đánh giá biến đổi khí hậu ở việt nam bằng các chỉ số biến đổi khí hậu luận văn ths. khoa học khí quyển và khí tượng

Chương này trình bày hai nội dung: 1 Các kết quả tính toán của 2 chỉ số CCI và RCCI; 2 Đánh giá mức độ biến đổi khí hậu ở 7 vùng khí hậu dựa kết quả tính toán 2 chỉ số CCI và RCCI; 3 K

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS NGUYỄN THỊ HIỀN THUẬN

HÀ NỘI-2012

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 3

1.1 Bằng chứng biến đổi khí hậu và phỏng đoán về biến đổi khí hậu tương lai trên quy mô toàn cầu 3

1.2 Một số công trình nghiên cứu về BĐKH, biến đổi của một số các yếu tố khí hậu cơ bản và phỏng đoán khí hậu trong tương lai ở Việt Nam 4

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ SỐ LIỆU SỬ DỤNG, PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN 14

2.1 Cơ sở số liê ̣u sử du ̣ng 14

2.1.1 Số liệu quan trắc 14

2.1.2 Số liệu mô phỏng khí hâ ̣u 14

2.2 Phương pháp tính toán hai chỉ số biến đổi khí hậu 17

2.2.1 Chỉ số biến đổi khí hậu khu vực RCCI 17

2.2.2 Chỉ số biến đổi khí hậu CCI 22

CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU DỰA TRÊN HAI CHỈ SỐ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU 27

3.1 Biến đổi khí hậu dựa trên chỉ số RCCI và CCI 27

3.1.1 Xác định khung thời gian tính toán và các nhóm chỉ thị cho hai chỉ số 27 3.1.2 Tính toán và đánh giá biến đổi về 8 chỉ thị hợp phần của chỉ số RCCI 30 3.1.2.1 Các biến thành phần của RCCI theo nhiệt độ 30

3.1.2.2 Các biến thành phần của RCCI theo lượng mưa 37

3.1.2.3 Tích hợp các chỉ số thành phần thành chỉ số RCCI 44

3.1.3 Biến đổi khí hậu dựa trên chỉ số CCI 50

3.1.3.1 Nhóm chỉ thị trong nhiệt độ nóng nhất năm và theo mùa 50

3.1.3.2 Nhóm chỉ thị trong lượng mưa năm và mùa 52

3.1.3.3 Tích hợp các chỉ số thành phần thành chỉ số CCI 54

3.1.4 Đánh giá mức độ phù hợp của 2 chỉ số CCI và RCCI 55

3.2 Ước lượng biến đổi khí hậu trong tương lai dựa trên chỉ số CCI 60

3.2.1 Nhóm chỉ thị sự kiện nóng nhất năm và theo mùa 61

3.2.2 Nhóm chỉ thị về lượng mưa năm và mùa 63

3.2.3 Chỉ số CCI trong tương lai 68

KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHI ̣ 71

TÀI LIỆU THAM KHẢO 73

Tiếng Việt 73

Tiếng Anh 74

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1 Danh sách các trạm khí tượng được khai thác số liệu 15 Bảng 2.2 Phân hạng theo mức thay đổi của 4 biến chỉ thị nhiệt độ và lượng mưa 19Bảng 2.3: Nhóm chỉ thị được tích hợp trong chỉ số biến đổi khí hậu CCI 23Bảng 3.1 Một số đặc điểm của mùa mưa và khô trên các khu vực ở Việt Nam 29Bảng 3.2 Hệ số A1 của phương trình hồi quy tuyến tính nhiệt độ thời kỳ 1961-

2000, và 1979-2000 đối với một số trạm vùng N3 32Bảng 3.3 Hệ số A1 của phương trình hồi qui tuyến tính lượng mưa theo mùa thời

kỳ 1961-2000 và thời kỳ 1979-2000 đối với một số trạm vùng N3 38Bảng 3.4 Xác suất 8 biến biểu thị mức độ biến đổi của nhiệt độ và lượng mưa 45Bảng 3.5 Phân hạng theo mức thay đổi của 4 biến chỉ thị nhiệt độ và lượng mưa

cho các trường hợp xét của luận văn 45Bảng 3.6 Tổng hợp kết quả tính chỉ số RCCI và CCI cho 7 vùng khí hậu 47Bảng 3.7 Mức độ biến đổi của nhiệt độ, lượng mưa trung bình vùng khí hậu 49Bảng 3.8 Mối quan hệ giữa 8 chỉ số thành phần và 8 biến biểu thị mức độ biến đổi

của nhiệt độ và lượng mưa mùa và năm của chỉ số RCCI 56Bảng 3.9 Tỉ lệ đóng góp của 8 chỉ số thành phần đến chỉ số RCCI 57Bảng 3.10 Hệ số tương quan giữa chỉ số thành phần của CCI và 4 biến biểu thị

mức độ biến đổi của nhiệt độ và lượng mưa trung bình) 59Bảng 3.11 Tỉ lệ đóng góp của 9 chỉ số thành phần đến chỉ số CCI 59Bảng 3.12 Số năm nóng nhất và chênh lệch nhiệt độ trung bình trong tương lai so

với thời kỳ 1961-1990 62Bảng 3.13 Số năm ẩm, khô nhất và theo mùa và chênh lệch lượng mưa trung bình

trong tương lai so với thời kỳ 1961-1990 66Bảng 3.14 Tỉ lệ đóng góp của các chỉ số thành phần đến CCI trong tương lai 69Bảng P.1a 8 biến mức độ biến đổi của nhiệt độ, lượng mưa và 8 chỉ số biến đổi

thành phần "()" của chỉ số RCCI trong trường hợp thập kỷ 77Bảng P.1b 8 biến mức độ biến đổi của nhiệt độ, lượng mưa và 8 chỉ số biến đổi

thành phần "()" của chỉ số RCCI trong trường hợp hai thập kỷ 78Bảng P.2a Nhiệt độ và lượng mưa tương ứng với phân vị của thời kỳ 1961-1980 80Bảng P.2b Nhiệt độ và lượng mưa trung bình theo vùng khí hậu tương ứng với

phân vị của thời kỳ tham chiếu 1961-1980 81Bảng P.2c Sự xuất hiện các sự kiện cực đoan mùa, năm của chỉ số CCI thời kỳ

1981-2000 so với thời kỳ 1961-1980 82 Bảng P2.d Chênh lệch nhiệt độ và lượng mưa trung bình mùa hè (JJA) và đông

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1 (a) Cấu trúc ngang theo lưới xen kẽ Arakawa B và (b) cấu trúc lưới thẳng

đứng của RCM PRECIS 16

Hình 2.2 Miền tính của mô hình PRECIS 17

Hình 3.1 Hê ̣ số A1 của phương trình hồi quy tuyến tính nhiệt độ thời kỳ 1961-2000 và thời kỳ 1979-2000 đối với một số trạm vùng N3 32

Hình 3.2a Chênh lệch nhiệt độ trung bình (T0C) giữa thập kỷ 1991-2000 và thập kỷ 1961-1970 33

Hình 3.2b Chênh lệch nhiệt độ trung bình (T0C) giữa thời đoạn 1981-2000 và thời đoạn 1961-1980 34

Hình 3.3a Độ lệch chuẩn của nhiệt độ trong thời đoạn 1961-1980 35

Hình 3.3b Độ lệch chuẩn của nhiệt độ trong thời đoạn 1981-2000 35

Hình 3.4a Mức thay đổi biến động của nhiê ̣t đô ̣ (T%) trường hợp thâ ̣p kỷ 36

Hình 3.4b Mức thay đổi độ biến động của nhiệt độ (T%) trường hợp 2 thập kỷ 37 Hình 3.5 Hê ̣ số A1 của phương trình hồi quy tuyến tính lượng mưa th ời kỳ 1961-2000 và thời đoạn 1979-1961-2000 đối với một số trạm vùng N3 39

