Quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt nước biển và nhiệt độ không khí trên khu vực Đồng bằng sông Cửu Long.pdf

TÊN ĐỀ TÀI: Quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt nước biển và nhiệt độ không khí trên khu vực Đồng bằng sông Cửu Long NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Nghiên cứu mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt nước

BỘ CÔNG THƯƠNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

ĐOÀN THỊ BẢO TRÂM

QUAN HỆ GIỮA NHIỆT ĐỘ NƯỚC BIỂN BỀ MẶT VÀ NHIỆT ĐỘ TRÊN

KHU VỰC ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG

Chuyên ngành: QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

Mã chuyên ngành: M850101

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

ĐOÀN THỊ BẢO TRÂM

QUAN HỆ GIỮA NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT NƯỚC BIỂN VÀ NHIỆT ĐỘ KHÔNG KHÍ TRÊN KHU

VỰC ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG

Ngành: QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

Mã ngành: 8850101

LUẬN VĂN THẠC SĨ

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2022

Công trình được hoàn thành tại Trường Đại học Công nghiệp TP Hồ Chí Minh

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Lương Văn Việt

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn thạc sĩ Trường Đại học Công nghiệp thành phố Hồ Chí Minh ngày 13 tháng 8 năm 2022

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:

1 PGS TS Nguyễn Thanh Bình - Chủ tịch Hội đồng

2 PGS TS Đào Nguyên Khôi - Phản biện 1

3 TS Đinh Thanh Sang - Phản biện 2

4 TS Lê Hồng Thía - Ủy viên

5 TS Nguyễn Thị Lan Bình - Thư ký

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ)

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG VIỆN TRƯỞNG VIỆN KHCN &QLMT

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: ĐOÀN THỊ BẢO TRÂM

MSHV: 18104681

Ngày, tháng, năm sinh: 04/9/1995 Nơi sinh: Bến Tre

Ngành: Quản lý Môi trường Mã ngành: M850101

I TÊN ĐỀ TÀI:

Quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt nước biển và nhiệt độ không khí trên khu vực Đồng bằng sông Cửu Long

NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

Nghiên cứu mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt nước biển với nhiệt độ không khí trên khu vực ĐBSCL nhằm xác định các vùng biển có quan hệ tốt với nhiệt độ không khí trên khu vực ĐBSCL và chọn các thành phần chính của trường nhiệt độ bề mặt nước biển nhằm nâng cao chất lượng cảnh báo nắng nóng cho ĐBSCL

II NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 19/01/2022

III NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 19/07/2022

IV NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: P.GS.TS Lương Văn Việt

Tp Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 20 …

i

LỜI CẢM ƠN

Đầu tiên tôi xin cảm ơn giảng viên hướng dẫn trực tiếp luận văn của tôi – PGS.TS Lương Văn Việt, cảm ơn Thầy vì Thầy luôn luôn bên cạnh, động viên và sẵn sàng giúp đỡ tôi mỗi khi tôi gặp phải rắc rối hoặc có vấn đề về nghiên cứu của mình Thầy luôn dẫn dắt và cho tôi những nhận xét, góp ý để tôi có thể hoàn thành luận văn của mình một cách tốt nhất

Tôi cũng xin cảm ơn các Thầy Cô Viện Môi trường – Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM đã truyền đạt cho tôi những kiến thức chuyên sâu về chuyên ngành trong suốt thời gian học tập để tôi có được nền tảng kiến thức hỗ trợ rất lớn cho tôi trong quá trình làm luận văn thạc sĩ

Kết quả nghiên cứu này được sự hỗ trợ từ dự án 2,21 về giám sát hạn hán cho Việt Nam, đây là dự án trong khuôn khổ hợp tác song phương giữa Việt Nam và Chính phủ Wallonie-Bruxelles trong giai đoạn 2019-2021 Chúng tôi xin chân thành cảm

ơn các tổ chức liên quan đến dự án này

Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn đến gia đình và bạn bè vì đã luôn hỗ trợ, khuyến khích liên tục trong suốt thời gian qua để tôi có động lực hoàn thành luận văn Xin chân thành cảm ơn!

ii

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

Hiện nay, các hiện tượng thời tiết cực đoan ngày càng xuất hiện với tuần suất nhiều

và gây ảnh hưởng nặng nề hơn trên toàn cầu do ảnh hưởng của hoạt động ENSO ĐBSCL cũng là một trong số các khu vực chịu ảnh hưởng nghiêm trọng do hoạt động của chu kỳ El-Niño và La-Niña gây ảnh hưởng đến sản xuất và dân sinh tại đây vì vậy đòi hỏi phải nâng cao dự báo cho khu vực nhằm giúp người dân dễ dàng lựa chọn phương án ứng phó và thích nghi Nghiên cứu này đã sử dụng dữ liệu nhiệt độ không khí bề mặt (SAT) được lấy từ 12 trạm quan trắc tại khu vực ĐCSCL và nhiệt độ bề mặt nước biển (SST) được lấy từ các khu vực giám sát Niño từ năm 1977 đến 2018 Qua phân tích bằng kiểm định Mann-Kedall và xu thế Sen cho thấy nắng nóng sẽ càng khắc nghiệt hơn với khu vực này và nhất là các tháng giữa và cuối mùa khô Sau khi phân tích mối tương quan giữa SST toàn cầu và SAT tại ĐBSCL đã xác định 3 vùng có mối quan hệ tốt nhất với SAT, trong đó vùng 1 có hệ số tương quan với SAT cao hơn các hệ số tương quan của các khu vực quan sát El-Niño với hầu hết các tháng trong năm Dựa trên mối tương quan trên nghiên cứu tiếp tục phân tích thành phần chính của 3 vùng đã tìm ra thành phần chính thứ 1 có hệ số tương quan cao nhất để xây dựng một chỉ số mới tăng khả năng cảnh báo cho khu vực ĐBSCL Tuy nhiên để chính xác hơn cần kết hợp thành phần chính thứ 1 với chỉ số ONI để có thể cảnh báo cho tất cả các tháng trong năm với thời gian trượt từ 1 đến 3 tháng

iii

ABSTRACT

Currently, extreme weather events are appearing with more frequency and more severe impact globally due to the influence of ENSO activities The Mekong Delta is also one of the areas heavily affected by the El-Niño and La-Niña cycles affecting production and people here, so it is necessary to improve the forecasting ability for the region to help people easily choose a response and adaptation options This study uses surface air temperature (SAT) data obtained from 12 monitoring stations in the study area and sea surface temperature (SST) data obtained from Niño monitoring areas from 1977 to 2018 Analysis by the Mann-Kendall test and Sen trend shows that the heat will be even more intense for this area and especially in the middle and late months of the dry season After analyzing the correlation between global SST and SAT in the Mekong Delta, 3 regions have the best relationship with SAT, in which region 1 has a higher correlation coefficient with SAT than the correlation coefficient of other regions that observe El-Niño in most months of the year Based

on the above correlation, the study continues to analyze the main components of the

