Giới thiệu
Việt Nam đang chú trọng đến tác động của biến đổi khí hậu đối với tăng trưởng và phát triển kinh tế, với báo cáo này cung cấp phân tích tổng hợp về vấn đề này cho đến năm 2050 Nghiên cứu áp dụng cách tiếp cận cấu trúc từ dưới lên, liên kết các kịch bản biến đổi khí hậu với kết quả kinh tế thông qua nhiều mô hình Báo cáo xem xét 6 kênh tác động quan trọng, bao gồm sản lượng cây trồng, nước cho thủy lợi, sản xuất thủy điện, hệ thống giao thông, nước biển dâng và bão Đặc biệt, phân tích dựa trên 56 kịch bản khí hậu từ mô hình tuần hoàn tổng thể (GCM) trong Báo cáo đánh giá lần thứ tư của IPCC, cho phép cái nhìn chi tiết về tác động của biến đổi khí hậu tại Việt Nam Việc lựa chọn các kịch bản biến đổi khí hậu là rất quan trọng, vì kết quả có thể khác nhau đáng kể giữa các kịch bản, ảnh hưởng lớn đến các kết luận của nghiên cứu.
Đồ thị 1-1 trình bày cách tiếp cận trong hệ thống phân tích thông tin về tác động của biến đổi khí hậu Dự báo khí hậu cho các kịch bản khác nhau được chuyển tải sang tác động kinh tế thông qua các mô hình chuyên dụng, bao gồm mô hình lưu vực sông và nguồn nước, cùng ba mô hình ngành liên quan đến nông nghiệp, năng lượng và cơ sở hạ tầng Mô hình lưu vực sông xác định dòng chảy cho mô hình nguồn nước, từ đó ước lượng lượng nước cho thủy điện và nhu cầu thủy lợi Đồng thời, mô hình này cũng dự đoán tần suất và cường độ lũ, ảnh hưởng đến giá trị đường trong mô hình cơ sở hạ tầng Tác động của biến đổi khí hậu đến nông nghiệp được xem xét trong mô hình trồng trọt Kết quả từ các mô hình này được chuyển sang mô hình kinh tế đa ngành để ước tính tác động kinh tế tổng thể Ngoài ra, chúng tôi cũng xem xét thiệt hại do nước biển dâng và bão, cùng với ảnh hưởng của chúng đến đất, cơ sở hạ tầng và vốn.
Báo cáo phân tích sâu về các vấn đề quan trọng liên quan đến biến đổi khí hậu, với Dasgupta và cộng sự (2007) nhấn mạnh tính dễ bị tổn thương do nước biển dâng Adger (1999) tập trung vào tổn thương xã hội tại vùng duyên hải Việt Nam, trong khi Yu và cộng sự (2010) cảnh báo rằng Việt Nam có thể là một trong những quốc gia chịu tác động nặng nề nhất từ biến đổi khí hậu, đặc biệt trong lĩnh vực nông nghiệp Ngân hàng Thế giới (2010c) đã thực hiện đánh giá đầu tiên về tác động của biến đổi khí hậu đối với tăng trưởng tương lai, cho thấy ảnh hưởng đáng kể đến một số khu vực và ngành nghề, mặc dù tác động kinh tế vĩ mô có thể tương đối thấp đến năm 2050 Tuy nhiên, nghiên cứu này chỉ dựa trên ba kịch bản biến đổi khí hậu và xem xét một số kênh tác động hạn chế.
Báo cáo này được cấu trúc với Phần 2 tóm tắt 56 kịch bản biến đổi khí hậu từ GCM, trong khi Mục 3 đến 6 phân tích tác động kinh tế của các kịch bản này Mục 7 trình bày kết quả tập trung vào tăng trưởng kinh tế đến năm 2050, cho thấy GDP giai đoạn 2046-2050 có thể cao hơn khoảng 0,25% và thấp hơn khoảng 3,0%, với hầu hết các kịch bản dao động trong khoảng -0,5 đến -2,0% Mặc dù có sự sụt giảm, nhưng do tăng trưởng là một quá trình, tỷ trọng này chỉ chiếm một phần nhỏ trong tốc độ tăng trưởng hàng năm.
Mô hình tuần hoàn tổng thể (GCM)
Mô hình lưu vực sông (CLIRUN)
(IMPEND) Mô hình cơ sở hạ tầng
Mô hình cân bằng tổng thể (DCGE)
Mô hình nguồn nước (WEAP)
Cung năng lượng Độ dài hệ thống đường
Diện tích đất ngập lụt do nước biển dâng và bão
Dòng sông bốc hơi nước là yếu tố quan trọng trong nhu cầu nước thủy lợi trung bình giai đoạn mô phỏng từ năm 2007 đến 2050 Trong kịch bản Bão, tốc độ tăng trưởng trung bình hàng năm dự kiến sẽ giảm từ 0,012 đến 0,08 điểm phần trăm.