Hình 3.6a Biến đổi lươ ̣ng mưa (P%) trong trường hợp thâ ̣p kỷ 40

Hình 3.6b Biến đổi lươ ̣ng mưa (P%) trong trường hợp hai thập kỷ 40

Hình 3.7a Hê ̣ số biến động của lượng mưa thời đoạn 1961-1980 41

Hình 3.7b Hê ̣ số biến động của lượng mưa thời đoạn 1981-2000 42

Hình 3.8a Mức thay đổi biến động của lượng mưa (P%) trường hợp thập kỷ 43

Hình 3.8b Mức thay đổi biến động của lượng mưa (P%) trường hợp 2 thập kỷ 44 Hình 3.9 Chỉ số biến đổi khí hậu RCCI theo các trạm 48

Hình 3.10 Chỉ số biến đổi khí hậu RCCI trung bình theo vùng khí hậu 49

Hình 3.11a Số năm nóng nhất của thời đoạn 1981-2000 so với nhiệt độ tại phân vị 95th của thời đoạn tham chiếu 1961-1980 51

Hình 3.11b Số năm nóng nhất của thời đoạn 1981-2000 so với nhiệt độ trung bình theo vùng khí hậu tại phân vị 95th của thời đoạn tham chiếu 1961-1980 51

Hình 3.12a Số năm khô nhất của thời đoạn 1981-2000 so với lượng mưa tại phân vị 5th của thời đoạn tham chiếu thời đoạn 1961-1980 52

Hình 3.12b Số năm khô nhất của thời đoạn 1981-2000 so với lượng mưa trung bình theo vùng khí hâ ̣u tại phân vị 5th của thời đoạn tham chiếu 1961-1980 53

Hình 3.13a Số năm ẩm nhất của thời đoạn 1981-2000 so với lượng mưa tại phân vị

95th của thời đoạn tham chiếu 1961-1980 53 Hình 3.13b Số năm ẩm nhất của thời đoạn 1981-2000 so với lượng mưa trung bình

theo vùng khí hâ ̣u tại phân vị 95th

của thời đoạn tham chiếu 1961-1980 54 Hình 3.14a Chỉ số CCI của thời đoạn 1981-2000 được tính toán dựa trên thời đoạn

tham chiếu 1961-1980 55 Hình 3.14b Chỉ số CCI trung bình theo vùng khí hâ ̣u của thời đoạn 1981-2000 được

tính toán dựa trên thời đoạn tham chiếu 1961-1980 55 Hình 3.15 Mối quan hệ giữa chỉ số CCI và RCCI 59 Hình 3.16 Chỉ số Ihot, (a,b,c) và chênh lệch nhiệt độ (d,e,f) thời kỳ tương lai 2071-

2100 so với thời kỳ tham chiếu 1961-1990 63 Hình 3.17 Chỉ số Idry (a, b, c); chỉ số Iwet (d,e, f) và chênh lệch lượng mưa (g,h) thời

kỳ 2071-2100 so với thời kỳ 1961-1990 68 Hình 3.18 Chỉ số CCI trong tương lai trung bình theo 7 vùng khí hậu 70 Hình 3.19 Chỉ số CCI thời kỳ 2041-2070 (a), thời kỳ 2071-2100 (b) được tính toán

dựa trên thời kỳ tham chiếu 1961-1990 70

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

on Climate Change)

Anh (Providing Climate Information for Impact Study)

(Standard Euclidean Distance)

dạng (Squared cord distance dissimilarity coefficient)

MAJJASO Sáu tháng từ từ tháng 5 đến tháng 10

MỞ ĐẦU

Biến đổi khí hậu đã và đang gây ảnh hưởng đến cuộc sống của toàn nhân loại Việt Nam được xác định là một trong những quốc gia có nhiều khả năng chịu các tác động tiêu cực của biến đổi khí hậu (BĐKH) Trên thực tế ở Việt Nam đã có những biểu hiện của BĐKH liên quan đến các yếu tố khí hậu cơ bản (nhiệt độ, lượng mưa ) cũng như các hiện tượng khí hậu cực đoan (bão, mưa lớn, lũ lụt, hạn hán ) Tác động tiềm tàng của BĐKH ở Việt Nam sẽ ảnh hưởng đến tất cả các ngành và các lĩnh vực chủ yếu: tài nguyên nước, nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản, năng lượng, giao thông vận tải, sức khỏe, trong đó nông nghiệp và tài nguyên nước được khuyến cáo sẽ bị tác động nghiêm trọng nhất

Làm thế nào để nhận biết được mức độ biến đổi của khí hậu trong 10 năm,

30, 50 năm hoặc nhiều năm qua và trong 20 năm, 50 hoặc 100 năm sắp tới? Nhiều người, kể cả các nhà khí hậu học, đã đối mặt với những câu hỏi này trong nhiều năm, không chỉ vì sự quan tâm khoa học, mà còn để hỗ trợ trong các hoạch định chính sách (IPCC năm 2001) và để thông báo cho công chúng Và khi thừa nhận về những biểu hiện của biến đổi khí hậu, các nhà khoa học, các nhà lập chính sách và cộng đồng nhận thấy cần có những thước đo định lượng về BĐKH để xây dựng các chiến lược ứng phó với những tác động bất lợi, đồng thời khai thác những cơ hội

mà BĐKH mang lại Những cuộc phỏng vấn các đại biểu của 57 nước tham gia Hội nghị Biến đổi Khí hậu Liên hợp quốc năm 2005 tại Montreal cho thấy cần có một thước đo tích hợp về BĐKH, và một trong những thước đo đó là các chỉ số về biến đổi khí hậu Một trong những chỉ số biến đổi khí hậu đầu tiên đã được thiết lập, ví dụ: 1) Chỉ số các cực đoan khí hậu ở Hoa Kỳ (Climate Extremes Index-CEI) do Karl và và cộng sự [26] đề xuất và 2) Chỉ số phản ứng khí hậu nhà kính (Greenhouse Climate Response Index) của Hoa Kỳ do Karl [26] và các cộng sự đề xuất và được phát triển từ kết quả công bố ban đầu của nó trong các báo cáo của IPCC (1990; 1992; 1995) [24] Bộ các chỉ số khí hậu và có liên quan đến biến đổi khí hậu, đặc biệt là các chỉ số rủi ro biến đổi khí hậu (Climate change risk indices)

do Công ty Maplecroft xây dựng (www.maplecroft.com) đã mở rộng một cách đáng

kể các thước đo và công cụ đánh giá định lượng mức độ biến đổi của khí hậu

Trong các chỉ số biến đổi khí hậu hiện có thì chỉ số biến đổi khí hậu (Climate Change Index, CCI) do Baettig và các cộng sự đề xuất được sử dụng khá phổ biến trong việc định lượng hóa mức độ biến đổi và mức độ nghiêm trọng của biến đổi khí hậu ở các khu vực cụ thể [15], [16]

Nhằm mục đích tìm hiểu và khảo sát biến đổi khí hậu (BĐKH) tại các vùng

khí hậu ở Việt Nam dựa trên chỉ số biến đổi khí hậu để đáp ứng yêu cầu của các nhà hoạch định chính sách về các thông tin BĐKH luận văn đã nghiên cứu và ứng

dụng 2 phương pháp tính 02 chỉ số biến đổi khí hậu (CCI) và chỉ số biến đổi khí hậu vùng (Regional Climate Change Index, RCCI) Cả hai chỉ số này được tính toán trên cơ sở các chỉ thi ̣ năm và mùa của nhiệt độ , lượng mưa (lượng mưa) được quan trắc từ các trạm khí tượng/khí hậu và số liệu khí hậu được chiết xuất từ mô phỏng dựa trên mô hình khí hậu PRECIS và kịch bản phát thải của thế kỷ 21

Do vâ ̣y, luâ ̣n văn có tên là "Đánh giá biến đổi khí hậu ở Việt Nam bằng các chỉ số biến đổi khí hậu"

Bố cu ̣c của luâ ̣n văn bao gồm:

Chương 1: Tổng quan

Chương này sẽ khái quát về những biểu hiện của BĐKH và những phỏng đoán về BĐKH trên quy mô toàn cầu và Việt Nam; tổng quan về những công trình nghiên cứu BĐKH dựa trên chỉ số BĐKH Từ các kết quả tổng quan sẽ xác định mục đích và nội dung nghiên cứu của luận văn