3 regions and find the first main component with the highest correlation coefficient

to build a new index to increase the warning capacity for the Mekong Delta However,

to be more accurate, it is necessary to combine the 1st main component with the ONI index to be able to warn for all months of the year with a sliding time from 1 to 3 months

iv

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn nghiên cứu: “Quan hệ giữa nhiệt độ nước biển bề mặt và nhiệt độ không khí trên khu vực Đồng bằng sông Cửu Long” là công trình nghiên cứu

cá nhân của tôi trong thời gian qua dựa trên sự cố gắng cùng với sự tận tâm giúp đỡ

và hướng dẫn của Thầy PGS.TS Lương Văn Việt

Tôi xin cam đoan kết quả nghiên cứu được đưa ra trong đồ án là trung thực và không sao chép hay sử dụng kết quả của bất kỳ đề tài nghiên cứu nào tương tự

Tôi sẵn sàng chịu toàn bộ trách nhiệm nếu phát hiện rằng có bất kỳ sự sao chép kết quả nghiên cứu nào trong bài đồ án này

Học viên

Đoàn Thị Bảo Trâm

v

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN i

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ ii

ABSTRACT iii

LỜI CAM ĐOAN iv

MỤC LỤC v

DANH MỤC BẢNG BIỂU vii

DANH MỤC HÌNH ẢNH viii

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT x

MỞ ĐẦU 1

1 Đặt vấn đề: 1

2 Mục tiêu nghiên cứu 2

2.1 Mục tiêu tổng quát 2

2.2 Mục tiêu cụ thể 2

3 Đối tượng nghiên cứu 3

4 Phạm vi nghiên cứu 3

5 Ý nghĩa đề tài 3

5.1 Ý nghĩa khoa học 3

5.2 Ý nghĩa thực tiễn 3

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 4

1.1 Tổng quan về biến động khí hậu và ENSO 4

1.1.1 Tổng quan về biến động khí hậu 4

1.1.2 Tổng quan về ENSO 4

1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước 7

1.2.1 Tình hình nghiên cứu ngoài nước 7

1.2.2 Tình hình nghiên cứu trong nước 12

1.3 Tổng quan khu vực nghiên cứu 14

vi

1.3.1 Vị trí địa lý 14

1.3.2 Đặc điểm tự nhiên 15

1.3.3 Tình hình kinh tế - xã hội hiện nay 16

1.3.4 Tình hình nắng nóng, khô hạn và xâm nhập mặn hiện nay tại ĐBSCL 17

1.4 Định hướng nghiên cứu 20

CHƯƠNG 2 NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 21

2.1 Nội dung nghiên cứu 21

2.2 Phương pháp nghiên cứu 21

2.2.1 Phương pháp thu thập tài liệu và kế thừa các kết quả nghiên cứu 23

2.2.2 Phương pháp đánh giá và lựa chọn các thông tin đã thu thập 24

2.2.3 Phương pháp xử lý số liệu 25

2.2.4 Phương pháp Sen và kiểm định phi tham số Mann-KenDall trong xác định xu thế 26

2.2.5 Phương pháp phân tích hệ số tương quan 27

2.2.6 Phân tích thành phần chính 29

2.2.7 Phương pháp xây dựng chỉ số cảnh báo nắng nóng dựa trên các thành phần chính 31

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 32

3.1 Biến động và xu thế của SAT tại các trạm quan trắc 32

3.2 Mối quan hệ giữa SST các khu vực giám sát El-Niño, chỉ số Niño Đại dương (Ocean Niño Index - ONI) và SAT ở ĐBSCL 36

3.3 Quan hệ giữa SAT ở ĐBSCL và SST toàn cầu 39

3.4 Hệ số tương quan giữa các thành phần chính của SST tại V1, V2, V3 với SAT trong ĐBSCL 41

3.5 Chênh lệch SAT theo các pha từ ONI 44

3.6 Chênh lệch SAT theo các pha được xây dựng từ các thành phần chính 45

KẾT LUẬN 48

TÀI LIỆU THAM KHẢO 50

LÝ LỊCH TRÍCH NGANG CỦA HỌC VIÊN 53

vii

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 3.1 Độ lệch chuẩn của SAT trung bình tháng tại các trạm quan trắc (oC)

32Bảng 3.2 SAT trung bình tháng tại các trạm quan trắc (0C) 34Bảng 3.3 Xu thế của SAT trung bình tháng tại các trạm quan trắc (0C) 35

viii

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1 Các khu vực chính giám sát họat động của ENSO trên Thái Bình Dương 5Hình 1.2 Vị trí địa lý khu vực Đồng bằng sông Cửu Long 15Hình 1.3 Bản đồ xâm nhập mặn ĐBSCL mùa khô 2021-2022 18Hình 1.4 Mức độ ảnh hưởng của xâm nhập mặn tại ĐBSCL vào tháng 3 năm 2020

19Hình 1.5 Ảnh hưởng của hạn hán, xâm nhập mặn tại ĐBSCL vào tháng 3 năm 2020

19Hình 2.1 Các trạm khí tượng khu vực ĐBSCL 24Hình 3.1 Độ lệch chuẩn của SAT khu vực ĐBSCL 33Hình 3.2 Giá trị trung bình của hệ số tương quan giữa SAT tại các trạm thời tiết

và SST tại (a) IOBW, (b) Niño.west, (c) Niño 4, (d) Niño 3.4, (e) Niño

3 và (f) Niño 1+2 Trục hoành là số tháng mà dữ liệu SAT được lấy trễ hơn so với dữ liệu SST 37 Hình 3.3 Giá trị trung bình của hệ số tương quan giữa SAT tại các trạm thời tiết

và các khu vực SST trong các khu vực giám sát, trong trường hợp xem xét đến thời gian trễ 39Hình 3.4 Hệ số tương quan giữa SAT trong ĐBSCL và SST tương ứng với dữ

liệu SST được lấy trước SAT (a) 0 tháng, (b) 1 tháng, (c) 2 tháng, và (d)

3 tháng; và (e) hệ số tương quan lớn nhất trong tất cả các trường hợp 41

Hình 3.5 Hệ số tương quan giữa SAT ở ĐBSCL và các thành phần chính từ SST

tại V1, V2 và V3 PCi chỉ các thành phần chính thứ i 43Hình 3.6 Giá trị trung bình của T theo các trạm giai đoạn 1978-2018 45Hình 3.7 Giá trị trung bình của T theo các trạm giai đoạn 1977-2018 theo chỉ

số được xây dựng dựa trên thành phần chính thứ nhất của V1 46

ix

Hình 3.8 Chỉ số về biến động SST cho V1 được xây dựng từ thành phần chính

thứ 1 Ở đây P25% và P75% là các ngưỡng xác định pha nóng và lạnh 47

x

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

của NCEP (NCEP Climate Forecast System Reanalysis)

(El-Niño–Southern Oscillation)

Nhật Bản (Japan Meteorological Agency ENSO index)

Mỹ (National Center for Environmental Forecasting)

(Multivariate ENSO Index)

(Oceanic Niño Index)

xi

(Surface Air Temperature)

(Sea level pressure)

(Southern Oscillation Index)

(Sea surface temperature)