Biến đổi khí hậu, mặc dù không làm giảm nhiều tốc độ tăng trưởng kinh tế trong 40 năm tới, vẫn có ý nghĩa quan trọng Phân tích cho thấy, biến đổi khí hậu sẽ ngày càng cản trở nền kinh tế, đặc biệt là trước năm 2040 Giá trị thiệt hại hiện tại ròng trong trường hợp xấu nhất có thể lên tới 40 tỷ USD (tính theo giá năm 2007), với mức thiệt hại trung bình từ 8 đến 21 tỷ USD Hơn nữa, giá trị thiệt hại này sẽ gia tăng theo thời gian, đạt đỉnh vào những năm 2040 Nếu không có chính sách giảm thiểu toàn cầu, tác động của biến đổi khí hậu có thể trở nên nghiêm trọng hơn trong nửa cuối thế kỷ 21, đặc biệt là với sự kết hợp của kịch bản nước biển dâng và các cơn bão gây thảm họa lớn.
Các kịch bản biến đổi khí hậu
Biến đổi khí hậu trong tương lai rất khó dự đoán do sự phức tạp của hệ thống khí quyển và ảnh hưởng từ hoạt động của con người Các mô hình tuần hoàn tổng thể (GCM) hiện nay đưa ra nhiều kịch bản biến đổi khí hậu, đặc biệt là ở cấp độ quốc gia.
Sự khác biệt trong khoa học mô hình hóa hệ thống khí hậu toàn cầu và sự không chắc chắn về cách thức hoạt động của nền kinh tế toàn cầu trong nhiều thập kỷ tới là nguyên nhân chính dẫn đến những thách thức trong việc dự đoán tương lai khí hậu.
Sự không chắc chắn trong dự báo biến đổi khí hậu yêu cầu các mô hình GCM được áp dụng cho nhiều kịch bản phát thải khác nhau, dựa trên các giả định về dân số, tiến bộ công nghệ và hiệp định toàn cầu về giảm thải carbon Báo cáo đặc biệt của IPCC (2000) đã giới thiệu ba kịch bản phát thải A2, A1B và B1 cho thế kỷ 21, trong đó kịch bản A2 mô tả quá trình toàn cầu hóa chậm, với sự tăng trưởng dân số nhanh và GDP tương tự như kịch bản gốc Kịch bản này cho thấy mức sử dụng năng lượng toàn cầu cao, duy trì cách sử dụng đất hiện tại và có nhiều thay đổi, trong khi nguồn năng lượng hạn chế và công nghệ tiết kiệm năng lượng phát triển chậm, không tập trung vào các giải pháp giảm thiểu biến đổi khí hậu.
Kịch bản A1 mô phỏng thế kỷ 21 với tốc độ toàn cầu hóa nhanh chóng, dẫn đến việc giảm mạnh khoảng cách GDP bình quân đầu người giữa các khu vực Trong khi đó, kịch bản A1B thể hiện một nền kinh tế toàn cầu hóa cân bằng, với sự gia tăng công nghệ năng lượng tái tạo và hiệu quả sử dụng năng lượng hóa thạch GDP bình quân đầu người của các khu vực kém phát triển tăng trưởng để bắt kịp các nền kinh tế phát triển, trong khi tỷ lệ sinh đẻ toàn cầu giảm xuống mức thấp Tốc độ tăng GDP toàn cầu cao dẫn đến mức tiêu thụ năng lượng lớn, nhưng công nghệ phát triển nhanh chóng tập trung vào việc sử dụng năng lượng hiệu quả và giảm phát thải khí nhà kính Sự thay đổi trong sử dụng đất là tối thiểu và nguồn nhiên liệu vẫn đủ đáp ứng như ở nửa cuối thế kỷ 20.
Kịch bản B2 là kịch bản gốc, phản ánh sự tăng trưởng dân số, GDP, và nhu cầu sử dụng năng lượng trong thế kỷ 21 Đồng thời, nó cũng xem xét việc sử dụng đất và nguồn năng lượng hiện có, cùng với những thay đổi công nghệ liên quan đến năng lượng.
Trong phân tích này, các kịch bản A2, B1 và A1B được chọn để đại diện cho các trường hợp bi quan, lạc quan và trung bình Lượng phát thải CO2 cộng dồn toàn cầu từ năm 1990 đến 2100 cho các kịch bản này được thể hiện trong Đồ thị 2-1, cho thấy độ tập trung CO2 dự báo theo các kịch bản SRES (IPCC, 2007) Báo cáo này nhằm bao quát mọi khả năng biến đổi khí hậu có thể xảy ra.