Chương 2: Cở sở số liê ̣u và phương pháp tính toán

Chương này sẽ trình bày về cơ sở số liê ̣u quan trắc khí hậu và kết quả mô phỏng khí hậu khu vực bằng mô hình PRECIS và giới thiệu nội dung của 2 phương pháp tính hai chỉ số biến đổi khí hậu CCI và RCCI được ứng dụng trong luâ ̣n văn Chương 3: Đánh giá biến đổi khí hậu dựa vào hai chỉ số biến đổi khí hậu

RCCI và CCI

Chương này trình bày hai nội dung: 1) Các kết quả tính toán của 2 chỉ số CCI

và RCCI; 2) Đánh giá mức độ biến đổi khí hậu ở 7 vùng khí hậu dựa kết quả tính toán 2 chỉ số CCI và RCCI; 3) Khuyến nghị sử dụng 2 chỉ số biến đổi khí hậu RCCI

và CCI trong việc cung cấp thông tin về BĐKH ở Việt Nam trong tương lai

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Bằng chứng biến đổi khí hậu và phỏng đoán về biến đổi khí hậu tương lai trên quy mô toàn cầu

Các nhà khoa học đã chứng minh BĐKH diễn ra nhanh chóng trong thời gian gần đây do ảnh hưởng từ các hoạt động của con người làm tăng nồng độ khí nhà kính tới mức cao nhất trong những năm 1990 Nguyên nhân cơ bản là do đốt nhiên liệu hóa thạch, sản xuất nông nghiệp và thay đổi sử dụng đất

Sự nóng lên toàn cầu là rất rõ ràng với những biểu hiện của sự tăng nhiệt độ không khí và đại dương, sự tan băng diện rộng và qua đó là mức tăng mực nước biển trung bình toàn cầu Các quan trắc cho thấy:

Nhiệt độ không khí tăng phổ biến trên toàn cầu và cao hơn ở cực bắc Nhiệt

độ không khí trung bình toàn cầu tăng 0,74°C trong 100 năm (1906-2005), tăng 0,13°C/mỗi thập kỷ trong vòng 50 năm gần đây(1956-2005) Nhiệt độ không khí trung bình ở Bắc Cực đã tăng gần gấp đôi nhiệt độ không khí trung bình toàn cầu Vùng đất liền ấm lên nhanh hơn so với các đại dương Nhiệt độ trung bình của đại dương toàn cầu đã tăng lên đến độ sâu ít nhất là 3km và thấy rằng đại dương đã chiếm trên 80% lượng nhiệt được nhất vào hệ thống khí hậu

Xu thế lượng mưa thời kỳ 1901-2005 ở nhiều khu vực lớn trên toàn cầu cho thấy: Lượng mưa tăng lên đáng kể ở phía đông của Bắc và Nam Mỹ, Bắc Âu, phía Bắc Á và Trung Á trong khi lượng mưa giảm ở Sahel, Địa Trung Hải, phía Nam Châu Phi và phía Nam Châu Á Một số hiện tượng thời tiết cực đoan đã thay đổi về tần số và/hoặc cường độ trong 50 năm qua: Những ngày lạnh, đêm lạnh và sương giá đã trở nên ít thường xuyên hơn trên hầu hết diện tích của đất liền, trong khi những đợt nắng nóng đã trở thành thường xuyên hơn, tần số của các sự kiện mưa lớn đã tăng trên hầu hết các khu vực, [25]

Để phỏng đoán khí hậu trong tương lai (thế kỷ 21) các quốc gia trên thế giới trong các công trình nghiên cứu đã ứng dụng các mô hình khí hậu toàn cầu (Global Climate Models-GCM) để mô phỏng khí hậu trong quá khứ, trong đó có sử dụng

chính phủ về Biến đổi khí hậu (IPCC) hướng dẫn áp dụng Tuy nhiên, các mô hình khí hậu toàn cầu thường có độ phân giải thô và các nhiễu động quy mô nhỏ thường được bỏ qua nên khó sử dụng các sản phầm từ các mô hình này để đánh giá biến đổi khí hậu với các quy mô khu vực Do đó để có được những kịch bản chi tiết cho quy

mô khu vực dựa trên kịch bản biến đổi khí hậu toàn cầu, các nhà nghiên cứu đã đưa

ra những phương pháp dựa trên các điều kiện biến đổi ở địa phương Cũng có rất nhiều phương pháp để phỏng đoán BĐKH cho quy mô khu vực nhỏ, như phương pháp chi tiết hóa (Downscaling) thống kê, động lực, Downscaling thống kê là phương pháp dựa trên mối quan hệ giữa các biến khí quyển quy mô lớn, đóng vai trò là các nhân tố dự báo và các biến lớp bề mặt của địa phương là đối tượng dự báo (số liệu quan trắc) Phương pháp Downscaling động lực là ứng dụng các mô hình khí hậu khu vực (Regional Climate Model-RCM) như các mô hình RegCM, PRESIS, mô phỏng khí hậu với điều kiện biên là lưới của mô hình toàn cầu và tính đến nhân tố địa phương của từng khu vực [1], [7], [8], [9], [10], [11], [20]

Theo báo cáo của IPCC (2007) [25], nhiệt độ không khí bề mặt trung bình toàn cầu (Surface Air Temperature, SAT) sẽ tăng trong thế kỷ 21: Đối với 3 kịch bản: kịch bản phát thải thấp (B1), kịch bản phát thải vừa (A1B) và kịch bản phát thải cao (A2), SAT trong thời kỳ 2011-2030 sẽ tăng so với năm 1980-1999 từ 0,640C-0,690C; đến giữa thế kỷ (2046-2065), SAT tăng lần lượt từ kịch bản B1 đến A2 là 1,30

C, 1,80C và 1,70

C; vào cuối thế kỷ (2090-2099), SAT sẽ tăng thêm 1,80C, 2,70C và 3,10C Lượng mưa tăng nhiều và phổ biến ở khu vực nhiệt đới (khu vực bị gió mùa khống chế và đặc biệt trên Thái Bình Dương), giảm ở vùng cận nhiệt đới

và tăng lên ở vĩ độ cao Lượng bốc hơi và lượng mưa trung bình toàn cầu được phỏng đoán sẽ tăng

1.2 Một số công trình nghiên cứu về BĐKH, biến đổi của một số các yếu tố khí hậu cơ bản và phỏng đoán khí hậu trong tương lai ở Việt Nam

Ở Việt Nam, biến đổi khí hậu đã được nghiên cứu nhiều từ những năm 1980

và đã có khá nhiều các công trình nghiên cứu về BĐKH của các tác giả như Nguyễn Đức Ngữ, Nguyễn Trọng Hiệu, Trần Thục, Lê Công Thành, Nguyễn Văn Thắng,

Nguyễn Văn Cư, Đào Xuân Học, Ngô Đình Tuấn, Trần Thanh Xuân, Nguyễn Hữu Ninh, Trần Việt Liễn, Trần Hồng Thái, Phan Văn Tân, Hoàng Đức Cường, Nguyễn Thị Hiền Thuận, Trần Quang Đức, Hoàng Minh Tuyển, Lã Văn Chú, Nguyễn Văn Viết và nhiều người khác đã được công bố Các lĩnh vực được chú trọng nghiên cứu nhiều là biến đổi về nhiệt độ, mưa, bão, nước biển dâng, các động tai do dao động

và biến đổi khí hậu Những tác động của dao động và biến đổi khí hậu đến tài nguyên thiên nhiên, sự phát triển bền vững của kinh tế xã hội cũng được đặc biệt quan tâm nghiên cứu

Các nghiên cứu về biến đổi khí hậu, đặc biệt là những nghiên cứu và đánh giá tác động của nó đến các chiến lược, quy hoạch và kế hoạch phát triển kinh tế xã hội và phòng chống thiên tai đã được đẩy mạnh hơn về quy mô và chiều sâu kể từ khi có Chương trình mục tiêu quốc gia ứng phó với biến đổi khí hậu được Chính phủ phê duyệt năm 2008

Trên cơ sở các công trình nghiên cứu hiện có, trong Chương trình mục tiêu quốc gia ứng phó với biến đổi khí hậu được Chính phủ phê duyệt (2008) đã đưa ra những nhận xét sau đây:

Ở Việt Nam, trong 50 năm (1958-2007), nhiệt độ trung bình năm tăng lên khoảng 0,5-0,70C Nhiệt độ mùa đông tăng nhanh hơn mùa hè và nhiệt độ ở các vùng phía Bắc tăng nhanh hơn vùng khí hậu phía Nam Nhiệt độ trung bình năm của 4 thập kỷ gần đây (1961-2000) cao hơn trung bình năm của 3 thập kỷ trước đó (1931-1960) Nhiệt độ trung bình năm thập kỷ 1991-2000 ở Hà Nội, Đà Nẵng, Thành phố Hồ Chí Minh đều cao hơn thập kỷ 1931-1940 lần lượt là 0,8; 0,4 và 0,60C Năm 2007, nhiệt độ trung bình năm cả 3 nơi đều cao hơn thập kỷ 1931-1940

là 0,8 đến 1,30C và cao hơn thập kỷ 1991-2000 là 0,4 - 0,50C Trên từng địa điểm,

xu thế biến đổi của lượng mưa trung bình năm trong 9 thập kỷ vừa qua (1911-2000) không rõ rệt theo các thời kỳ và trên các vùng khí hậu khác nhau; có giai đoạn tăng lên, có giai đoạn giảm xuống Lượng mưa năm giảm ở các vùng khí hậu phía Bắc

và tăng ở các vùng khí hậu phía Nam Tính trung bình cả nước, lượng mưa trong 50 năm qua (1958-2007) đã giảm khoảng 2%

Để phỏng đoán BĐKH trong thế kỷ 21, các nhà nghiên cứu ở Việt Nam đã

áp dụng phần mềm tổ hợp các kịch bản phát thải khí nhà kính MAGICC/SCENGEN (Model for the Assessment of Greenhouse-gas Induced Climate Change/ Regional Climate SCENario GENerator) và phương pháp chi tiết hóa thống kê để xây dựng kịch bản BĐKH trong thế kỷ 21 Các kết quả xây dựng kịch bản này đã được Bộ Tài Nguyên và Môi trường công bố năm 2009 [1] như sau:

Theo kịch bản trung bình (B2), vào cuối thế kỷ 21, nhiệt độ trung bình năm

có thể tăng lên 2,60C ở Tây Bắc, 2,50C ở Đông Bắc, 2,40C ở Đồng Bằng Bắc Bộ, 2,80C ở Bắc Trung Bộ, 1,90C ở Nam Trung Bộ, 1,60C ở Tây Nguyên và 2,00C ở Nam Bộ so với trung bình thời kỳ 1980 - 1999 Cũng theo kịch bản trung bình, tổng lượng mưa năm có thể tăng từ 7-8% ở Tây Bắc, Đông Bắc, Đồng bằng Bắc Bộ, Bắc Trung Bộ và từ 2-3% ở Nam Trung Bộ, Tây Nguyên và Nam Bộ so với thời kỳ 1980-1999 Lượng mưa mùa mưa ở tất cả các vùng khí hậu của nước ta đều tăng, trong khi đó lượng mưa mùa khô có xu hướng giảm Mực nước biển có thể dâng thêm khoảng 28-33 cm vào giữa thế kỷ 21 và 65-100 cm đến cuối thế kỷ 21 so với thời kỳ 1980-1999

1.3 Về các chỉ số biến đổi khí hậu đƣợc sử dụng để đánh giá biến đổi khí hậu

Cho đến nay, để mô tả hoặc đánh giá biến đổi khí hậu đã có nhiều loại chỉ số biến đổi khí hậu được sử dụng, như chỉ số các cực đoan khí hậu (Climate Extremes Index, CEI), chỉ số dễ bị tổn thương do biến đổi khí hậu (Climate Change Vulnerability Index, CCVI), chỉ số biến đổi khí hậu (Climate Change Index, CCI), chỉ số biến đổi khí hậu khu vực (Regional Climate Change Index, RCCI), chỉ số mức độ khắc nghiệt của biến đổi khí hậu (Climate Change Severity Index, CCSI)

và nhiều chỉ số khác Một danh sách đầy đủ hơn với khoảng trên 23 chỉ số khí hậu, biến đổi khí hậu và các chỉ số kinh tế - xã hội - môi trường có liên quan đến khí hậu

và biến đổi khí hậu được Công ty Maplecroft liệt kê (http://Maplecroft.com)

Mỗi một loại chỉ số khí hậu có những mục đích cụ thể về chuyển tải những thông tin khí hậu khác nhau Trong luận văn này sẽ trình bày tổng quan ngắn gọn về một số chỉ số biến đổi khí hậu được xây dựng trên cơ sở các yếu tố khí hậu chủ yếu

đã và đang được quan trắc trên toàn cầu và ở Việt Nam hoặc có thể chiết xuất từ các

mô hình khí hậu toàn cầu, đặc biệt là hai chỉ số: chỉ số biến đổi khí hậu (Climate Change Index, CCI) và chỉ số biến đổi khí hậu khu vực (Regional Climate Change Index, RCCI)

Khái niệm biến đổi khí hậu có thể là những cách tiếp cận từ quan điểm dễ bị tổn thương hoặc từ phản ứng của khí hậu Trong trường hợp thứ nhất, một địa điểm nóng có thể được định nghĩa như là một khu vực mà những tác động tiềm ẩn nổi bật nhất của biến đổi khí hậu đến môi trường hoặc các lĩnh vực hoạt động khác nhau có thể nổi bật nhất, rõ rệt nhất Trong trường hợp thứ hai, một địa điểm nóng có thể được định nghĩa như là một khu vực mà khí hậu ở đó có phản ứng mạnh mẽ với biến đổi toàn cầu Đặc biệt, việc mô tả điểm nóng dựa vào phản ứng của biến đổi khí hậu có thể cung cấp những thông tin quan trọng để xác định và điều tra các điểm nóng biến đổi khí hậu dựa trên các kết quả mô phỏng biến đổi khí hậu từ tổ hợp đa mô hình được thực hiện bởi các nhóm mô hình hóa từ khắp nơi trên thế giới đóng góp cho Báo cáo đánh giá thứ tư của Ban liên chính phủ về biến đổi khí hậu (IPCC)

Tác giả Giorgi (2006) [22] với quan điểm như trên và mục đích cung cấp những thông tin tổng quát nhất về BĐKH trong thế kỷ 21 cho các nhà hoạch định chính sách đã xây dựng và phát triển chỉ số BĐKH khu v ực (Region Climate Change Index, RCCI) là chỉ số được thiết kế để xác định những khu vực phản ứng mạnh mẽ do tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu Chỉ số này được phát triển dựa trên cơ sở bốn biến: biến đổi nhiệt độ không khí bề mặt trung bình khu vực so với biến đổi nhiệt độ trung bình toàn cầu (hoặc là hệ số khuếch đại sự nóng lên khu vực), biến đổi về lượng mưa trung bình khu vực (P%), biến đổi trong sự biến động giữa các năm của nhiệt độ không khí bề mặt của khu vực (T%,), biến đổi trong sự biến động giữa các năm của lượng mưa khu vực (P%)

Tác giả đã tính toán RCCI cho 26 vùng trên lục địa và sử dụng số liệu của 20

mô hình GCM theo các kịch bản phát thải của IPCC và đã xác đ ịnh được mô ̣t số

khu vực vĩ độ cao ở Bắc bán cầu, Đông Bắc Mỹ, Trung Mỹ Điểm nóng chính ở châu Phi là ở phía Nam xích đạo Châu Phi và sa mạc Sahara

Trong định nghĩa của RCCI, điều quan trọng là tính đến những định lượng khác ngoài sự biến đổi trung bình, vì những biến đổi trung bình thường không phải

là những yếu tố quan trọng cho các tác động cụ thể Do đó nó cũng tính đến sự biến động giữa các năm là sự biến động quan trọng cho nhiều lĩnh vực hoạt động, chẳng hạn như nông nghiệp và quản lý nước Chỉ số RCCI được tính cho bộ số liệu mô phỏng biến đổi khí hậu toàn cầu và được so sánh giữa các khu vực để xác định các điểm nóng biến đổi khí hậu, là các khu vực có giá trị lớn nhất của chỉ số RCCI Điều quan trọng phải nhấn mạnh rằng, như sẽ được nhìn thấy, RCCI là một chỉ số

so sánh, đó là một RCCI có giá trị tuyệt đối nhỏ không bao hàm sự thay đổi tuyệt đối nhỏ, mà chỉ là một phản ứng khí hậu nhỏ so với các khu vực khác