Vào năm 2019, nồng độ CO2 trong khí quyển ở mức cao nhất trong vòng ít nhất 2 triệu năm qua đồng thời nồng độ khí mêtan và nitơ oxit cao nhất trong khoảng thời gian 800.000 năm qua Ngoài ra, nhiệt độ trên bề mặt Trái đất đã tăng nhanh đến mức đáng báo động từ năm 1970 so với nhiệt độ vào thời kì tiền công nghiệp Ví dụ, nhiệt độ của thập kỷ gần đây nhất (2011 – 2020) vượt quá nhiệt độ của thời kỳ ấm áp gần đây nhất, khoảng 6.500 năm trước Biến đổi khí hậu làm cho biến động khí hậu mạnh

mẽ hơn và làm cho các đợt hạn hán và nắng nóng ngày càng nghiêm trọng Nhiều thay đổi theo hướng tiêu cực trong hệ thống khí hậu có liên quan trực tiếp đến sự gia tăng nhiệt độ toàn cầu Những thay đổi này bao gồm: gia tăng tần suất, cường độ của các đợt nắng nóng khắc nghiệt, các đợt nắng nóng trên biển và lượng mưa lớn, hạn hán nông nghiệp và sinh thái ở một số vùng, tỷ lệ lốc xoáy nhiệt đới nghiêm trọng, cũng như sự tan chảy của băng biển, tuyết phủ và băng vĩnh cửu ở Bắc Cực

Hiện tượng El-Niño và La-Niña gắn với giao động nhiệt độ nước biển bề mặt khu vực xích Thái Bình Dương Theo khí tượng học, dao động nhiệt độ nước biển khu vực này có liên quan chặt chẽ với giao động của áp suất khí quyển Nam Bán Cầu nên còn được gọi là ENSO (El-Niño–Southern Oscillation - ENSO) Đây là một giai đoạn ấm áp của chu kỳ, đó là cách các nhà khoa học mô tả sự dao động nhiệt độ giữa khí quyển và đại dương ở phía đông Thái Bình Dương giữa xích đạo El-Niño và La-

2

Niña là hai hiện tượng trái ngược nhau El-Niño là pha ấm của ENSO, trong khi Niña là pha lạnh của ENSO

La-Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) là phần cuối cùng của Châu thổ sông Mê Kông,

có tổng diện tích tự nhiên khoảng 4 triệu ha, chiếm 79% diện tích toàn vùng đồng bằng, tương đương 5% diện tích toàn lưu vực sông Cửu Long, có vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế, xã hội và là chìa khóa lương thực quốc gia cho chiến lược an ninh Mùa khô ở ĐBSCL kéo dài từ cuối tháng 11 đến đầu tháng 5, lượng mưa mùa khô chỉ chiếm khoảng 10% lượng mưa cả năm Trong các tháng giữa và cuối mùa khô của các năm El-Niño, nền nhiệt độ thường khá cao, làm tăng lượng bốc thoát hơi

và làm tăng yêu cầu tưới cho cây trồng và gây ra các đợt hạn nông nghiệp Các đợt nắng nóng đã gây ảnh hưởng đến sản xuất và dân sinh của ĐBSCL nói riêng và cả nước nói chung đòi hỏi nâng cao cảnh báo cho khu vực này

Chính vì vậy, tôi chọn đề tài: “Quan hệ giữa nhiệt độ nước biển bề mặt và nhiệt độ không khí trên bề mặt khu vực Đồng bằng sông Cửu Long” để tìm hiểu những tác

động của ENSO đến nhiệt độ của vùng Đồng bằng sông Cửu Long và xác định nhân

tố mới nhằm cảnh báo nắng nóng tốt hơn cho khu vực này

2 Mục tiêu nghiên cứu

2.1 Mục tiêu tổng quát

Nghiên cứu sự ảnh hưởng của ENSO đến sự biến động, xu thế nhiệt độ tại khu vực ĐBSCL và nghiên cứu mối tương quan giữa nhiệt độ nước biển bề mặt (SST) và nhiệt độ không khí bề mặt (SAT) khu vực ĐBSCL từ đó chọn ra được thành phần có mối tương quan tốt nhất với SAT tại ĐBSCL nhằm xây dựng một chỉ số mới phục vụ cảnh báo nắng nóng cho ĐBSCL nhằm ứng phó với hạn hán

2.2 Mục tiêu cụ thể

- Tìm hiểu những ảnh hưởng của ENSO đến khu vực ĐBSCL

- Tìm hiểu sự biến động và xu thế của SAT tại khu vực ĐBSCL

3 Đối tượng nghiên cứu

- Nhiệt độ không khí bề mặt khu vực ĐBSCL

- Nhiệt độ nước biển bề mặt, El-Niño và La-Niña

có thể tham khảo và xây dựng chỉ số cảnh báo mới cho các khu vực khác

5.2 Ý nghĩa thực tiễn

Kết quả của đề tài góp phần cung cấp và dự báo về xu thế nhiệt độ, chỉ số khô hạn tại khu vực ĐBSCL Từ đó có thể dự báo chính xác và cụ thể hơn tình hình biến động nhiệt độ tại ĐBSCL để người dân có thể lựa chọn phương án ứng phó và canh tác trong thời gian El-Niño hoạt động

4

1.1 Tổng quan về biến động khí hậu và ENSO

1.1.1 Tổng quan về biến động khí hậu

Theo Tổ chức Khí tượng Thế giới, biến động khí hậu (climate variability) là sự dao động của các thành phần khí hậu trong một thời đọan ngắn như mùa, năm hoặc có thể kéo dài hàng thập kỷ Giữa biến đối khí hậu và biến động khí hậu có mối quan hệ khá

rõ, theo xu thế của sự biến đổi khí hậu hiện nay diễn biến các hiện tượng thời tiết ngày càng trở lên gay gắt hơn được thể hiện qua sự thất thường của các hiện tượng thời tiết cực đoan như mưa lớn, hạn hán, bão tố

Khái niệm “Hệ thống khí hậu” được hiểu là một tổng thể được tạo thành bởi khí quyển, đại dương, lục địa, băng tuyết và thảm thực vật Trong hệ thống khí hậu có mối liên hệ khá phức tạp, các cấu thành này tương tác qua lại lẫn nhau Khi một thành phần thay đổi sẽ kéo theo sự dao động của các thành phần khác, và được thể hiện qua

sự biến động của các thành phần khí hậu như nhiệt độ và lượng mưa

Trong khu vực nhiệt đới biến động khí hậu gắn liền với sự giao động nhiệt độ bề mặt nước biển (SST), nhất là tại khu vực xích đạo Thái Bình Dương (TBD)

1.1.2 Tổng quan về ENSO

ENSO được theo dõi bởi nhiều yếu tố như nhiệt độ bề mặt nước biển, áp suất mực nước biển (SLP) tại Tahiti và Darwin và các chỉ số ENSO khác Tuỳ thuộc vào các khu vực mà giai đoạn ENSO có các định nghĩa khác nhau như đã được trình bày hoặc theo định nghĩa El-Niño và La-Niña của WMO (2006) Hầu hết các quốc gia đã sử dụng theo định nghĩa của Trung tâm Dự báo Khí hậu Hoa Kỳ (CPC), dựa trên chỉ số Niño Đại dương (ONI) Chỉ số này được xác định là giá trị trung bình trượt của chuẩn sai nhiệt độ mặt nước biển (SSTA) tại khu vực Niño 3.4 (phạm vi: 5oN-5oS, 120o-