Báo cáo đặc biệt về phát thải (SRESs) đã sử dụng 22 mô hình tuần hoàn tổng thể (GCM) cho 3 kịch bản khác nhau, tổng hợp tất cả 56 kịch bản khí hậu tương lai Những kịch bản này đại diện cho tập hợp các kịch bản đã được xem xét trong Báo cáo đánh giá lần thứ 4 (AR4), mặc dù không phải tất cả các kịch bản kết hợp GCM-SRES đều được đưa vào trong AR4.
Kết quả từ các mô hình khí hậu cho Việt Nam được trình bày trong Đồ thị 2-2 đến Đồ thị 2-5, cho thấy sự gia tăng nhiệt độ trong cả ba kịch bản SRES (A2, A1B, và B1) Dự báo đến năm 2050, nhiệt độ trung vị sẽ tăng khoảng dưới 1,5 độ C, với các kết quả hội tụ xung quanh giá trị trung vị Tại tất cả các khu vực của Việt Nam, nhiệt độ dự kiến sẽ tăng ít nhất dưới 1 độ C và tối đa là hơn 2 độ C.
Dự báo lượng mưa tại Việt Nam có sự không chắc chắn hơn so với dự báo nhiệt độ, với xu hướng giảm nhẹ về lượng mưa trong tất cả các kịch bản khí hậu Mặc dù điều kiện khí hậu khô hơn có khả năng xảy ra nhiều hơn một chút so với khí hậu ẩm, sự không chắc chắn này cũng tồn tại ở tất cả các vùng Các tỉnh và kịch bản SRES cho thấy giá trị thay đổi về lượng mưa có thể tăng hoặc giảm, với giá trị lớn nhất và nhỏ nhất nằm trong khoảng rất rộng Tăng lượng mưa chiếm khoảng 10-20%, trong khi giảm chiếm khoảng 10-15% Khi xem xét cả điểm ngoại vi, khoảng này còn mở rộng hơn.
19 Đồ thị 2-2: Thay đổi nhiệt độ trong những năm 2040 so với kịch bản gốc
Đường kẻ đỏ biểu thị sự thay đổi nhiệt độ trung vị, trong khi hộp minh họa cho thấy các kết quả nằm trong khoảng giá trị từ 25-75% (khoảng tứ phân vị) Các điểm thể hiện giá trị lớn nhất và nhỏ nhất được mô tả, ngoại trừ những điểm ngoại vi, được ký hiệu bằng dấu +.
20 Đồ thị 2-3: Thay đổi về lượng mưa trong những năm 2040 so với kịch bản gốc
Đường kẻ đỏ trong biểu đồ thể hiện sự thay đổi của lượng mưa trung vị, trong khi hộp minh họa các kết quả nằm trong khoảng giá trị từ 25% đến 75% (tứ phân vị) Các điểm cực trị, ngoại trừ những điểm ngoại vi, được mô tả qua giá trị lớn nhất và nhỏ nhất, với các điểm ngoại vi được đánh dấu bằng dấu cộng (+).
21 Đồ thị 2-4: Thay đổi về lượng nước bốc hơi so với kịch bản gốc
Chú thích: Đường kẻ đỏ thể hiện thay đổi lượng nước bốc hơi trung vị Hộp minh họa các kết quả trong khoảng giá trị 25-75% kết quả
Khoảng tứ phân vị và các điểm đặc trưng cho giá trị lớn nhất và nhỏ nhất, ngoại trừ các điểm ngoại vi, được thể hiện bằng dấu +.
Đồ thị 2-4 và Đồ thị 2-5 mô phỏng sự thay đổi về chỉ số độ ẩm tương đối, thể hiện lượng nước bốc hơi tiềm năng (PET) và chỉ số độ ẩm (CMI) Hai chỉ số này, kết hợp với nhiệt độ và độ ẩm ướt, tạo ra chỉ số tổng hợp PET phản ánh tỷ lệ bốc hơi nước, chịu ảnh hưởng bởi nhiệt độ và độ ẩm, trong khi CMI (Willmott và Feddema 1992) đo lường mức độ khô khan của khu vực, phụ thuộc vào lượng mưa trung bình hàng năm (P) và PET Khí hậu được phân loại thành tương đối khô (hoặc ẩm) và khô (ẩm) dựa trên sự tăng (giảm) của PET theo lượng mưa CMI được xác định qua công thức cụ thể.
CMI có giá trị từ -1 (rất khô) đến +1 (rất ẩm ướt), và tại Việt Nam, độ ẩm cao hạn chế sự biến đổi của PET Tuy nhiên, PET có xu hướng gia tăng nhanh hơn so với lượng mưa ở nhiều khu vực Kết quả là, theo CMI, điều kiện khí hậu tại Việt Nam đang có xu hướng khô hơn Do đó, giá trị CMI của Việt Nam trong tương lai vẫn còn nhiều bất định, đặc biệt là ở các vùng khác nhau.