Đến nay chỉ số RCCI đã được sử dụng ở nhiều quốc gia Giorgi đã dùng chỉ

số này để xác định các điểm nóng biến đổi khí hậu ở Hoa Kỳ, Đông Á, Châu Phi Anber U và các cộng sự (2009) [13] đã sử dụng chỉ số RCCI khảo sát BĐKH trong thế kỷ 21 ở Châu Phi Có 7 khu vực đã được xác định để khảo sát: miền Nam Địa Trung Hải, Sahara, Tây Phi, Đông Phi, xích đạo Châu Phi, phía Nam xích đạo Châu Phi và Nam Phi Kết quả phân tích cho thấy: Trong thế kỷ 21, những điểm nóng về BĐKH sẽ xuất hiện ở Nam Địa Trung Hải và sa mạc Sahara Những điểm nóng này

sẽ trở nên rõ ràng vào giữa thế kỷ 21 và nổi bật nhất vào cuối thế kỷ này Trong 3 kịch bản thì kịch bản A2 và A1B các điểm nóng đều thể hiện trên cả bảy tiểu vùng nhưng đối với kịch bản B1 điểm nóng không xuất hiện, ngoại trừ miền Nam Địa Trung Hải trong thời kỳ 2061-2080

Nhóm tác giả Ying Xu và cộng sự (2009) [33] cũng đã sử dụng chỉ số RCCI

để khảo sát BĐKH trong thế kỷ 21 trên 5 tiểu vùng khu vực Đông Á Kết quả nghiên cứu cho thấy: BĐKH biến đổi mạnh mẽ nhất ở Tây Bắc Trung Quốc và Mông Cổ, ở phía Đông Bắc Trung Quốc được thể hiện vào giữa thế kỷ 21 và nổi bật nhất vào cuối thế kỷ này Trong 5 tiểu vùng được khảo sát, BĐKH mạnh mẽ nhất khi xem xét theo các kịch bản A1B và A2, riêng cao nguyên Tây Tạng và Tây Bắc Trung Quốc chỉ xuất hiện theo kịch bản B1

Nhóm tác giả Diffenbaugh Noah S và cộng sự (2008) [18], khi nghiên cứu

và đánh giá để phát hiện những điểm nóng về BĐKH trong thế kỷ 21 ở Hoa Kỳ đã

sử dụng hai phương pháp tính toán khác: Phương pháp xác định khoảng cách tiêu

chuẩn Euclidean (Standard Euclidean Distance, SED) và phương pháp tính hệ số bình phương khoảng cách không đồng dạng (Squared cord distance dissimilarity

coefficient, SCD) Kết quả của nghiên cứu này cho thấy khu vực Đông Nam Hoa

Kỳ và miền bắc Mexico là những nơi BĐKH sẽ nổi bật nhất

Nhóm tác giả Timothy C, Bonebrakea (2009) [31] cũng với những mục đích tương tự đã sử dụng phương pháp tính chỉ số RCCI của Giorgi đã được cải tiến và

có tên gọi là chỉ số biến đổi khí hậu tiến triển khu vực (Evolutionary Regional

Climate Change Index, ERCCI) Kết quả nghiên cứu cho thấy BĐKH có thể mạnh

mẽ hơn và không đồng nhất theo vĩ độ; ở một số vùng nhiệt đới BĐKH có khả năng

sẽ mạnh mẽ hơn các khu vực ôn đới

Baettig M.B và cộng sự (2007) [15], [16] đã nghiên cứu xây dựng chỉ số BĐKH (Climate change index, CCI) Chỉ số này được tính toán dựa trên nhiệt độ và lượng mưa tháng và được tích hợp thành một chỉ số đơn, biểu hiê ̣n mức độ biến đổi của khí hậu trong tương lai khi so sánh với biến đổi tự nhiên hiê ̣n ta ̣i Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đã sử du ̣ng 3 mô hình mô phỏng GCM và kịch bản phát thải A2, B2 của IPCC Các kết quả chỉ ra rằng vào cuối thế kỷ 21 những biến đổi mạnh

mẽ nhất của khí hậu sẽ xảy ra ở vùng nhiệt đới và vùng vĩ độ cao

Mặc dù đã có một số tác giả cũng công bố không ít kết quả nghiên cứu về biến đổi mạnh mẽ của nhiệt độ và lượng mưa ở vùng nhiệt đới nhưng những thông tin này đã không thu hút nhiều sự chú ý Chỉ số CCI đã được chú ý nhiều hơn vì nó làm nổi bật biến đổi của lượng mưa trong mùa mưa và của nhiệt độ trong mùa nóng

Trong năm 2008 các tác giả Scherrer S.C and Baettig M.B đã đi xa hơn trong việc phát triển và áp dụng chỉ số này khi sử dụng các chỉ thị để tính chỉ số CCI cho

cả đất liền và đại dương và đã đưa ra được bức tranh hoàn chỉnh hơn về những biến đổi của nhiệt độ và lượng mưa trong thế kỷ 21 trên cả đất liền và đại dương [29]

Những tác động của BĐKH đối với đa dạng sinh học là gây ra nhiều nguy cơ làm thay đổi các dạng cư trú tự nhiên, thành phần các loài cũng như sự phân bố của các khu vực cần được bảo tồn Vì vậy, để ứng phó với nguy cơ này, ở Hoa Kỳ đang thực hiện Dự án đa mục tiêu nhằm xác định các khu cư trú tự nhiên cho 6 vùng nổi bật nhất, sẽ bị hứng chịu nhiều nhất và nhạy cảm nhất với các tác động của BĐKH toàn cầu nhằm giúp các nhà quản lý quy hoạch bảo tồn vùng Vịnh San Fransisco

Để thực hiện nhiệm vụ này Tariel Naxon và các cộng sự (2009) [30] đã tính chỉ số biến đổi khí hậu (Climate Change Index, CCI) bằng một phương pháp khác Phương pháp này đã sử dụng 5 chỉ thị khí hậu, bao gồm: 1) Giáng thuỷ trong quý (3 tháng) ẩm nhất; 2) Giáng thuỷ trong quý (3 tháng) khô nhất; 3) Nhiệt độ tối cao năm; 4) Nhiệt độ tối thấp năm; 5) Biên độ nhiệt độ năm

Dự án "Lồng ghép các chỉ số khí hậu và các dẫn xuất thời tiết vào việc ra quyết định thích ứng với biến đổi khí hậu ở Trung Mỹ, Mexico và Cộng hòa Diminica" do Viện nghiên cứu hệ thống môi trường (ESRI) thực hiện dưới sự tài trợ của Cơ quan phát triển quốc tế Hoa Kỳ (United States Agency for International Development) và hỗ trợ của NASA, với mục tiêu “đánh giá tác động tiềm tàng của BĐKH đến đa dạng sinh học ở Belize, Costa Rica, Cộng hòa Dominica, El Salvador, Guatemala, Honduras, Mexico, Nicaragua, Panama”, đặc biệt làm nổi bật

các khu vực quan trọng cần được bảo tồn Trong dự án này, chỉ số khắc nghiệt của

biến đổi khí hậu (Climate Change Severity Index, CCSI) do nhóm tác giả Andrson

và cộng sự (2008) đề xuất [14] đã góp phần phát hiện những vùng biến đổi khí hậu nổi bật nhất, các vùng và các loài sinh học dễ bị tổn thương nhất và cần được bảo vệ

ở miền Trung Mỹ, Mexico và cộng hòa Dominican

Một trong những ưu điểm của chỉ số CCI là nó có thể tính toán cho từng quốc gia hoặc vùng nên nó có thể so sánh với các chỉ số về kinh tế xã hội của từng quốc gia M.B Baettig (2007) đã sử dụng CCI để so sánh với với chỉ số phát triển con người (HDI) được tính toán trên cơ sở quốc gia của Chương trình phát triển Liên Hợp Quốc Kết quả tính toán cho thấy có sự phù hợp khá cao giữa chỉ số CCI

và chỉ số HDI: những nước có chỉ số HDI thấp thường có các giá trị cao của chỉ số