170oW); các pha của ENSO được định nghĩa là trung bình trượt 3 tháng liên tục qua

5 giai đoạn liên tiếp có chuẩn sai cao hơn +0,5oC cho pha nóng (El-Niño) và có chuẩn

5

sai thấp hơn -0,5 oC cho pha lạnh (La-Niña) Các ngưỡng được tiếp tục chia thành tuần tự khi ENSO yếu (nếu chuẩn sai SST từ 0,5-0,9), trung bình (1,0-1,4), mạnh (1,5-1,9) và rất mạnh (từ ± 2,0) đối với cả 2 pha nóng và lạnh Chỉ số ONI dao động

từ +0.5oC đến -0.5oC được xác định là pha trung tính

Cơ quan Khí tượng Nhật Bản (JMA) đã xác định rằng El-Niño (La-Niña) dựa trên SSTA của Niño 3 với giới hạn nhiệt độ + 0,5°C (-0,5°C) hoặc cao hơn (thấp hơn) trong sáu tháng liên tục hoặc lâu hơn

Hình 1.1 Các khu vực chính giám sát họat động của ENSO trên Thái Bình Dương Mặt khác, Cục Khí tượng Úc đã tuyên bố giai đoạn ENSO dựa trên nhiều yếu tố như Chỉ số Dao động Phương Nam (SOI), SST trong các vùng Niño 3 và 3.4 và gió mậu dịch

Còn ở Trung Quốc, Trung tâm Khí hậu Quốc gia của Cục Khí tượng Trung Quốc (NCC/CMA) đã thành lập hai chỉ số mới để xác định các giai đoạn ENSO và được triển khai hoạt động trong NCC/CMA vào năm 2017; các chỉ số này được gọi là chỉ

số ENSO phía đông Thái Bình Dương và chỉ số ENSO trung tâm Thái Bình Dương, chúng dựa trên SST ở khu vực Niño 3 và Niño 4[1]

Nhiệt độ bề mặt biển hay còn gọi là nhiệt độ bề mặt đại dương là nhiệt độ nước gần với bề mặt đại dương Ý nghĩa chính xác của bề mặt thay đổi tùy theo phương pháp

đo được sử dụng, nhưng nó nằm trong khoảng từ 1 milimét (0,04 inch) đến 20 mét

6

(70 ft) dưới mặt biển Nhiệt độ bề mặt biển ấm được biết là nguyên nhân gây ra xoáy thuận nhiệt đới trên các đại dương SST thay đổi hàng ngày, giống như không khí bên trên nó, nhưng ở mức độ thấp hơn Có ít biến động SST hơn vào những ngày gió mát

so với những ngày lặng gió

El-Niño là một hiện tượng khiến nhiều quốc gia lo ngại bởi sức ảnh hưởng của nó rất lớn Ở Nam Mỹ gia tăng các nguy cơ bị lũ lụt trên bờ biển phía Tây, hạn hán trên các phần bờ biển phía Đông Còn tại các nước phương Đông, điển hình là Ấn Độ và Indonesia thì phải đối đầu với hạn hán

Hiện tượng El-Niño có chu kỳ từ 2 đến 7 năm sẽ tạo ra một dòng nước ấm bất thường

có nhiệt độ cao hơn 2-3oC so với bình thường ở vùng biển nhiệt đới phía đông Thái Bình Dương tạo ra một hiện tượng biến đổi khí hậu ngắn hạn tự nhiên Hiện tượng này không chỉ gây ảnh hưởng đến môi trường nước ở khu vực mà nó đi qua mà còn thúc đẩy các hiệu ứng thời tiết khắc nghiệt trên khắp thế giới Cuối năm 2015 nước

ta đã hứng chịu một đợt khô hạn, thiếu nước, xâm nhập mặn sâu do El-Niño gây ra tác động vào vùng cửa sông trên diện rộng và kéo dài đến đầu tháng 9/2015

Đợt El-Niño vào năm 2015 – 2016 đã khiến hơn một triệu hecta bị xâm nhập mặn sâu vào đất liền hàng chục kilomet Ở các vùng thượng lưu bị hạn hán do El-Niño cao hơn ở các vùng đồng bằng, lượng nước ở các sông giảm đáng kể vào mùa khô cũng như mùa mưa, mực nước tại các hồ chứa nước và thủy điện thiếu hụt đáng kể, làm ảnh hưởng lớn đến việc sản xuất nông nghiệp và đời sống kinh tế xã hội ở nước

ta Ngoài ra El-Niño còn gây ra nạn cháy rừng, các vùng rừng trên khắp cả nước sẽ

có thể bị đe dọa nghiêm trọng

Đã có nhiều nghiên cứu chứng minh khí hậu và gió mùa khu vực Châu Á có mối quan

hệ chặt chẽ với hoạt động của ENSO Vào những năm hiện tượng El-Niño xuất hiện

ở trung tâm xích đạo và phía Đông Thái Bình Dương có hoàn lưu gió mùa yếu, thời gian khởi phát chậm Đồng thời ngược lại khi hiện tượng La-Niña được ghi nhận ở Thái Bình Dương[2]

7

Năm 2006, nghiên cứu của tác giả Nguyễn Duy Chinh đã cho thấy các đợt El-Niño

1968 – 1970, 1982 – 1983, 1986 -1988 và 1998 – 1998 đã làm tăng nhiệt độ không khí nhiều nhất trên phạm vi cả nước, trong đó đợt El-Niño năm 1997 – 1998 làm tăng nhiệt độ trên toàn lãnh thổ nước Việt Nam đáng kể nhất và các khu vực phía nam bị ảnh hưởng của El-Niño về nhiệt độ rõ rệt hơn các khu vực phía bắc Mặt khác, hiện tượng La-Niña lại có mức độ ảnh hưởng về nhiệt độ đồng đều hơn tại các khu vực ở Việt Nam[3]

Trong một nghiên cứu khác của tác giả Vũ Văn Tác năm 2017 khi phân tích ảnh hưởng của hiện tượng ENSO đến nhiệt độ nước tầng mặt vùng biển Nam Trung Bộ (NTB) đã cho kết quả vào những năm hiện tượng ENSO được đánh giá có cường độ trung bình hoặc yếu thì chỉ số bất thường của STT vùng biển NTB lại có giá trị lớn hơn nhiều so với những năm được đánh giá là mạnh hoặc rất mạnh[4]

Trong các năm gần đây, khi ENSO hoạt động thì lượng mưa và độ ẩm giảm, số giờ nắng và nhiệt độ tăng rõ rệt nhất[5], ảnh hưởng của El-Niño là một trong những yếu

tố trực tiếp của hiện tượng xâm nhập mặn tại Đồng bằng sông Cửu Long

1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

1.2.1 Tình hình nghiên cứu ngoài nước

Trên thế giới hiện nay có rất nhiều nghiên cứu về ảnh hưởng của El-Niño đến nhiệt độ và lượng mưa của nhiều khu vực như:

