hợp của các biến. Mỗi chỉ số đều có ưu điểm nhược điểm khác nhau, và mỗi nước đều sử dụng các chỉ số phù hợp với điều kiện của nước mình. Việc xác định hạn hán bằng các chỉ số hạn không chỉ áp dụng với bộ số liệu quan trắc mà còn áp dụng với bộ số liệu là sản phẩm của mô hình khí hậu khu vực và mô hình khí hậu toàn cầu. Trong quá trình nghiên cứu hạn, việc xác định các đặc trưng của hạn là hết sức cần thiết, như xác định: sự khởi đầu và kết thúc hạn, thời gian kéo dài hạn, phạm vi mở rộng của hạn, mức độ hạn, tần suất và mối liên hệ giữa những biến đổi của hạn với khí hậu [27].

Các phân tích về hạn hán trên quy mô toàn cầu của Aiguo Dai, và cộng sự [28], theo khu vực và địa phương của Benjamin Lloyd-Hughes & Mark A. Saunders [29] đã thông qua các chỉ số hạn dựa trên số liệu mưa, nhiệt độ và độ ẩm quan trắc trong quá khứ cho thấy số đợt hạn, thời gian kéo dài hạn, cũng như tần suất và mức độ của nó ở một số nơi đã tăng lên đáng kể. Nổi bật lên trong nghiên cứu hạn trên quy mô toàn cầu là nghiên cứu của Nico Wanders, và cộng sự [30], trong nghiên cứu của mình tác giả đã phân tích ưu điểm, nhược điểm của 18 chỉ số hạn hán bao gồm cả chỉ số hạn khí tượng, chỉ số hạn thủy văn, chỉ số độ ẩm, rồi lựa chọn ra các chỉ số thích hợp để áp dụng phân tích các đặc trưng của hạn hán trong năm vùng khí hậu khác nhau trên toàn cầu: vùng xích đạo, vùng khô hạn cực, vùng nhiệt độ ấm, vùng tuyết, vùng địa cực. Nhiều nghiên cứu cho thấy sự giảm lượng mưa đáng kể đi kèm với sự tăng nhiệt độ sẽ làm tăng quá trình bốc hơi, gây ra hạn hán nghiêm trọng hơn (A. V. Meshcherskaya & V. G. Blazhevich [31], cùng với xu thế nóng lên trên toàn cầu giai đoạn (1980-2000), tần suất và xu thế hạn tăng lên và xảy ra nghiêm trọng hơn vào bất cứ mùa nào trong năm, như ở Cộng hòa Séc cứ khoảng 5 năm lại xảy ra đợt hạn hán nặng trong suốt mùa đông hoặc mùa hè, với mức độ nặng và tần suất lớn nhất vào tháng IV và tháng VI (xảy ra trên toàn bộ lãnh thổ với tổng diện tích là 95%); hạn xảy ra vào các tháng mùa hè ở Hy Lạp ảnh hưởng nghiêm trọng đến hoa màu và sự cung cấp nước trong thành phố; ở Cộng hòa Moldova, cứ 2 năm thì lại có một đợt hạn nặng vào mùa thu [32]. Bên cạnh sự gia tăng về tần suất và mức độ hạn,