CCI Bức tranh này khá phù hợp với các nước có HDI thấp như ở Châu Phi và một

số nước Đông Nam Á, là những nước khả năng ứng phó và thích ứng với biến đổi khí hậu còn thấp Những quốc gia có chỉ số CCI cao (là những nơi mà biến đổi khí hậu biến đổi mạnh mẽ) và chỉ số HDI thấp dễ bị tổn thương với BĐKH hơn so với những quốc gia có CCI thấp và HDI cao như Hoa Kỳ, châu Âu và Úc [15], [16]

Báo cáo khoa học của nhóm nghiên cứu về BĐKH ở Bzazil đã đề cập đến các vấn đề phát triển bền vững - phát triển con người - tổn thương do BĐKH ở Nam

Mỹ liên quan đến năng lực ứng phó với những thách thức và cơ hội do BĐKH, khi

sử dụng chỉ số CCI do Baettig xây dựng (2007) đã cho thấy, các khu vực Amazon, Đông Bắc Brazil và vùng nhiệt đới Nam Mỹ nói chung có giá trị CCI cao nhất và biểu hiện BĐKH mạnh mẽ nhất Những vùng này có chỉ số HDI thấp nhất Brazil

Hàng năm, ở Hoa Kỳ, Viện Nghiên cứu Chiến lược (Strategic Studies Institute-SSI) và Viện Nghiên cứu Tam giác An ninh (Triangle Institute for Security Studies-TISS) có báo cáo về an ninh quốc gia trình Quốc hội Trong báo cáo này chỉ số CCI được sử dụng để thảo luận về BĐKH và an ninh quốc gia Hoa

Kỳ Dựa theo kết quả tính chỉ số CCI, báo cáo cho rằng: 1 Hoa Kỳ là một trong 31 quốc gia (trong số 189 quốc gia được nêu tên) cực kỳ dễ bị tổn thương với biến đổi khí hậu và có 10 nước bị tác động ít nhất; 2) khoảng 1 phần ba các nước phát triển nằm trong nhóm các quốc gia ít bị tác động mạnh mẽ của BĐKH

Gần đây nhiều tác giả đã sử dụng chỉ số BĐKH để đánh giá mức độ tổn thương do BĐKH, điển hình là tác giả Diffenbaugh Noah S và cộng sự (2007) [19] [28] khi họ sử dụng chỉ số CCI để đánh giá tổng hợp mức độ dễ bị tổn thương do BĐKH bằng cách kết hợp các thước đo về mức độ nghiêm trọng của BĐKH với các thước đo về khả năng kinh tế - xã hội Tác giả đã phát triển một chỉ số dễ bị tổn thương, tạm dịch là "chỉ số hứng chịu khí hậu xã hội" (Socioclimatic exposure) do biến đổi khí hậu và được tính toán thông qua biểu thức sau:

(Socioclimatic exposure = CCI * (population index + wealth index + poverty

index), "Hứng chịu khí hậu xã hội = CCI * (chỉ số dân số + chỉ số giàu có + chỉ số

đói nghèo)" Bao gồm các hợp phần: chỉ số CCI, chỉ số dân số, chỉ số đói nghèo và

giàu có biểu thị cho những rủi ro kinh tế và rủi ro đối với cuộc sống của con người

sử dụng mức chênh lệch của các yếu tố khí hậu giữa thời kỳ tương lai so với thời kỳ chuẩn khí hậu, hay còn gọi là thời kỳ tham chiếu - thời kỳ nền;

2) Mục đích của chỉ số BĐKH là khái quát thông tin BĐKH và chỉ ra những vùng BĐKH sẽ nổi bật nhất Chỉ số này sẽ tích hợp các thông tin về BĐKH trong tương lai (thế kỷ 21) từ các chỉ thị khí hậu đơn lẻ thành một chỉ số để cung cấp cho các nhà quản lý, hoạch định chính sách và cộng đồng sự lượng hoá tổng quát nhất về mức độ biến đổi khí hậu, cho phép họ xác định các vùng mà ở đó biến đổi khí hậu sẽ diễn ra mạnh mẽ nhất, những nơi nhạy cảm và dễ bị tổn thương với những tác động của BĐKH;

3) Chỉ số BĐKH, ngoài những mục đích chung, còn cho phép so sánh với các chỉ

số phát triển kinh tế-xã hội hoặc tích hợp với các chỉ số khác để so sánh nhằm đánh giá mức độ hứng chịu và tính dễ bị tổn thương về kinh tế-xã hội, hệ sinh thái, đa dạng sinh học với BĐKH khu vực và toàn cầu;

4) Chỉ số BĐKH là kết quả tổng hợp các mức độ biến đổi của nhiều yếu tố khí hậu Do sự phức tạp về bản chất vật lý của các yếu tố khí hậu theo không gian

và thời gian nên các chỉ số khí hậu nói chung và các chỉ số BĐKH nói riêng chỉ phản ánh được những đặc tính cơ bản nhất và mỗi ch ỉ số đều có những hạn chế

và tồn tại cụ thể Mặc dù như vậy, các chỉ số BĐKH cũng phản ánh được sự

phức tạp trong những biến đổi của các yếu tố khí hậu cơ bản (nhiệt độ và lượng mưa) theo không gian và thời gian

Có nhiều chỉ số BĐKH và nhiều phương pháp tính khác nhau Mỗi phương pháp có những thế mạnh đồng thời cũng không thể tránh khỏi những tồn tại riêng

Do đó, luận văn sẽ tập trung tìm hiểu và đánh giá trên chuỗi số liệu thu nhận được

từ các trạm khí tượng cơ bản để xem xét mức độ phù hợp của các hợp phần của 2 chỉ số BĐKH: chỉ số biến đổi khí hậu khu vực (RCCI) và chỉ số biến đổi khí hậu (CCI) Bằng cách tiếp cận này, luận văn sẽ làm rõ khả năng ứng dụng hai phương pháp tính chỉ số RCCI và CCI hiện đang được sử dụng phổ biến ở nhiều nước để đánh giá mức độ BĐKH ở nước ta và khuyến nghị sử dụng 2 chỉ số BĐKH này trong tương lai ở Việt Nam

CHƯƠNG 2

CƠ SỞ SỐ LIỆU SỬ DỤNG VÀ PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN

2.1 Cơ sơ ̉ số liê ̣u sử du ̣ng

2.1.1 Số liê ̣u quan trắc

Với mục tiêu tính toán và đánh giá khả năng sử dụng hai chỉ số BĐKH là RCCI và CCI và mức độ phù hợp của các chỉ số thành phần với các chỉ thị của nó luận văn đã sử dụng bộ số liệu quan trắc tại các trạm khí tượng/khí hậu

Để có thể đánh giá được sự khác nhau về mức độ biến đổi khí hậu ở các vùng khí hậu trong nước chúng tôi đã thực hiện việc tính toán các chỉ số BĐKH theo 7 vùng khí hậu và được ký hiệu như sau:

1) Vùng khí hậu Tây Bắc (B1);

2) Vùng khí hậu Đông Bắc (B2);

7) Vùng khí hậu Nam Bộ (N3)

Bộ số liệu này được kế thừa từ các công trình nghiên cứu, nên các sai số thô

đã được kiểm tra [12], danh sách các trạm khí tượng/khí hậu được sử dụng trong luận văn được đưa ra ở bảng 2.1

2.1.2 Số liê ̣u mô phỏng khí hậu

Số liê ̣u mô phỏng khí hâ ̣u khu vực được kế thừa từ các công trình nghiên cứu BĐKH ở Viê ̣n Khoa ho ̣c Khí tượng Thủy văn v à Môi trư ờng [9] Bộ số liê ̣u này đươ ̣c mô phỏng b ằng mô hình khu vực PRECIS của Trung tâm khí hậu Hadley , Vương quốc Anh vớ i đô ̣ phân giải là 30km, những mô tả chi tiết về mô hình này có

thể tìm thấy trong [9]

Bảng 2.1 Danh sách các trạm khí tượng được khai thác số liệu

TT Tên trạm Kinh độ Vĩ độ Độ cao

(m) TT Tên trạm Kinh độ Vĩ độ Độ cao

(m) Vùng Tây Bắc (B1)