Nghiên cứu “Impact of El-Niño on atmospheric circulations over East Asia and rainfall in China: Role of the anomalous western North Pacific anticyclone” của

tác giả Zhang RenHe, Min QingYe và Su JingZhi đã thực hiện năm 2017 nhằm đánh giá về tác động của El-Niño đối với sự thay đổi giữa các luồn khí quyển lưu thông trên Đông Á và lượng mưa ở Trung Quốc thông qua khí tượng bất thường ở phía tây Bắc Thái Bình Dương (WNPAC) Đồng thời cũng giải thích về các cơ chế hình thành của WNPAC và các quá trình vật lý mà WNPAC ảnh hưởng đến lượng mưa ở Trung Quốc[6]

8

Năm 2015, nhóm nghiên cứu gồm M Amirul Islam, Andy Chan, Matthew J Ashfold

, Chel Gee Ooi và Majid Azari đã thực hiện nghiên cứu “Effects of El-Niño, Indian Ocean Dipole, and Madden-Julian Oscillation on Surface Air Temperature and Rainfall Anomalies over Southeast Asia in 2015” Nghiên cứu đã minh họa và nhấn

mạnh rằng đợt cháy rừng năm 2015 ở Đông Nam Á chịu ảnh hưởng mạnh mẽ bởi sự đồng thuận của ENSO và hiện tượng lưỡng cực Ấn Độ Dương (IOD) tích cực, làm tăng nhiệt độ không khí bề mặt và làm cho môi trường xung quanh Lục địa Hàng hải (MC) trở thành một điều kiện thuận lợi làm tăng sự bốc cháy Bức xạ sóng dài thoát

ra và MJO đã triệt tiêu sự đối lưu và dữ liệu mô hình minh họa tỷ lệ mưa cực thấp trong đợt cháy rừng Tất cả những dữ liệu này kết luận rằng đợt cháy rừng năm 2015 tại MC được tăng cường bởi các hiện tượng khí hậu liên kết và phụ thuộc lẫn nhau[7]

Tác giả Prabhakar Shukla và Raj Mohan Singh đã có nghiên cứu “Drought Characterization Using Drought Indices and El Niño Effects” vào năm 2020 để

theo dõi những thay đổi trong điều kiện hạn hán qua chỉ số lượng mưa tiêu chuẩn hóa (SPI) và chỉ số thoát hơi nước lượng mưa tiêu chuẩn hóa (SPEI) Sự thay đổi của hạn hán gió mùa ở Ấn Độ chịu ảnh hưởng đáng kể của các dị thường nhiệt độ bề mặt biển nhiệt đới Một trong những nguyên nhân chính của sự biến đổi hạn hán là do ảnh hưởng của Dao động phía Nam El-Niño (ENSO) Các giá trị của SPI và SPEI được tìm thấy trong tất cả các phạm vi có thể đại diện cho các hiện tượng hạn hán nhẹ, trung bình và nghiêm trọng trong khu vực nghiên cứu Hầu hết các sự kiện hạn hán được quan sát thấy ở Quận Raebareli, vì cả SPI và chỉ số SPEI cho thấy 27 và 23 sự kiện nghiêm trọng Ngoài ra, mối tương quan được tìm thấy giữa các thời kỳ hạn hán quan sát được, các đợt ENSO và các chỉ số hạn hán[8]

Tác giả Wenjun Zhang và các cộng sự đã có một nghiên cứu “A New Understanding

of El Niño’s Impact over East Asia: Dominance of the ENSO Combination Mode”

năm 2016 Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu là số liệu lượng mưa hàng tháng tại 160 trạm, dữ liệu SST dự trên phân tích băng biển và nhiệt độ bề mặt biển toàn cầu từ năm 1961 đến năm 2012 Nghiên cứu được thực hiện qua mô hình hoàn lưu

9

chung khí quyển (AGCM) và mô hình khí quyển (GFDL) đã cho thấy các phản ứng trực tiếp của khí quyển đối với chế độ ENSO không tạo ra bất kỳ sự bất thường khí hậu đáng kể nào về mặt thống kê ở Đông Á mặc dù có thể làm phát sinh các dị thường khí hậu ở các vùng vĩ độ trung bình thông qua các kết nối từ xa trong khí quyển[9]

Nghiên cứu “Drought characterization in South Africa under a changing climate”

đã được tác giả Elelwani Phaduli thực hiện năm 2018 đã sử dụng chỉ số mưa chuẩn hoá và chỉ số thoát hơi nước mưa chuẩn hoá để phân tích, thống kê các chỉ số theo dõi hạn hán như cường độ hạn hán, thời gian hạn hán và tuần suất hạn hán, nghiên cứu đã chỉ ra rằng hầu hết các khu vực của Nam Phi đã trải qua các đợt hạn hán nghiêm trọng từ năm 1981 đến năm 2015 Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy sự gia tăng tổng thể về cường độ, mức độ nghiêm trọng, thời gian và tần suất hạn hán trong tương lai vào khoảng thời gian vào năm 2011 – 2040 và 2041 – 2070[10]

Theo S V Raghavan và cộng sự (2015) đã trình bày phân tích mô phỏng khí hậu khu vực Việt Nam trong khoảng thời gian từ 1961– 1990 Mô hình khí hậu khu vực Nghiên cứu và Dự báo Thời tiết (WRF) được thúc đẩy bởi Phân tích toàn cầu ERA40, khu vực được đánh giá với độ phân giải 25 km Hiệu suất của mô hình khí hậu khu vực trong việc mô phỏng khí hậu quan sát được đánh giá với đối tượng chính là lượng mưa và nhiệt độ Mô hình WRF có thể mô phỏng các dấu hiệu của biến khí hậu, chu

kỳ mùa và phân bố tần suất Do việc giảm quy mô động lực học đã trở nên phổ biến trong việc nghiên cứu biến đổi khí hậu và các tác động của nó, nghiên cứu này nhấn mạnh rằng có thể cần nhiều cải tiến hơn nữa trong mô hình để mang lại các mô phỏng thực tế về khí hậu ở độ phân giải cao trước khi chúng có thể được sử dụng cho các nghiên cứu tác động ở quy mô địa phương Sự cần thiết của một mạng lưới quan sát dày đặc cũng được nhận ra vì cần quan sát ở độ phân giải cao khi đánh giá và xác nhận các mô hình ở quy mô tiểu vùng và địa phương[11]

Việc thoát hơi nước tham chiếu (ET0) đóng vai trò rất quan trọng trong việc xác định nhu cầu nước của cây trồng, nghiên cứu này được A A Sabziparvar et al (2010) thực hiện để đánh giá tác động của các giai đoạn ENSO khác nhau đối với sự biến đổi ET0

10

ở một số vùng khí hậu ấm áp của Iran Để ước tính ET0, các biến khí tượng hàng ngày

từ một tập hợp các trạm trong khoảng thời gian 50 năm (1957–2006) và sử dụng các phương pháp tiếp cận Spearman, Pearson và Mann-Whitney, các hệ số tương quan (r) và sự khác biệt tương đối có ý nghĩa thống kê giữa các giá trị ET0 trung bình và các biến thể tương ứng của chúng trong mỗi giai đoạn Kết quả của ET0 theo mùa cho thấy ở 54% số địa điểm nghiên cứu tồn tại mối tương quan có ý nghĩa (P <0,05) giữa các sự kiện ENSO và các biến thể ET0 Trong hầu hết các trường hợp, các sự kiện ENSO mùa xuân và mùa đông ảnh hưởng đến giá trị ET0 một hoặc hai mùa sau khi xảy ra ENSO Các giá trị ET0 trung bình hàng tháng trong các pha El-Niño lần lượt thấp hơn 10,1 và 9,3% so với các giá trị ET0 tương ứng trong các pha La-Niña và bình thường Ngược lại, giá trị ET0 trung bình hàng tháng trong thời kỳ La-Niña cao hơn 8,4% so với trong giai đoạn bình thường Nghiên cứu đã cho thấy mức độ ảnh hưởng của ENSO đến sự biến đổi ET0 nhạy cảm với thời gian phân tích Hơn nữa, các biến thể ET0 ở các địa điểm khô cằn ấm áp nhạy cảm hơn với tác động kết nối từ

xa của ENSO so với các địa điểm ẩm ướt[12]