25

thời gian kéo dài các đợt hạn cũng tăng lên đáng kể, thời gian xảy ra hạn có thể kéo vài tháng đến vài năm ở nhiều quốc gia. Nghiên cứu hạn dựa trên bộ số liệu mưa và nhiệt độ tháng quan trắc với bước lưới 0,5 trên toàn lãnh thổ Châu Âu 35-70N và 35E- 10W (Benjamin Lloyd-Hughes & Mark A. Saunders [29]) đã chỉ ra rằng thời gian hạn hán lớn nhất trung bình trên mỗi ô lưới ở Châu Âu là 48 ± 17 tháng, tần suất hạn hán cao hơn xảy ra ở lục địa Châu Âu, thấp hơn ở bờ biển phía đông bắc Châu Âu, bờ biển Địa Trung Hải, thời gian hạn kéo dài nhất thì xảy ra ở Italya, đông bắc Pháp, đông bắc Nga, với thời gian kéo dài là 40 tháng. Xukai Zou, và cộng sự [33] đã chỉ ra rằng hạn hán ở phía bắc Trung Quốc có xu thế tăng lên kể từ sau những năm 1990, đặc biệt có vài vùng hạn hán kéo dài 4-5 năm từ năm 1997 đến năm 2003. Vì vậy, có thể nói trên thế giới đã có rất nhiều các nghiên cứu về hạn hán và đi đến kết luận: ① Hạn hán là hiện tượng hết sức phức tạp mà sự hình thành là do cả hai nguyên nhân: tự nhiên và con người; ② Các yếu tố tự nhiên gây hạn như sự dao động của các dạng hoàn lưu khí quyển ở phạm vi rộng và các vùng xoáy nghịch, hoặc các hệ thống áp thấp cao, sự biến đổi khí hậu, sự thay đổi nhiệt độ mặt nước biển như El Nino) ; ③ và các nguyên nhân do con người như nhu cầu nước ngày càng gia tăng, phá rừng, ô nhiễm môi trường ảnh hưởng tới nguồn nước, quản lý đất và nước kém bền vững, gây hiệu ứng nhà kính,... Hiện nay, rất nhiều chỉ số/hệ số hạn khác nhau đã được phát triển và ứng dụng ở các nước trên thế giới như: Chỉ số ẩm Ivanov (1948), chỉ số khô Budyko (1950), chỉ số khô Penman, chỉ số gió mùa GMI, chỉ số mưa chuẩn hóa SPI, chỉ số chuẩn hóa lượng mưa và bốc hơi SPEI, chỉ số Sazonov, chỉ số Koloskov (1925), hệ số khô, hệ số cạn, chỉ số Palmer (PDSI), chỉ số độ ẩm cây trồng (CMI), chỉ số cấp nước mặt (SWSI), chỉ số RDI (Reclamation Drought Index)... Kinh nghiệm trên thế giới cho thấy hầu như không có một chỉ số nào có ưu điểm vượt trội so với các chỉ số khác trong mọi điều kiện. Do đó, việc áp dụng các chỉ số/hệ số hạn phụ thuộc vào điều kiện cụ thể của từng vùng cũng như hệ thống cơ sở dữ liệu quan trắc sẵn có ở vùng đó [34].

Nhằm mục đích giảm nhẹ tác hại của hạn hán, ở một số nước phát triển trên thế giới đã thành lập các trung tâm giám sát, dự báo, cảnh báo hạn hán. Nhiệm vụ chính của các trung tâm này là:

1. Theo dõi, giám sát, dự báo và cảnh báo hạn hán;

26

2. Phối hợp với các ban ngành có liên quan để đề xuất và tiến hành các hoạt động ngăn ngừa, phòng tránh và giảm nhẹ tác hại của hạn hán;

3. Phối hợp với các cơ quan nghiên cứu khoa học xây dựng các phương pháp dự báo và cảnh báo hạn hán.

Kinh nghiệm và thành tựu trong giám sát, cảnh báo hạn hán ở một vài quốc gia như sau:

 Ở Mỹ

Đã thành lập Trung tâm Quốc gia về giảm nhẹ hạn hán (The National Drought Mitigation Center – NDMC). Các dạng thông tin về hạn hán được phát hành thường xuyên cho các ngành ở Mỹ, đặc biệt là cho nông nghiệp, bao gồm:

 Đánh giá các điều kiện hạn gần đây và hiện trạng hạn hán dựa trên sự phối hợp giám sát hạn hán toàn diện giữa các cơ quan của Bộ Nông nghiệp và Trung tâm Quốc gia về Giảm nhẹ hạn hán;

 Các bản đồ chỉ số hạn của Cơ quan Khí quyển Đại dương Quốc gia (NOAA) cho 6, 12 tuần trước;

 Nhận định về hạn hán mùa do Trung tâm Dự báo Khí hậu thuộc NOAA (được cập nhật hàng tháng);

 Tính toán của NOAA về lượng mưa cần có đến cuối các đợt hạn hán trên toàn nước Mỹ;

 Giám sát độ ẩm đất: Hiện trạng độ ẩm đất trên các bang/các khu vực;

 Giám sát hạn hán của NOAA thông qua các chỉ số hạn, bao gồm: Chỉ số chuẩn hoá lượng mưa, tỷ chuẩn lượng mưa hàng tháng; Chỉ số hạn khắc nghiệt theo Palmer (cập nhật hàng tuần); Chỉ số ẩm cây trồng (cập nhật hàng tuần).