Theo xu hướng qua các thập kỷ, thay đổi trung bình về nhiệt độ với so với kịch bản gốc của
Trong bài viết này, chúng tôi trình bày 56 mô hình GCM qua Đồ thị 2-6, cho thấy sự thay đổi nhiệt độ so với kịch bản gốc từ năm 2011 đến 2050 Đồ thị 2-7, 2-8 và 2-9 minh họa xu hướng thập kỷ về lượng mưa trung bình cho các khu vực phía Bắc, miền Trung và phía Nam.
Nông nghiệp: Tác động của biến đổi khí hậu đến sản lượng trồng trọt và nhu cầu thủy lợi
Năm 2005, nông nghiệp và lâm nghiệp đóng góp khoảng 16% vào tổng sản phẩm quốc nội (GDP), với khoảng 60% lực lượng lao động tham gia trong lĩnh vực nông, lâm, ngư nghiệp Những thay đổi về nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm và độ mặn trung bình đều có ảnh hưởng đáng kể đến hoạt động trồng trọt, từ đó tác động đến nền kinh tế vĩ mô.
Lúa là cây trồng chủ lực tại Việt Nam, bên cạnh các loại cây khác như cà phê, bông, lạc, cao su, đường và chè Nghiên cứu này tập trung vào việc mô phỏng lúa, cà phê, cao su, đường, chè, ngô (cây trồng hàng năm) và hạt điều (cây trồng lâu năm) để đại diện cho lĩnh vực nông nghiệp của Việt Nam.
Duyên hải Bắc Trung bộ, Đông Bắc, Tây Bắc, Đồng bằng sông Hồng, Duyên hải Nam Trung bộ và Đông Nam bộ là các khu vực quan trọng trong việc tính toán sản lượng hàng năm và nhu cầu thủy lợi Thông tin này được thể hiện rõ ràng trong Đồ thị 3-1 dưới đây.
Biến đổi khí hậu đang có tác động tiêu cực đến nông nghiệp, đặc biệt là ở Đông Nam Á, với dự đoán sản lượng trồng trọt giảm từ 2 đến 15% trước năm 2080 (Zhai và Zhuang, 2009) Nghiên cứu của Cline (2007) đã áp dụng phương pháp thống kê Ricardian kết hợp với mô hình trồng trọt để đưa ra dự báo này Thêm vào đó, Yu và cộng sự (2010) cảnh báo rằng sản xuất lúa sẽ bị tổn thất nặng nề do biến đổi khí hậu, với mô hình WOFOST được sử dụng để đánh giá tác động của mưa và nhiệt độ đến trồng trọt Cụ thể, sản xuất lúa ở đồng bằng sông Cửu Long có thể giảm khoảng 13% vào năm 2050, chủ yếu do nước biển dâng 30cm, gây ngập lụt và mặn hóa (Yu và cộng sự, 2010) Nghiên cứu này dựa trên dự báo khí hậu từ ba mô hình GCM, bao gồm các kịch bản ướt, trung bình và khô.
Nghiên cứu này chỉ tập trung vào các khu vực lãnh thổ của Việt Nam mà chúng tôi có đủ thông tin để phân tích, do đó bản đồ trong đồ thị trên không thể hiện đầy đủ tất cả các vùng lãnh thổ của Việt Nam.
(1) Phân vùng này tương ứng với phân vùng trong nông nghiệp của mô hình cân bằng tổng thể được trình bày trong mục 7
Nghiên cứu này áp dụng mô hình CliCrop (Strzepek và Fant 2009), nhằm cân bằng giữa tính chính xác và đơn giản trong việc ước lượng tác động của biến đổi khí hậu đối với nhu cầu thủy lợi và sản xuất trồng trọt phụ thuộc vào lượng mưa CliCrop tập trung vào việc xác định thiếu hụt nước cho trồng trọt, tính toán ảnh hưởng của thay đổi lượng mưa đến sản lượng cây trồng và nhu cầu tưới tiêu Mô hình này được phát triển từ các mô hình trồng trọt hiện tại, sử dụng số liệu về lượng mưa và nhiệt độ hàng tháng để dự đoán sản lượng Khác với các mô hình hiện tại không phản ánh đầy đủ tác động của sự thay đổi chế độ mưa, CliCrop có khả năng dự đoán sự biến đổi sản lượng cây trồng theo thời tiết, bao gồm cả cây trồng phụ thuộc vào mưa tự nhiên và điều kiện thủy lợi, cũng như những thay đổi về nhu cầu tưới tiêu.
CliCrop được thiết kế để đáp ứng yêu cầu tối thiểu về dữ liệu, nhằm hỗ trợ các nghiên cứu trong lĩnh vực nông nghiệp thường gặp khó khăn với thông tin hạn chế Thông tin đầu vào của CliCrop bao gồm các yếu tố thời tiết như nhiệt độ và lượng mưa, các tham số đất như năng suất và điểm xói mòn, cũng như chất dẫn suất và khả năng ngấm nước, cùng với các tham số liên quan đến loại cây trồng.