Nghiên cứu của Mohammad Valipour và cộng sự (2014) về việc đánh giá tầm quan trọng của bức xạ mặt trời, nhiệt độ, độ ẩm tương đối và tốc độ gió để tính toán lượng thoát hơi nước tham chiếu đã so sánh hai dạng của phương pháp thoát hơi nước của Valiantzas (một trong những mô hình mới nhất) để phát hiện ra phương pháp tốt nhất trong các điều kiện thời tiết khác nhau Dữ liệu thời tiết được thu thập từ 181 trạm ở

31 tỉnh của Iran Sự thoát hơi nước tham chiếu được so sánh với phương pháp Penman Monteith của Tổ chức Nông lương Kết quả cho thấy chúng không phù hợp với các tỉnh của Iran Do đó, các phương pháp đã được hiệu chỉnh và độ chính xác của ước lượng được tăng lên (giá trị của R2 nhỏ hơn 0,99 đối với chỉ 05 trong các phương pháp được sửa đổi) Cuối cùng, danh sách các hiệu suất tốt nhất của mỗi phương pháp

đã được sử dụng để phân tích nhạy cảm cho các khu vực khác và các nghiên cứu tiếp theo về nhiệt độ, độ ẩm tương đối, bức xạ mặt trời và tốc độ gió[13]

11

Năm 2013 tác giả Diego G Miralles và các cộng sự đã thực hiện nghiên cứu về chu

kỳ của El-Niño, La-Niña và các xu hướng bốc hơi lục địa Nghiên cứu sử dụng các

vệ tinh quan sát và đã phát hiện ra lượng bốc hơi lục địa đã tăng lên ở các vĩ độ phía bắc, với tốc độ phù hợp với kỳ vọng bắt nguồn từ xu hướng nhiệt độ Tuy nhiên, ở quy mô toàn cầu, các động lực của El-Niño/Dao động phương Nam (ENSO) đã chi phối sự biến thiên đa tầng Trong thời gian El-Niño, những hạn chế trong việc cung cấp độ ẩm trên cạn dẫn đến thiếu hụt nước cho thảm thực vật và giảm lượng bốc hơi

ở miền đông và trung Australia, miền nam châu Phi và miền đông Nam Mỹ, ngược lại trong chu kỳ La-Niña Kết quả cũng cho thấy sự sụt giảm trong nhiều năm gần đây về lượng bốc hơi lục địa trung bình trên toàn cầu phản ánh sự chuyển đổi sang điều kiện El-Niño và không phải là hậu quả của việc tái tổ chức liên tục chu trình nước trên cạn Những thay đổi trong tương lai về sự bốc hơi lục địa sẽ được xác định bởi phản ứng của ENSO đối với những thay đổi về lực bức xạ toàn cầu nhưng vẫn còn chưa chắc chắn[14]

Các hình thức biến đổi khí hậu trên quy mô lớn (hoặc các mô hình liên kết từ xa), chẳng hạn như Dao động Nam El-Niño và Dao động Bắc Đại Tây Dương, ảnh hưởng đến thời tiết địa phương trên toàn thế giới Tuy nhiên, phản ứng của các dòng năng lượng và nước trên cạn đối với các phương thức biến đổi này vẫn còn chưa rõ ràng

Ở nghiên cứu này tác giả Diego G Miralles đã phân tích phản ứng của sự bốc hơi đối với 16 mô hình liên kết từ xa, sử dụng bộ dữ liệu quan sát toàn cầu về sự bốc hơi và các động lực khí hậu chính của nó Kết quả nghiên cứu cho thấy sự biến đổi hàng tháng của lượng bốc hơi trên cạn bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi sự dao động (kết hợp) của nhiệt độ bề mặt biển và áp suất không khí Hầu hết các hình thức biến đổi khí hậu ảnh hưởng đến sự bốc hơi trên cạn bằng cách gây ra những thay đổi về nhu cầu nước trong khí quyển Tuy nhiên, sự bất thường về lượng mưa liên quan đến các liên kết

từ xa là rất quan trọng đối với sự bay hơi ở các chế độ hạn chế nước, cũng như ở các khu vực có rừng, nơi mất khả năng đánh chặn tạo thành một phần đáng kể tổng lượng bay hơi[15]

12

1.2.2 Tình hình nghiên cứu trong nước

Biến động SST khu vực nhiệt đới gắn liền với các bất thường của thời tiết, gây hạn hán và nắng nóng Các biến động này thường được nghiên cứu qua hoạt động của ENSO

Năm 2006, tác giả Nguyễn Duy Chinh đã thực hiện “Đánh giá quan hệ giữa hiện tượng ENSO và chế độ nhiệt ẩm ở Việt Nam” nhằm đánh giá chung về mối quan hệ

giữa điều kiện khí hậu vùng có hiện tượng ENSO và chế độ khí hậu ở vùng quan sát với các trung tâm tác động khác nhau Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ tương đối chặt chẽ giữa hiện tượng ENSO và chế độ khí hậu của quốc gia và khu vực chịu tác động mặc dù mức độ ảnh hưởng của ENSO còn phụ thuộc điều kiện địa lý, địa hình, cũng như ảnh hưởng của các trung tâm tác động khác chi phối[3]

Một nghiên cứu và trao đổi của tác giả Mai Trọng Thông và Hoàng Lưu Thu Thuỷ

về “Mối quan hệ giữa lượng mưa với các chỉ số ENSO trên các vùng thuộc lãnh thổ Việt Nam” Nghiên cứu nhằm đánh giá tác động và dự báo ảnh hưởng của hiện

tợng ENSO đến thời tiết khí hậu, nhất là biến động mùa và năm của nhiệt độ và lượng mưa dựa trên những số liệu lịch sử đang đựơc thực hiện có hiệu quả ở nhiều nước, trong đó có Việt Nam Một vài kết quả nghiên cứu đã được tác giả trình bày về mối quan hệ giữa chuỗi lượng mưa ở các vùng khác nhau trên lãnh thổ Việt Nam với chuỗi số liệu của các đặc trung SOI và SST ở trên những vùng Ninô bằng phương pháp phân tích tương quan tuyến tính[16]