Đã tập trung vào 3 hoạt động bắt buộc của kế hoạch phòng chống hạn hán là: 1) Giám sát và cảnh báo sớm; 2) Đánh giá nguy cơ rủi ro và tác động; 3) Giảm nhẹ và ứng phó với hạn hán.

 Ở Úc

27

Từ năm 1965 đã thành lập tổ chức theo dõi và phục vụ phòng chống hạn hán (Bureau's Drought Watch Service) với sự liên kết giữa cơ quan khí tượng Úc (BOM [35]) và cơ quan nông nghiệp trên toàn quốc đến tận các bang. Tổ chức này cung cấp thời điểm bắt đầu thống nhất để cảnh báo hạn trên toàn quốc. Những thông báo chính thức về hạn hán được kết hợp với những yếu tố khác như mưa và trách nhiệm của các cơ quan khác của chính phủ. Kể từ khi thực hiện “Chính sách quốc gia về hạn hán” năm 1992, tổ chức này đã triển khai các công việc phân tích tình hình mưa. Các sản phẩm phân tích mưa được công bố thông qua bản tin thời tiết hoặc qua website của tổ chức này. Cũng giống như ở Mỹ, các thông tin viễn thám được ứng dụng rộng rãi trong việc xây dựng các sản phẩm về giám sát và cảnh báo hạn hán.

 Ở Trung Quốc

Chính phủ Trung Quốc rất coi trọng việc giám sát, dự báo và đánh giá ảnh hưởng của hạn hán. Trung tâm Khí hậu Quốc gia (NCC) thuộc Cục Khí tượng Trung Quốc (CMA [36]) được thành lập từ năm 1995 đã xây dựng và vận hành một hệ thống giám sát và cảnh báo sớm hạn hán với nhiều sản phẩm khác nhau như các bản tin hạn hán hàng tháng, hàng năm. Ở Trung Quốc đã thực hiện thành công việc đánh giá phạm vi tác hại của hạn hán, đặc biệt là giám sát hạn hán và dự báo, cảnh báo hạn hán cũng như đánh giá mức độ ảnh hưởng. Việc đánh giá, giám sát và dự báo hạn hán được tiến hành với sự trợ giúp của công nghệ viễn thám, trong đó đã sử dụng số liệu về chỉ số thực vật đo từ vệ tinh VCI (Vegetation Condition Index) và chỉ số cung cấp nước thực vật WSVI (Water Supplying Vegetation Index). Việc sử dụng mô hình WSVI để giám sát và dự báo hạn hán được tiến hành trên cơ sở phân tích cường độ hạn hán, phân bố không - thời gian của hạn hán. Đã tiến hành xác định các mức độ tin cậy về chỉ số cường độ hạn hán và các dị thường về hạn hán. Sau đó vận dụng các kỹ thuật phi tuyến tính phổ động lực học để xây dựng mô hình dự báo hạn hán với các ngưỡng thời gian khác nhau. Mô hình dự báo với độ chính xác trung bình là 85%. Việc dự báo hạn nông nghiệp và xác định nhu cầu tưới bằng viễn thám được tiến hành dựa trên cơ sở mô hình cân bằng nước và quan hệ giữa cây trồng với các điều kiện môi trường. Bằng mô hình này có thể dự báo sự biến động của lượng nước trong đất và nhu cầu tưới tiêu, với các khoảng thời gian dự báo là 10 ngày, 20 ngày, 30 ngày, với độ chính xác là 95%, 90% và 88% theo từng

28

mức thời gian. Căn cứ vào các kết quả nghiên cứu thực nghiệm đã xác định được các chỉ tiêu và các cấp hạn hán đối với một số cây trồng như tiểu mạch, ngô, bông từ đó có thể dự báo, cảnh báo được mức độ hạn hán.