Khí hậu ảnh hưởng đến sản lượng cây trồng thông qua việc tác động đến độ ẩm của đất, thông qua các quá trình bốc hơi, thoát hơi và thẩm thấu nước mưa vào các tầng đất Mô hình sử dụng tính chất đất và lượng mưa để xác định độ thẩm thấu bằng phương pháp số đường cong USDA Sau đó, mô hình tính toán độ ẩm của từng tầng đất, lượng ẩm thẩm thấu vào các tầng sâu và hệ số sản lượng cho mùa vụ tiếp theo.
Sản lượng được tính toán dựa vào tỷ lệ giữa lượng nước bốc hơi thực tế (ET) và lượng nước bốc hơi tiềm năng (PET) Mỗi giá trị sản lượng được xác định cho 4 giai đoạn phát triển và 1 giá trị cho cả mùa vụ Giá trị nhỏ nhất trong 5 giá trị này được xem là sản lượng hạn chế, đồng thời cũng là giá trị sản lượng ước tính Các giá trị sản lượng được tính toán theo phương trình được đề xuất bởi Allen và cộng sự (1998).
Ya là sản lượng thực dự báo, trong khi Ym là giá trị sản lượng tối đa, và hệ số sản lượng cho giai đoạn phát triển d được tính toán bởi CliCrop (Allen, et al 1998) Tổng cầu ET hàng ngày cho trồng trọt trong giai đoạn d được ký hiệu là ETC d, còn tổng ET thực hàng ngày cho giai đoạn này là ETA d Tỷ lệ sản lượng thực trên sản lượng tối đa được biểu thị bằng %Yield d Nếu xảy ra ngập úng trong mùa vụ, sản lượng sẽ giảm theo phương pháp của Sieben (1974).
ET thực được tính là hàm số của lượng mưa, nhiệt độ, PET, độ ẩm của đất, độ sâu của rễ, loại
CliCrop sử dụng phương trình của Hargreaves có chỉnh sửa để tính PET (Hargreaves và cộng sự,
Độ ẩm của đất được tính toán tương tự như trong mô hình SWAT (Neitsch et al, 2005) và được trình bày chi tiết trong nghiên cứu của Strzepek và Fant (2009) Tham số cây trồng áp dụng trong nghiên cứu này cũng giống như trong CROPWAT (Allen và cộng sự, 1998), được sử dụng để tính toán lượng nước bốc hơi hàng ngày (ET) Độ hội tụ CO2 có ảnh hưởng đến cầu ET hàng ngày cho trồng trọt, như được giải thích trong nghiên cứu của Rosenzweig và Iglesias (1998) Tham số cây trồng được điều chỉnh theo năm dựa trên phương pháp của Allen và cộng sự (1998) và Wahaj, Maraux, và Munoz (2007) để ước tính phản ứng của cây trồng đối với điều kiện thời tiết “trung bình” Để mô hình hóa sản xuất lúa ở Việt Nam, cần điều chỉnh mô hình CliCrop gốc, đặc biệt là trong các giai đoạn trồng lúa khi cây lúa bị chìm một phần dưới nước, yêu cầu có hệ thống thủy lợi Mô hình cần đảm bảo đất duy trì độ ẩm hoàn toàn và một độ sâu nhất định của nước trên mặt đất Nếu lượng mưa không đủ, mô hình giả định nông dân sẽ phải thực hiện thủy lợi, và sự khác biệt giữa lượng nước cần thiết cho cây trồng và lượng mưa nhận được sẽ được coi là sự thiếu hụt nước.
Nghiên cứu này sử dụng mô hình CliCrop để giả định rằng lượng nước tưới tiêu cho lúa được cung cấp đầy đủ qua thủy lợi, dẫn đến sản lượng cao nhưng cũng làm tăng nhu cầu về thủy lợi Trong phần phân tích nguồn nước, nhu cầu thủy lợi sẽ được so sánh với nguồn cung; nếu cầu vượt cung, nông dân sẽ phải bỏ hoang đất, chỉ làm thủy lợi một phần hoặc phụ thuộc vào mưa tự nhiên, dẫn đến giảm sản xuất lúa Mặc dù sự giảm sút này không được phản ánh trong sản lượng của mô hình CliCrop, nhưng sẽ được trình bày chi tiết trong phần 4 và phần phân tích toàn nền kinh tế ở phần 7.
