VI. KỊCH BẢN BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU CHI TIẾT CHO KHU VỰC TRUNG TRUNG BỘĐẾ N
6.1. Phương pháp xây dựng kịch bản
Như phần III đã phân tích, trong chuyên đề này, phương pháp hạ quy mô động lực đã được lựa chọn để xây dựng các kịch bản (hay còn gọi là dự tính) biến đổi khí hậu chi tiết cho khu vực Trung Trung Bộ dựa theo 2 kịch bản phát thải chính là A1B (phát thải trung bình) và A2 (phát thải cao). Kịch bản A1B cho biết khả năng xảy ra nhiều nhất còn A2 là khả năng tiêu cực nhất có thể xảy ra, có ích trong việc cảnh báo những hậu quả của biến đổi khí hậu với tất cả các lĩnh vực tự nhiên và xã hội. Cũng cần nhắc lại rằng, phương pháp hạ quy mô động lực có khả năng nắm bắt được các ảnh hưởng phi tuyến tính quy mô vừa và cung cấp các thông tin thống nhất giữa các biến khí hậu khác nhau. Hạn chế chính của phương pháp này là tài nguyên tính toán đòi hỏi rất nhiều và các sơ đồ tham số hóa sử dụng ở quy mô dưới lưới có thế hoạt động ở ngoài khoảng được thiết kế trong bối cảnh biến đổi khí hậu trong tương lai.
Hai mô hình RegCM3 và CCAM, sau khi chạy cho thời kỳ chuẩn đã được tiếp tục chạy cho thời kỳ tương lai trên hệ thống máy tính song song của Bộ môn Khí tượng, Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học thuộc trường Đại học Khoa học tự nhiên. Cả hai mô hình đều chạy với 2 kịch bản A1B và A2. Việc xây dựng kịch bản được thực hiện với việc dự đoán 4 yếu tố chính là lượng mưa, nhiệt độ trung bình, nhiệt độ cực đại, nhiệt độ cực tiểu và 2 hiện tượng mang tính cực đoan là nắng nóng và mưa lớn trong các mùa sẽ thay đổi như thế nào trong tương lai. Từ kết quả của chương trước cho thấy RegCM có những sai số hệ thống như việc cho kết quả mô phỏng nhiệt độ thấp hơn thực tế. Những sai số hệ thống này khi được xác định sẽ giúp cho việc xử lý kết quả dự tính trong tương lai được dễ dàng hơn. Mô hình RegCM đã được chạy nhiều năm tại Bộ môn Khí tượng và đã có nhiều công trình được công bố liên quan đến kết quả mô hình này (như: Phan Văn Tân và ccs., 2009; Phan Văn Tân, 2010; Phan Văn Tân và Hồ Thị Minh Hà, 2008ab; Phan Văn Tân và ccs., 2008; Hồ Thị Minh Hà và ccs., 2006), vì vậy các kết quả của mô hình tương đối ổn định và có độ tin cậy cao.
Đối với CCAM, các nghiên cứu ứng dụng tại Việt Nam mới chỉ là bước đầu (lần đầu tiên CCAM được chạy tại Việt Nam trong khuôn khổ đề tài này). Các phép chạy được thực hiện trên những script cho sẵn và bản thân nhóm sử dụng chưa có được mã
nguồn của mô hình. Vì vậy nên những kết quả nhận được cho thời kỳ chuẩn là cơ sở để đánh giá khả năng của CCAM trong việc mô phỏng các yếu tố và hiện tượng thời tiết khí hậu miền Trung. Các kết quả dự tính trong tương lai của CCAM chưa được sử dụng để xây dựng kịch bản biến đổi khí hậu vì những lý do này. Các mô phỏng đã thực hiện cho thời kỳ tương lai sẽ là cơ sở cho việc đánh giá kết quả đa mô hình, kể cả việc so sánh với những kịch bản nền của Bộ Tài nguyên Môi trường. Tuy nhiên những phần công việc đó vượt khỏi quy mô của đề tài đang thực hiện ở đây.
Trong khuôn khổ của Chuyên đề này, chúng tôi đã tính toán và đưa ra sự khác biệt về giá trị trung bình mùa theo từng thập kỷ 2011-2020, 2021-2030, 2031-2040 và 2041-2050 so với thời kỳ chuẩn 1971-2000 dựa trên kết quả từ mô hình RegCM3. Các mùa được chia theo các tháng trong năm: mùa xuân: tháng 3, tháng 4, tháng 5; mùa hè: tháng 6, tháng 7, tháng 8; mùa thu: tháng 9, tháng 10, tháng 11; và mùa đông:
tháng 1, tháng 2, tháng 3. Do việc tính toán các đặc trưng mùa dựa trên trung bình 3 tháng như trên nên cần hiểu rằng trong thực tế, các mùa xuân, hạ, thu, đông có thể có những khác biệt so với cách chia theo tháng như trên.