Các chuyên gia về hạn đều nhấn mạnh tầm quan trọng của dự báo và quản lý trong việc giảm nhẹ thiệt hại do hạn gây ra. Điều đó được thể hiện trong công thức mang tính khái niệm: (Rủi ro của một thảm hoạ) = (Thiên tai)(Tính dễ tổn hại)/(Quản lý). Việc giảm nhẹ ảnh hưởng của hạn hán đòi hỏi sử dụng tất cả thành tố của chu trình quản lý thảm hoạ thiên tai: Phòng chống (Dự phòng -> Giảm nhẹ -> Dự báo, dự đoán và cảnh báo sớm -> Thiên tai) -> Phục hồi (Đánh giá tác động -> Phản ứng -> Phục hồi -> Xây dựng lại). Vì vậy, dự báo, cảnh báo hạn hán là một trong những thành tố rất quan trọng, góp phần rất lớn trong việc giảm nhẹ thiệt hại do hạn hán gây ra. Công tác dự báo, cảnh báo hạn hán có định hướng chung như sau:

 Lựa chọn các chỉ số hạn thích hợp và tiến hành giám sát hạn trên cơ sở các chỉ số đã lựa chọn.

 Trên cơ sở kết quả giám sát hạn tiến hành phân tích đặc điểm cơ bản của hạn hán về phân bố không gian trong đó có xây dựng các bản đồ hạn với tỉ lệ khác nhau và cả diễn biến về thời gian, trong đó có xác định mùa hạn và dự kiến xu thế tương lai của hạn.

 Phân vùng hạn nhằm xác định đặc thù và nguy cơ hạn trên từng bộ phận lãnh thổ.

 Xây dựng công nghệ dự báo, cảnh báo hạn.

Hiện nay, dự báo, cảnh báo hạn được thực hiện theo hai cách tiếp cận chính:

(1) Dự báo trực tiếp các chỉ số hạn (hạn khí tượng, nông nghiệp, thủy văn) bằng các mô hình dự báo thống kê thuần túy. Phương pháp này dựa trên mối tương quan giữa chỉ số đặc trưng hạn hán với các nhân tố hoàn lưu quy mô lớn cũng như các đặc trưng về ENSO, … Nhiều nghiên cứu đã chứng minh rằng các đặc trưng ENSO (nhiệt độ bề mặt biển các vùng Nino SST, chỉ số dao động Nam bán cầu SOI, áp suất bề mặt biển SLP,

…) là những nhân tố quan trọng đối với hạn hán và có thể sử dụng làm nhân tố dự báo.

Năm 2009, Ashkan Farokhnia, và cộng sự [37] đã sử dụng 2 nhân tố SST và SLP và thử

29

nghiệm dự báo thành công chỉ số hạn hiệu dụng EDI trên toàn lảnh thổ Iran.

(2) Cách tiếp cận thứ 2 là dự báo trên cơ sở sản phẩm dự báo của các mô hình khí hậu, mô hình thủy văn. Phương pháp này liên quan trực tiếp đến khả năng dự báo các điều kiện khí hậu, thủy văn đem lại các đặc tính vật lý của hạn hán, trước hết là mưa, nhiệt độ, dòng chảy, độ ẩm đất.

Hai phương pháp chính được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu dự báo khí hậu quy mô khu vực và quốc gia là phương pháp thống kê thực nghiệm và phương mô hình hóa động lực. Phương pháp thống kê thực nghiệm được xây dựng trên cơ sở các nguồn số liệu khí hậu quá khứ trong khi các mô hình động lực dựa trên các nguyên lý cơ bản nhiệt động lực học trong khí quyển để mô phỏng các hiện tượng, các quá trình vận động của toàn bộ khí quyển đối với khu vực quan tâm. Mặc dù các mô hình thống kê thực nghiệm hiện đang được sử dụng chủ yếu tại một số trung tâm dự báo khí hậu khu vực và quốc tế, song cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ máy tính và những hiểu biết sâu về bản chất vật lý các quá trình trong khí quyển đã tạo điều kiện cho việc phát triển và ứng dụng các mô hình động lực trong dự báo khí hậu (DBKH), đặc biệt tại các trung tâm nghiên cứu DBKH lớn trên thế giới như Trung tâm Dự báo Thời tiết Hạn vừa Châu Âu (ECMWF), Viện Nghiên cứu Quốc tế về Khí hậu và Xã hội (IRI), Trung tâm Khí hậu Hadley-Anh, Trung tâm Quốc gia Dự báo Môi trường Mỹ (NCEP),...