1 Sìn Hồ 103.15 22.21 1529 4 Sơn La 103.90 21.33 676

2 Lai Châu 103.09 22.03 244 5 Yên Châu 104.300 21.05 59

3 Tuần Giáo 103.25 21.35 570 6 Mộc Châu 104.683 20.83 958

1 Quy Nhơn 109.217 13.767 4 3 Nha Trang 109.200 12.250 3

2 Tuy Hòa 109.283 13.083 11 4 Phan Thiết 108.100 10.933 9

Mô hình PRECIS (Providing Regional Climates for Impacts Studies) được xây dựng xuất phát từ nhu cầu phỏng đoán khí hậu cho quy mô khu vực, đô ̣ phân giải cao nhất của mô hình này hiện nay là 25km, nó đang được nhiều nước sử dụng

để xây dựng các kịch bản BĐKH chi tiết cho các vùng có quy mô địa phương Mô hình này dựa vào các thành phần khí quyển của mô hình HadCM3 (Gordon et al, 2000), đã được cải tiến đáng kể các tham số vật lý Khi xây dựng mô hình , nhóm nghiên cứu đặc biệt chú tro ̣ng đến lớp biên để hoàn thiện ảnh hưởng của đi ̣a hình

Mô hình sử dụng lưới ba chiều và các giá trị được mô phỏng riêng biệt, có 19 mực, mực thấp nhất gần 50m và cao nhất ở 0.5hPa, có sử dụng hệ toạ độ  để tính ảnh hưởng của địa hình đến các quá trình nhiệt động lực xảy ra trong khí quyển Mô hình cũng sử dụng sơ đồ sai phân hữu ha ̣n lưới ngang Arakawa B, tại các điểm (x)

mô hình thực hiện tích phân cho các biến vô hướng như áp suất, độ ẩm riêng, nhiệt

độ,…Tại các điểm (.) thực hiện tích phân cho các thành phần gió ngang (Hình 2.1)

Hình 2.1 (a) Cấu trúc ngang theo lưới xen kẽ Arakawa B và (b) cấu trúc lưới thẳng

đứng của RCM PRECIS [9]

Miền tính của mô hình được lựa chọn để mô phỏng khí hậu ở Việt Nam trong khoảng kinh độ từ 93-1200E, vĩ độ từ 4-360

N, kích thước lưới 140x160 nút lưới Kết quả kiểm nghiê ̣m và đánh giá của mô hình cho thấy : Về nhiê ̣t đô ̣, cả nhiệt độ trung bình, tối cao và tối thấp từ mô hình PRECIS đều mô phỏng tốt chu kỳ và xu thế biến đổi Đối với các biến khác thì bộ số liệu của mô hình cũng mô phỏng khá tốt đa số các địa điểm lựa chọn Mô hình PRECIS với độ phân giải khá tinh: 25kmx25km có thể sử dụng trong việc xây dựng các kịch bản BĐKH chi tiết cho

các khu vực của Việt Nam Hiện nay Viện KHKTTV&MT đang tiếp tục hoàn thiện các kết quả tính toán và mô phỏng của mô hình PRECIS để xây dựng các kịch bản chi tiết và các tính toán phục vụ nghiên cứu BĐKH ở nước ta [9]

Hình 2.2 Miền tính của mô hình PRECIS [9]

2.2 Phương pha ́ p tính toán hai chỉ số biến đổi khí hậu

2.2.1 Chỉ số biến đổi khí hậu khu vực

Nhóm tác giả Giorgi và các cộng sự [13], [22] đã đề xuất phương pháp tính chỉ số RCCI dựa trên quan điểm sau đây:

- Biến đổi khí hậu (Climate change) xác định thông qua sự chênh lệch của các giá trị trung bình dài hạn của các tham số khí hậu giữa hai thời kỳ (trước và tiếp theo, quá khứ và tương lai), trong đó, trung bình được tính cho một khoảng thời gian xác định, thường là vài thập kỷ [32]

- Biến động khí hậu (Climate variability) là nói đến những dao động trong trạng thái trung bình và những thống kê khác (chẳng hạn như độ lệch chuẩn, sự xuất

hiện của sự kiện cực đoan, ) của khí hậu theo không gian và thời gian, ngoại trừ

các hiện tượng thời tiết đơn lẻ Biến động khí hậu có thể do các quá trình trong tự nhiên của hệ thống khí hậu (biến động nội tại), các biến động tự nhiên hoặc hoạt động cưỡng bức do con người Trong ý nghĩa chung nhất, thuật ngữ "biến động khí hậu" biểu thị đặc tính vốn có của khí hậu là thể hiện những biến động của nó theo

thời gian Khái niệm về biến động của một yếu tố khí hậu được luận văn sử dụng

Chỉ số RCCI được xây dựng dựa trên 8 chỉ thị khí hậu (8 biến) biểu thị sự khác nhau của hai đặc trưng trung bình và biến động ở hai thời kỳ theo mùa và năm của nhiệt độ và mưa, bao gồm 4 chỉ thị biểu thị mức độ biến đổi trung bình (chênh lệch trung bình hai thời kỳ khác nhau) và 4 chỉ thị biểu thị mức độ biến động tự nhiên hàng năm được tính toán dựa trên chênh lệch độ lệch chuẩn và hệ số biến động hai thời kỳ khác nhau Chỉ số RCCI có thể tính theo 2 phương pháp được trình bày sau đây:

1) Phương pháp tính chỉ số biến đổi khí hậu khu vực RCCI của Giorgi

Phương pháp tính chỉ số RCCI do Giorgi (2006) [22] đề xuất cho biết m ức

độ biến đổi khí hậu và chỉ ra các khu vực có BĐKH mạnh mẽ nhất Chỉ số này được xác định dựa trên độ lớn của chênh lệch trung bình và biến động hàng năm của nhiệt độ và lượng mưa giữa hai thời kỳ

Các chỉ thị mùa, năm của nhiê ̣t đô ̣ và lượng mưa được chia thành 2 nhóm sáu tháng (các tháng Ba, Tư, Năm, Sáu, Bảy, Tám - MAMJJA) và (các tháng Chín, Mười, Mười Một, Mười Hai, Giêng, Hai - SONDJF), bao gồm 4 biến chỉ thị biểu thị mức thay đổi của nhiệt độ, lượng mưa, độ lệch chuẩn nhiệt độ, hệ số biến động của lượng mưa trong hai mùa, cụ thể như sau:

ΔT - Mức thay đổi nhiệt độ giữa hai thời kỳ (0C, chênh lệch giữa 2 thời kỳ); ΔP% - Mức thay đổi lượng mưa (%, chênh lệch giữa 2 thời kỳ chia cho trung bình của thời kỳ tham chiếu nhân 100);

ΔσT% - Mức thay đổi độ lệch chuẩn của nhiệt độ (%, chênh lệch giữa 2 thời

kỳ chia cho thời kỳ tham chiếu nhân 100)

ΔσP% - Mức thay đổi hệ số biến động của lượng mưa được xác định (%, chênh lệch giữa 2 thời kỳ chia cho thời kỳ tham chiếu nhân 100)

Để tích hợp thành chỉ số RCCI, từ các mức thay đổi của 4 chỉ thị được tính toán trong hai mùa MAMJJA/SONDJF (8 biến) được phân hạng và chuyển đổi thành 8 chỉ số số thành phần thông qua trọng số (n) được thể hiện ở bảng 2.3

Trọng số (n) ở đây được định nghĩa là số nguyên biểu thị về mức độ biến đổi của nhiệt độ và lượng mưa tương ứng với các phân hạng về mức độ thay đổi của nhiệt độ và lượng mưa

Bảng 2.2 Phân hạng mức thay đổi của 4 biến chỉ thị

theo nhiệt độ và lượng mưa [13]

Chỉ số RCCI bao gồm 8 chỉ số thành phần biểu thị mức độ biến đổi của nhiệt

độ và lượng mưa đượng gán qua trọng số (n) từ các phân hạng về mức độ biến đổi của nhiệt độ, lượng mưa và được tính toán thông qua công thức 2.2 như sau:

MAMJJA T

P

n_n

_Tn_n

_P

n_n

_Tn_n

_PRCCI

ΔσP_n - Chỉ số biểu thị mức thay đổi của hệ số biến động của lượng mưa (Chỉ số biến đổi biến động lượng mưa)