Dự án “Xây dựng bản đồ hạn hán và mức độ thiếu nước sinh hoạt ở Nam Trung

bộ và Tây Nguyên” do PGS.TS Trần Thục (Viện Khoa học Khí tượng,Thủy văn và

Môi trường) làm chủ nhiệm, thực hiện trong ba năm, từ 2005 - 2008, đã đánh giá được mức độ hạn hán và thiếu nước sinh hoạt ở 9 tỉnh Nam Trung Bộ và Tây Nguyên Trên cơ sở đó đã xây dựng được bản đồ hạn hán thiếu nước sinh hoạt trong vùng nghiên cứu Tuy nhiên, ở đây cũng chỉ xét đến hạn khí tượng, hạn thủy văn và hạn nông nghiệp[17]

Nghiên cứu của tác giả Trần Văn Chung và Bùi Hồng Long về “Ảnh hưởng của trường nhiệt độ và biến đổi bất thường của mực nước trong biển Đông liên quan đến biến đổi khí hậu” vào năm 2015 nhằm làm rõ vấn đề về mực nước biển dâng

cao khá lớn tại biển Đông năm 2010 là một trong những biến đổi bất thường của tự nhiên đã được ghi nhận trong nghiên cứu trước đó của tác giả nước ngoài Nghiên cứu đã sử dụng sản phẩm CFRS cho số liệu từ năm 1981 – 2010 và CFSv2 cho dữ liệu 4 năm 2010 – 2014 Kết quả phân tích từ năm 1979 đến năm 2014 có ba giai đoạn biến đổi nhiệt độ đặc biệt và hiện tượng tăng đột biến của độ cao mực nước là năm 1987, 1998 và năm 2010 là một năm đặc biệt với sự tăng bất thường của nhiệt độ trong năm xảy ra hiện tượng La-Niña mạnh, kết quả cũng cho thấy sự gia tăng bất thường bởi nhiệt độ là một trong các yếu tố gây nên sự gia tăng bất thường mực nước[19]

Nghiên cứu “Seasonal and interannual variations of surface climate elements over Vietnam” của tác giả Phan Văn Tân và cộng sự đã sử dụng dữ liệu từ năm 1991 –

2000 của các trạm nghiên cứu toàn cầu và dữ liệu 50 trạm khí tượng trên 7 tiểu vùng Việt Nam để so sánh các trường hoàn lưu mô phỏng, nhiệt độ không khí ở độ cao 2m, lượng mưa thông qua mô hình RegCM3 để xác định khả năng mô phỏng chu kỳ quan sát được hằng năm, sự biến đổi theo mùa trong năm của lượng mưa và nhiệt độ không khí bề mặt ở Việt Nam và các khu vực lân cận Kết quả nghiên cứu cho thấy ở quy

mô khu vực Việt Nam và các vùng lân cận, RegCM3 mô phỏng lượng mưa quá mức nhưng ở quy mô nhỏ trên 7 tiểu vùng Việt Nam thì RegCM3 được đánh giá thấp và

14

cho dự báo quá cao về lượng mưa cả mùa mưa và mùa mùa khô Tuy kết quả mô hình không được đánh giá cao nhưng cũng đã cho thấy RegCM3 phù hợp với khu vực nghiên cứu về dự báo theo mùa hoặc dự báo biến động khí hậu[20]

Năm 2013 tác giả Nguyễn Đăng Quang và công sự cũng đã có nghiên cứu

“Variations of surface temperature and rainfall in Vietnam from 1971 to 2010”

nhằm mô tả lượng mưa và sự biến đổi nhiệt độ tại Việt Nam và cho các tiểu vùng khí hậu Dữ liệu chính được sử dụng trong nghiên cứu là dữ liệu nhiệt độ tháng ở độ cao 2m và lượng mưa từ 60 trạm khí hậu trong giai đoạn 1971 – 2010 do Trung tâm Dự báo Khí tượng Thuỷ văn Quốc gia Việt Nam cung cấp, dữ liệu thứ hai trong nghiên cứu được phân tích từ hệ thống tổng hợp dữ liệu khí hậu của Cơ quan Khí tượng Nhật Bản (JMA) là chỉ số Niño 3.4 và chỉ số Dao động Phương Nam (SOI) của Cục khí tượng Úc (BoM) cũng được sử dụng Phương pháp chính được sử dụng trong nghiên cứu này là phương pháp Mann-Kendall phi tham số đã cho kết quả xu thế nhiệt độ trung bình hằng năm ở Việt Nam tăng từ 0,26 ± 0,10 ◦C mỗi thập kỷ, cao gấp đôi tốc độ ấm lên toàn cầu Ngoài ra, ở các tiểu vùng xu hướng gia tăng nhiệt độ trung bình vào mùa đông cao hơn so với mùa hè khoảng 25 – 40% và lên đến 70% ở vùng duyên hải Nam Trung Bộ, khu vực phía Nam ngoại trừ Tây Nguyên nhiệt độ đều tăng nhanh hơn so với khu vực phía Bắc[21]

1.3 Tổng quan khu vực nghiên cứu

1.3.1 Vị trí địa lý

Khu vực đồng bằng sông Cứu Long nằm ở phía cuối lãnh thổ Việt Nam, tiếp giáp với vùng kinh tế trọng điểm phía Nam vì vậy mà vùng có vị trí rất quan trọng trong việc giao lưu hợp tác quốc tế Vùng bao gồm 1 thành phố trực thuộc trung ương là Cần Thơ và 12 tỉnh là Long An, Tiền Giang, Bến Tre, Vĩnh Long, Trà Vinh, Sóc Trăng, Bạc Liêu, Cà Mau, Kiên Giang, An Giang, Đồng Tháp, Hậu Giang ĐBSCL có diện tích toàn vùng là 39.734 km2 giáp ranh với Campuchia, có đường bờ biển dài 732km giáp biển Đông và vịnh Thái Lan có đường giao thông hàng hải và hàng không quan trọng giữa Nam Á và Đông Nam Á[22]

Vùng đồng bằng sông Cửu Long của Việt Nam được hình thành từ những trầm tích phù sa, có hai mặt giáp biển và chịu sự tác động của hai loại triều khác nhau ở phía biển Đông và phía biển Tây khiến cho chế độ thuỷ văn của vùng khá phức tạp: phân phối dòng chảy thay đổi theo mùa và kỳ triều, đồng thời có các xáo trộn về chất lượng nước

Nền khí hậu nhiệt đới ẩm với tính chất cận xích đạo thể hiện rõ rệt Nhiệt độ trung bình hàng năm 24 – 27oC, biên độ nhiệt trung bình năm 2 – 30oC, chênh lệch nhiệt độ ngày và đêm thấp, ít có bão hoặc nhiễu loạn thời tiết Có hai mùa rõ rệt, mùa mưa

16

tập trung từ tháng 5 - 10, lượng mưa chiếm tới 99% tổng lượng mưa của cả năm Mùa khô từ tháng 12 đến tháng 4 năm sau, hầu như không có mưa Có thể nói các yếu tố khí hậu của vùng thích hợp cho các sinh vật sinh trưởng và phát triển, là tiền đề cho việc thâm canh, tăng vụ

Do được bồi đắp từ phù sa nên đất tại vùng ĐBSCL chủ yếu là đất phù sa với 1,2 triệu hecta ngoài ra còn có các loại đất khác trong đó đất phèn có diện tích tương đương với đất phù sa, một phần nhỏ các nhóm đất khác như đất xám phân bố chủ yếu dọc biên giới giáp Campuchia, than bùn, đất đỏ vàng, đất cát giồng…