Mô hình được xây dựng dựa trên dữ liệu thời tiết hàng ngày từ Nhóm nghiên cứu nước bề mặt của Đại học Princeton (Sheffield, et al., 2006) với tỷ lệ 1 độ trên 1 độ CliCrop cũng được áp dụng cho tỷ lệ phân bổ tương tự tại Việt Nam (tham khảo Đồ thị 4-1 về kích cỡ phân bổ) Tất cả các tham số đất được lấy từ Cơ sở dữ liệu đất của FAO (Batjes, 2002), trong khi tham số cây trồng có thể tìm thấy trong tệp thông tin đầu vào của mô hình CROPWAT và AquaCrop trên trang điện tử của FAO (fao.org) Thông tin về khí hậu trong tương lai được trình bày trong mục 2.
Bảng 3-1 trình bày hệ số sản lượng trung bình theo khu vực và cây trồng trong nghiên cứu, với hệ số này được thể hiện dưới dạng phân số, trong đó 1 tương ứng với sản lượng hoàn hảo và 0 là không có sản lượng Sản lượng giảm, với giá trị nhỏ hơn 1, được gây ra bởi căng thẳng về nước được dự báo bởi mô hình CliCrop Đối với lúa, mô hình CliCrop-thủy lợi cho thấy căng thẳng về nước hiếm khi xảy ra, dẫn đến hệ số sản lượng tương đối cao Thiếu hụt nước và nước biển dâng cũng ảnh hưởng đến sản xuất lúa, với mô hình trồng lúa được mô phỏng cho ba thời vụ: vụ chính, vụ hè - thu và vụ đông - xuân.
(giữa tháng 12 và tháng 2) (Maclean và cộng sự, 2002)
Lượng nước thiếu hụt trung bình hàng năm được trình bày trong Bảng 3-2, tính theo chu kỳ mùa vụ của từng loại cây trồng Cụ thể, mía cần nước trong suốt cả năm, trong khi hoa chỉ trong 95 ngày Ngô có chu kỳ 135 ngày, cao su là 190 ngày, chè là 265 ngày, cây điều (cây lâu năm) cần nước cả năm, và lúa có chu kỳ 165 ngày.
Bảng 3-1: Hệ số sản lượng cho kịch bản gốc của Việt Nam
Khu vực Mía Cây hàng năm Cao su Cà phê Chè Cây lâu năm Lúa vụ chính Lúa vụ hè - thu Lúa vụ đông-xuân Đông Bắc 0,43 0,76 0,84 0,64 0,71 0,72 0,96 0,95 0,96
Tây Bắc 0,39 0,97 0,66 0,47 0,68 0,74 0,99 0,84 0,88 Đồng bằng sông Hồng 0,41 0,79 0,68 0,52 0,68 0,63 0,98 0,85 0,95 Bắc trung bộ 0,44 0,90 0,66 0,47 0,65 0,69 0,92 0,80 0,83 Nam trung bộ 0,38 0,71 0,74 0,56 0,68 0,65 0,99 0,90 0,96 Tây Nguyên 0,40 0,88 0,80 0,57 0,72 0,71 0,98 0,92 0,93 Đông Nam bộ 0,37 0,91 0,62 0,47 0,67 0,64 0,99 0,82 0,90 Đồng bằng sông Cửu Long 0,39 0,68 0,80 0,63 0,66 0,69 0,97 0,95 0,96
Bảng 3-2: Thiếu hụt nước trung bình (mm/chu kỳ) cho kịch bản gốc của Việt Nam
Khu vực Mía Cây hàng năm Cao su Cà phê Chè Cây lâu năm Lúa vụ chính Lúa vụ hè - thu Lúa vụ đông-xuân Đông Bắc 554 113 114 254 239 119 927 1016 984
Tây Bắc 567 113 126 349 198 155 918 1102 1127 Đồng bằng sông Hồng 465 84 85 217 178 99 862 950 884
Tây Nguyên 568 27 139 446 203 154 746 998 1107 Đông Nam bộ 551 7 110 446 171 91 564 880 989 Đồng bằng sông Cửu Long 447 3 87 392 137 81 451 723 834
3.2.2 Các k ị ch b ả n trong t ươ ng lai
Tài nguyên nước bao gồm thủy điện
Biến đổi khí hậu trong tương lai sẽ ảnh hưởng đến nhiệt độ, chế độ mưa và băng tan, dẫn đến sự thay đổi chu kỳ thủy văn và tuần hoàn nước toàn cầu Những thay đổi này sẽ tác động đến nguồn và chất lượng nước, dòng chảy, ảnh hưởng trực tiếp đến tài nguyên nước và hệ sinh thái nước ngọt Hệ quả là, chức năng và vận hành của cơ sở hạ tầng ngành nước hiện tại cũng như quản lý nước sẽ bị ảnh hưởng đáng kể.
Biến đổi khí hậu tác động phức tạp đến chu kỳ thủy văn, gây ra sự không chắc chắn trong dự báo lượng mưa khu vực Điều này làm cho việc đánh giá ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đối với nguồn nước và dòng chảy trở thành một thách thức lớn Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để đánh giá tác động tiềm năng của biến đổi khí hậu lên dòng chảy tại các tiểu lưu vực sông trên toàn cầu.