Mô hình động lực DBKH được phát triển đầu tiên là các mô hình hoàn lưu chung khí quyển (General Circulation Model, GCM) dự báo cho toàn cầu. Mô hình GCM thường có độ phân giải trên 1 độ kinh vĩ nên không thể biểu diễn đủ chi tiết các đặc trưng khí hậu của khu vực và địa phương. Chính vì vậy, cần thiết phải chi tiết hóa thông tin dự báo từ GCM trước khi được ứng dụng. Biện pháp khoa học phổ biển hiện nay là chi tiết hóa (downscaling) thống kê và động lực. Chi tiết hóa thống kê là phương pháp xây dựng mối quan hệ giữa thông tin khí hậu địa phương với kết quả dự báo GCM hoặc số liệu tái phân tích trong quá khứ. Mối quan hệ này sau đó được sử dụng để dự báo điều kiện khí hậu địa phương trên cơ sở sản phẩm dự báo của mô hình GCM. Chi tiết hóa động lực là lồng một mô hình khí hậu khu vực phân giải cao (Regional Climate Model, RCM) vào mô hình GCM để GCM điều khiển RCM thông qua điều kiện biên xung quanh của miền RCM, còn RCM phát triển khí hậu trong miền hữu hạn của mình. Như vậy, khí hậu của

30

mô hình khu vực được xác định bởi sự cân bằng giữa hai nhân tố: (i) Những thông tin được cung cấp bởi điều kiện biên xung quanh và ii) động lực học và vật lý của mô hình RCM (F. Giorgi & L. O. Mearns [38]).

Có một số mô hình động lực dự báo toàn cầu hiện đang được ứng dụng để dự báo chuẩn sai hoàn lưu trung bình mùa trước một hay nhiều tháng, trong số đó đáng chú ý là hệ thống mô hình dự báo khí hậu toàn cầu CFS (Climate Forecast System) của Trung tâm Dự báo Môi trường Mỹ (NCEP). Đây là hệ thống mô hình kết hợp đầy đủ đồng thời giữa mô hình khí quyển, mô hình đất và mô hình đại dương, được đưa vào nghiệp vụ từ năm 2004 tại NCEP. Hiện tại, hạn dự báo của CFS là 9 tháng. Gần đây, để tăng cường khả năng ứng dụng sản phẩm dự báo của CFS trong thực tế, một số các nghiên cứu đã áp dụng phương pháp chi tiết hóa thống kê và chi tiết hóa động lực để chi tiết hóa thông tin dự báo từ CFS. Mô hình phổ khu vực RSM (Regional Spectral Model) phát triển bởi NCEP có tương đồng về lõi động lực và vật lý được lựa chọn trong các nghiên cứu này (Suranjana Saha, và cộng sự [39]).

Một số nghiên cứu gần đây đã chỉ ra những kết quả tích cực trong việc ứng dụng mô hình động lực DBKH để nghiên cứu dự báo hạn hán. Ví dụ như đã bắt đầu sử dụng kết quả dự báo từ mô hình CFS để giám sát và cảnh báo hạn hán. Các cảnh báo hạn hán cho 1, 3, 6 tháng tiếp theo được cung cấp miễn phí cho người sử dụng qua internet. Ở Mỹ đã sử dụng mô hình dự báo CFS để dự báo hạn hán cho tháng 8 năm 2011 trên toàn lục địa ở Mỹ theo chỉ tiêu độ ẩm đất. Gần đây, Đài Loan đã ứng dụng bộ mô hình DBKH toàn cầu và khu vực GSM/RSM để tính toán các đặc trưng khí hậu. Các đặc trưng khí hậu sau đó được sử dụng như đầu vào cho mô hình thủy văn để đưa ra các cảnh báo về hạn thủy văn (C. M. Liu, và cộng sự [40]).