Về tài nguyên khoáng sản thì vùng ĐBSCL không nhiều, chủ yếu là đá vôi ở Hà Tiên, Kiên Lương khoảng 145 triệu tấn được sử dụng vụ sản xuất xi măng, vôi xây dựng; cát sỏi ở dọc sông Vàm Cỏ, sông Mê Kông trữ lượng khoảng 10 triệu mét khối; than bùn ở U Minh, Cần Thơ, Sóc Trăng, tứ giác Long Xuyên Ngoài ra còn các khoáng sản khác như đá, suối khoáng…

Nhìn chung đất đai và khí hậu ở vùng ĐBSCL rất thuận lợi để phát triển nông nghiệp, mạng lưới sông ngòi dày đặt với 2 nhánh sông lớn của sông Mê Kông là sông Tiền

và sông Hậu mang lại nhiều phù sa bồi đắp cho đồng bằng và cung cấp chính lượng nước tưới tiêu cho các mùa vụ trồng trọt trên ĐBSCL Tuy nhiên, vào mùa khô lượng nước mặt giảm đáng kể khiến cho thuỷ triều lấn sâu vào đất liền gây xâm nhập mặn vùng đất liền ven biển nghiêm trọng[22]

1.3.3 Tình hình kinh tế - xã hội hiện nay

Đồng bằng sông Cửu Long là một trong những vùng sản xuất, xuất khẩu lương thực, vùng cây ăn trái nhiệt đới lớn nhất Việt Nam, là vùng rất quan trọng đối với Nam Bộ

và cả nước trong phát triển kinh tế, hợp tác đầu tư và giao thương với các nước trong khu vực và thế giới

ĐBSCL đang dần phát triển chuyển đổi từ sản xuất nông nghiệp sang kinh tế nông nghiệp, sinh thái, bền vững nhằm biến ĐBSCL thành khu vực trọng tâm phát triển kinh tế của cả nước với giải pháp tăng cường ứng dụng khoa học – công nghệ, công

17

nghệ số, phát triển công nghệ số, kinh tế xanh, kinh tế tuần hoàn… vào sản xuất nông nghiệp sao cho phù hợp với điều kiện tự nhiên, sinh thái, văn hoá và con người của vùng với các sản phẩm trọng tâm là thuỷ sản, trái cây và gạo[23]

Song song đó ĐBSCL cũng đẩy mạnh phát triển công nghiệp xanh, năng lượng sạch, năng lượng tái tạo, nhất là điện gió, điện mặt trời đi đôi với bảo vệ rừng và bờ biển Ngoài ra, ĐBSCL còn tập trung phát triển kinh tế biển, trong đó chú trọng mảng du lịch biển, kinh tế hàng hải, khai thác dầu khí, năng lượng tái tạo và nuôi trồng khai thác hải sản xa bờ gắn liền với tái tạo nguồn lợi thuỷ sản và bảo vệ nguồn đa dạng sinh học biển, phát triển Kiên Giang thành trung tâm kinh tế biển quốc gia

Tập trung phát triển Cần Thơ thành trung tâm thương mại, dịch vụ của vùng Phát triển và đồng bộ hệ thống logistics và mở rộng dịch vụ logistics hàng không Xây dựng khu công nghệ cao Cần Thơ thành khu công nghệ quốc gia nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của các khu công nghệ cao, công nghệ thông tin tập trung, vườm ươm công nghệ[24]…

1.3.4 Tình hình nắng nóng, khô hạn và xâm nhập mặn hiện nay tại ĐBSCL

Chúng ta biết đến ĐBSCL với lợi thế được thiên nhiên ưu đãi (địa hình, thổ nhưỡng, khí hậu ôn hòa) và nguồn lao động dồi dào; ĐBSCL được xem là vựa lúa, vựa trái cây, vựa thủy sản của cả nước ĐBSCL đứng đầu cả nước với sự đóng góp hơn 50% sản lượng lúa, xuất khẩu đến 95% sản lượng gạo, 70% các loại trái cây, 65% sản lượng nuôi trồng thủy sản và 60% sản lượng cá

Tuy nhiên, những năm gần đây có thể thấy rõ ĐBSCL chịu ảnh hưởng nặng nề qua các đợt hoạt động của El-Niño và La-Niña Thời gian các đợt El-Niño hoạt động thì ĐBSCL hứng chịu các đợt nắng nóng, khô hạn và xâm nhập mặn ở khu vực này Điển hình là đợt El-Niño mạnh kéo dài từ tháng 11/2014 đến tháng 5/2016, khu vực ĐBSCL đã trải qua một đợt hạn hán và xâm nhập mặn nặng nề nhất trong lịch sử Theo số liệu từ tổng cục thống kê trong thông báo về “Tình hình kinh tế - xã hội 4 tháng đầu năm 2016”, đến thời điểm 24/4/2016, có 6 tỉnh công bố thiên tai xâm nhập

18

mặn là Bến Tre, Cà Mau, Kiên Giang, Trà Vinh, Tiền Giang và Long An; 3 tỉnh công

bố thiên tai hạn hán và xâm nhập mặn là Vĩnh Long, Sóc Trăng và Bạc Liêu

Biến đổi khí hậu (BĐKH) khiến ĐBSCL có thể bị tác động đến hệ sinh thái, làm suy giảm chất lượng tự nhiên, kinh tế và xã hội, nó làm thay đổi cán cân thực phẩm trong sinh quyển, làm mất tính đa dạng sinh học, suy giảm đất và rừng Với sự gia tăng nhiệt độ toàn cầu của các đợt El-Niño ngày càng cao thì ĐBSCL không nằm ngoài các khu vực chịu ảnh hưởng Trong tương lai ĐBSCL có thể sẽ đối đầu với sự mất cân bằng lương thực, lượng mưa giảm sút, diện tích bị lũ lụt gia tăng, mực nước biển càng tăng thì ngập mặn sẽ càng lấn sâu hơn vào đất liền, thiếu nước sạch để sinh hoạt, tưới tiêu phục vụ nông nghiệp Mùa khô năm 2016, có một số vùng ở ĐBSCL hạn mặn đã xâm nhập sâu đến 90km với diện tích khoảng 300.000 héc ta Ngoài ra, mực nước biển dâng làm chế độ dòng chảy ven bờ thay đổi sẽ gây sạc lở bờ và có nguy cơ làm tràn, vỡ hệ thống đê đều[25]

Nguồn: Phòng Dự báo Thuỷ văn Trung Bộ, Tây Nguyên và Nam Bộ

Hình 1.3 Bản đồ xâm nhập mặn ĐBSCL mùa khô 2021-2022

19

Nguồn: Trung tâm Dự báo Khí tượng Thuỷ văn Quốc gia, Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn

Hình 1.4 Mức độ ảnh hưởng của xâm nhập mặn tại ĐBSCL vào tháng 3 năm 2020

Hình 1.5 Ảnh hưởng của hạn hán, xâm nhập mặn tại ĐBSCL vào tháng 3 năm 2020 Báo cáo tổng hợp của Viện nghiên cứu Khí tượng Thuỷ văn và Môi trường đã cho thấy trong khoảng thời gian 50 năm (1951 – 2000) nhiệt độ trung bình của Việt Nam