Mô hình CLIRUN-II được sử dụng để mô phỏng các quá trình thủy văn và dự đoán dòng chảy từ các lưu vực trong từng kịch bản Nghiên cứu tập trung vào sự sẵn có của nguồn nước cho thủy lợi và khả năng phát điện từ thủy điện Đánh giá tài nguyên nước được thực hiện thông qua mô hình WEAP, phân tích tác động đến nguồn nước tưới tiêu và phát triển thủy điện từ năm 2011 đến 2050, bao gồm cả các dự án thủy điện hiện tại và kế hoạch phát triển trong tương lai.
4.1 Tổng quan lưu vực sông và thủy điện
Sử dụng dữ liệu địa hình SRTM – DEM toàn cầu với độ phân giải 90 mét, nghiên cứu xác định 22 tiểu lưu vực có diện tích từ 1.500 đến 45.000 km², theo phân loại 4 cấp của USGS Đồ thị 4-1 minh họa phân loại các tiểu lưu vực trong nghiên cứu, trong đó một số lưu vực như sông Đà và sông Lô có tính chất xuyên quốc gia, bao gồm cả phần thượng nguồn ở Trung Quốc trong phân tích.
Miền Bắc Việt Nam thuộc lưu vực hệ thống sông Hồng, bao gồm các tiểu lưu vực sông Đà, sông Thái Bình, sông Lô và sông Chu, với tổng diện tích 210.380 km² (theo số liệu từ USGS) Khu vực này hiện có nhiều hồ chứa lớn như Hòa Bình và Sơn La, cùng với các hồ đang được xây dựng Lưu vực miền Trung là một dải đất hẹp nằm giữa núi và biển, bao gồm nhiều lưu vực nhỏ được tổng hợp thành các lưu vực lớn hơn cho nghiên cứu Phần phía Nam gồm tiểu lưu vực sông Đồng Nai và Sê San, nhưng không bao gồm phần dưới lưu vực sông Mê Kông và tiểu lưu vực sông Cửu Long do thiếu dữ liệu Diện tích các tiểu lưu vực trong phân tích được tóm tắt trong Bảng 4-1 và phân loại theo đồ thị 4-1 dựa trên dữ liệu địa hình.
SRTM - DEM toàn cầu với độ phân giải 90 mét
Nghiên cứu này chỉ tập trung vào các khu vực của Việt Nam mà chúng tôi có dữ liệu để phân tích, do đó, bản đồ trong biểu đồ trên không phản ánh đầy đủ tất cả các vùng lãnh thổ của đất nước.
Dữ liệu nhiệt độ và lượng mưa được thu thập từ bộ dữ liệu khí hậu toàn cầu CRU của Cơ quan nghiên cứu khí hậu, có sẵn tại DDC IPCC Bộ dữ liệu này cung cấp thông tin về lượng mưa hàng tháng từ năm 1901-2000 với hai độ phân giải khác nhau (2,5 độ vĩ độ, 3,75 độ kinh độ và 5 độ vĩ độ/kinh độ) Dữ liệu 5 độ đã được tải về và tổng hợp từ 22 tiểu lưu vực, nhằm tạo ra chuỗi thời gian về lượng mưa cho từng tiểu lưu vực được lựa chọn, phục vụ cho việc xây dựng kịch bản cơ sở về lượng mưa trong phân tích này.
(2) gu23wld0098.dat '(Phiên bản 1.0) được xây dựng và cung cấp bởi Tiến sĩ Mike Hulme tại Cơ quan nghiên cứu khí hậu,
Bảng 4-1: Phân loại và diện tích tiểu lưu vực
Vị trí Tiểu lưu vực Diện tích
Tổng (Km 2 ) Sông Đà 104.568 Sông Lô - Gấm - Chảy 34.423
Các lưu vực miền Bắc
Sông Cả 37.718 Sông Gianh- Thạch Hãn - Hương 20.101
Các lưu vực miền Trung
Sông Thu Bồn - Trà Khúc - sông Kone 26.233 84.053
Sê san & Sê rê pốk 30.143 Đồng Nai 42.215
Các lưu vực miền Nam
Lượng mưa trung bình hàng năm tại các tiểu lưu vực phía Bắc đạt khoảng 1.588mm, trong đó tiểu lưu vực sông Chu - Mã ghi nhận lượng mưa cao nhất với 1.785mm Các tiểu lưu vực miền Trung và miền Nam có lượng mưa cao hơn, lần lượt là 2.431mm và 2.019mm Phân bổ không gian của lượng mưa hàng năm được thể hiện rõ trong Đồ thị 4-2.
Giá trị trung bình, tối thiểu, tối đa của lượng mưa hàng tháng trong quá khứ, từ năm 1901 đến
Trong bài viết này, chúng tôi trình bày dữ liệu lượng mưa hàng tháng cho các lưu vực đại diện tại miền Bắc, Trung và Nam Việt Nam, được thể hiện qua các đồ thị 4-3, 4-4 và 4-5 Cụ thể, Đồ thị 4-3 minh họa lượng mưa của tiểu lưu vực sông phía Bắc, Đồ thị 4-4 thể hiện lượng mưa của tiểu lưu vực sông miền Trung, và Đồ thị 4-5 phản ánh lượng mưa của tiểu lưu vực sông phía Nam.
Dữ liệu nhiệt độ cũng được thu thập từ Cơ quan nghiên cứu khí hậu trong khoảng thời gian từ
Từ năm 1901 đến 2000, các số liệu cho thấy nhiệt độ hàng năm trên toàn tiểu lưu vực khá đồng nhất, với nhiệt độ trung bình đạt 23,3 độ C Mặc dù có xu hướng tăng nhẹ, nhiệt độ vẫn có thể được coi là đồng nhất, với sự gia tăng chỉ khoảng 0,3 độ trong 100 năm qua tại Việt Nam.
Xu hướng nhiệt độ trong giai đoạn 2011-2050 theo kịch bản "Không có biến đổi khí hậu" được thể hiện rõ trong Đồ thị 4-7, cho thấy các dự báo nhiệt độ đến năm 2050.
4.1.4 Dòng ch ả y trong quá kh ứ
Dữ liệu dòng chảy cho tiểu lưu vực sông Hồng, sông Thái Bình và sông Đồng Nai được thu thập từ Viện Khí tượng, Thủy văn và Môi trường Việt Nam, bao gồm thông tin từ 19 địa điểm ở miền Bắc trong giai đoạn 1971-2005 Đối với tiểu lưu vực sông Đồng Nai, dữ liệu được thu thập từ 23 địa điểm trong cùng thời gian Ngoài ra, số liệu dòng chảy trung bình hàng tháng theo lưới 0,5 độ được lấy từ bộ dữ liệu toàn cầu do Trung tâm Dữ liệu dòng chảy toàn cầu (GRDC) xây dựng, tổng hợp cho 22 tiểu lưu vực sông đã được xác định.
4.2 Mô hình hóa dòng chảy bề mặt - CLIRUN
Mô hình mưa-dòng chảy CLIRUN-II, phiên bản mới nhất trong hệ thống mô hình thủy văn, được sử dụng để phân tích tác động của biến đổi khí hậu đến dòng chảy bề mặt (Strzepek và cộng sự, 2008) CLIRUN-II mô phỏng dòng chảy dựa vào dữ liệu khí hậu và các đặc tính trung bình của vùng đất, tập trung vào khu vực cửa lưu vực Phân tích này sử dụng dữ liệu theo tháng để mô phỏng dòng chảy dựa trên các biến thời tiết.
CLIRUN-II bao gồm hai mô đun chính: mô đun mô phỏng và mô đun ước tính Quá trình ước tính nhằm xác định giá trị các hệ số liên quan đến lưu vực đang được nghiên cứu Dựa trên dữ liệu quan sát trong quá khứ, mô hình ước tính các hệ số cho 22 lưu vực, sử dụng dữ liệu từ 100 năm, từ 1900 đến 2000 Qua quá trình này, giá trị tối ưu của các hệ số cho từng tiểu lưu vực được xác định dựa trên các mục tiêu đã được thiết lập trước đó.
Đường xu hướng của tiểu lưu vực miền Bắc
Đường xu hướng của tiểu lưu vực miền Trung
Đường xu hướng của tiểu lưu vực miền Nam
Bảng 4-2: Tham số của mô hình CLIRUN-II Tham số của mô hình
Giá trị bão hòa (Saturation Value) Độ dày tầng thấp (Lower Layer Thickness)
Hệ số dòng chảy tầng cao (Upper Layer Runoff Coefficient)
Hệ số dòng chảy tầng thấp (Lower Layer Runoff Coefficient)
Hệ số lọc (Percolation Coefficient)
Hệ số dư thừa dòng chảy do mưa (Excess Precipitation Runoff Coefficient)
Nghiên cứu này áp dụng hai bước ước tính dựa trên hai nguồn số liệu dòng chảy hiện có Đối với lưu vực sông Hồng và tiểu lưu vực sông Đồng Nai, số liệu được thu thập từ Viện Khí tượng, Thủy văn và Môi trường, trong khi các tiểu lưu vực còn lại chỉ sử dụng số liệu dòng chảy từ GRDC, là nguồn duy nhất trong quá khứ Do đó, lưu vực sông Hồng và tiểu lưu vực sông Đồng Nai kết hợp cả hai bộ số liệu, trong khi các lưu vực khác chỉ dựa vào dữ liệu của GRDC.