Một phương pháp tính toán chỉ số RCCI khác được tổng hợp thông qua khoảng cách tiêu chuẩn Euclidean (Standard Euclidean Distance-SED) và hệ số bình phương khoảng cách cung không đồng dạng (Squared cord distance dissimilarity coefficient-SCD) [18], phương pháp tính toán cụ thể như sau:

Mức độ BĐKH được tính toán dựa trên sự chênh lệch trung bình và biến động hàng năm giữa hai thời kỳ của nhiệt độ, lượng mưa và được tách thành hai mùa (sáu tháng/mùa), mùa khô và mùa mưa như phương pháp của Giorgi năm

2006, bao gồm tổng cộng 8 biến chỉ thị: Chênh lệch nhiệt độ trung bình, biến động hàng năm nhiệt độ, chênh lệch lượng mưa trung bình và biến động hàng năm của lượng mưa giữa hai thời kỳ trong hai mùa

Để nhâ ̣n d ạng được các khu vực bị tác động của BĐKH nổi bật nhất, khung nhận dạng sử dụng hai phương pháp thống kê hình học biểu diễn trên các điểm lưới

và nhiều mô hình GCM (Diffenbaugh và cộng sự năm 2008 [18]):

+ Phương pháp tính khoảng t iêu chuẩn Euclidean: Tại mỗi điểm lưới, tính tổng SED cho thời kỳ tương lai (f); thời kỳ hiện tại (p) và v=1, ,8 bao hàm 8 biến khí hậu theo công thức 2.3 và 2.4:

SEDfp=sqrt(vSDEv) (2.3) SEDv= (xfv-xpv)2/(mean[abs(xfv-xpv)]ịj)2 (2.4) Trong đó: xfv là giá trị của biến v trong thời kỳ tương lai, xpv là giá trị của biến v trong thời kỳ tham chiếu và mean [abs (xfv - xpv)]ij là trung bình của giá trị biến đổi tuyệt đối của điểm lưới cho biến v trên tất cả các điểm lưới (ij) Mẫu số trong phương trình (2.4) được sử dụng để chuẩn hóa số liệu Nhận thấy rằng tính toán trên quy mô khu vực hoặc quy mô toàn cầu mẫu số đều có kết quả tương tự nhau

+ Phương pháp bình phương khoảng cách cung không đồng dạng (squared cord distance squared cord distance dissimilarit-SCD) Tại mỗi điểm lưới, tính tổng SCD giữa thời đoạn tương lai (f) và thời đoạn hiện (p) là tổng các điểm SCD cho 8 biến khí hậu (v=1, ,8) theo công thức 2.5 và 2.6

SCDfp = (∑vSCDv) (2.5) SCDv =([xfv1/2-xpv1/2)2]/S.D.([xfv1/2-xpv1/2)]2)ij) (2.6)

Ở đây: S.D.([xfv1/2-xpv1/2)]2)ij là độ lệch chuẩn cho biến v trên tất cả điểm lưới

ij Bằng công thức (2.4) đã chuẩn hóa các giá trị của SED bằng trung bình điểm lưới, thay vì chuẩn hóa các giá trị SCD bằng độ lệch chuẩn điểm lưới nhằm khám phá độ nhạy trong việc xác định mức độ BĐKH trên các khu vực

3) Điểm mạnh và hạn chế của chỉ số RCCI

a Điểm mạnh của RCCI

Chỉ số RCCI biểu thị mức độ biến đổi khí hậu dựa trên trung bình khí hậu và biến động khí hậu hàng năm Vì vậy, ngoài việc khái quát thông tin BĐKH chung cho nhiều ngành, nó còn thể hiện mức độ biến động hàng năm, có thể sẽ có nhiều ý nghĩa trong đánh giá tác động của biến động hàng năm đối với các hoạt động như nông nghiệp và quản lý tài nguyên nước,

đóng góp trọng lượng nhiều hơn nhằm khuyếch đại vùng có khả năng sảy ra BĐKH mạnh mẽ hơn (tức là nhân tố n tăng gấp đôi từ mỗi phân hạng tiếp theo) mà không

chỉ ra căn cứ cho mỗi cấp phân hạng; ví dụ, sự biến đổi nhiệt độ trong mùa khô ở khu vực nào đó (T = 1,30C, n = 2), khu vực khác (T = 1,6, n = 4) [13];

3) Chỉ số RCCI chỉ mới kết hợp thông tin từ các chỉ số biến đổi khác nhau

mà chưa nêu rõ tầm quan trọng của các tác động, do đó các biến khác nhau được sử

có phần chủ quan Ví dụ, RCCI không bao gồm các thước đo liên quan đến biến đổi cực đoan (mặc dù nó có thể được dự kiến là biến động và cực đoan có phần liên quan) [13]

4) Chỉ số này, cũng như chỉ số CCI chưa thể hiện được những biến đổi khác như những biến đổi về bão, dông tố hoặc nước biển dâng, trong khi đó những nhân

tố này được xem là những thành phần quan trọng trong đánh giá mức độ tổn thương

và rủi do do BĐKH đối với nhiều lĩnh vực

2.2.2 Phương pháp tính chỉ số biến đổi khí hậu CCI

Chỉ số CCI được tính toán dựa trên phân bố xác suất của hai yếu tố khí hậu nhiệt độ và lượng mưa theo mùa, năm Phương pháp này được nhóm tác giả Miche'le B Baettig, Martin Wild, and Dieter M Imboden1 đề xuất năm 2007 dựa trên chỉ thị mùa và năm của nhiệt độ và lượng mưa [15], [16] Phương pháp này dựa

trên giả thiết cho rằng, biến đổi khí hậu và tác động của khí hậu tự nó biểu lộ thông

qua sự xuất hiện ngày càng tăng của các sự kiện cực đoan trong thời gian dài

(Barnett et all, 2005) Có thể trình bày phương pháp tính cụ thể như sau:

1) Các chỉ thị khí hậu được sử dụng để tính toán

Từ lâu đã thừa nhận rằng, nhiệt độ trung bình toàn cầu là một chỉ thị chuẩn

về BĐKH (IPCC, 2001) Tuy nhiên, đa số thừa nhận rằng những sự biến động của các dạng lượng mưa và các hiện tượng cực đoan có thể có những tác động mạnh mẽ hơn đến các hệ thống môi trường và xã hội Do đó, đã chọn 4 nhóm chỉ thị để thể hiện những khía cạnh quan trọng của BĐKH:

̵ Biến đổi trong nhiệt độ năm;

̵ Biến đổi trong lượng mưa năm;

̵ Biến đổi trong nhiệt độ theo mùa;

̵ Biến đổi trong lượng mưa theo mùa

Các chỉ thị thành phần trong 4 nhóm chỉ thị của chỉ số CCI được mô tả ở bảng 2.2 Để tính toán các chỉ số thành phần, hàm mật độ tích lũy đã được làm phù hợp với số liệu của thời đoạn tham chiếu, các giá trị nhiệt độ và lượng mưa tương

ứng với ngưỡng phân vi ̣ (quantile) 95th và 5th mùa/năm được xác định bằng hàm phân bố của thời kỳ tham chiếu và theo đó tính s ố năm nóng, khô và ẩm nhất cho thời đoạn lựa chọn tính toán dựa trên nhóm chỉ thị được đưa ra ở bảng 2.2

Mức độ BĐKH được biểu hiện thông qua số năm nóng, khô và ẩm nhất được thể hiện dựa trên yếu tố khí hậu theo từng chỉ thị lớn hơn hoặc nhỏ hơn so với giá trị nhiệt độ và lượng mưa tương ứng với ngưỡng phân vị 95th và 5th Quy trình này

được gọi là nguyên tắc "1 trong 20 năm"

a) Cơ sở lựa chọn các mùa để khảo cứu:

Ở Bắc bán cầu: Mùa hè, từ tháng 6 đến tháng 8 (June July August-JJA) và mùa đông từ tháng 12 đến tháng 2 (December January February-DJF) đã được lựa chọn để tính toán và đánh giá:

 Từ nguồn số liê ̣u nghiên cứu khí hậu nhóm tác giả đã tính toán và đánh giá mối quan hê ̣ giữa các mùa này và nhận thấy : nếu biến đổi nhiê ̣t đô ̣ toàn cầu tăng tổng cộng là 100% thì nhiệt độ trong ba tháng JJA (TJJA) và DJF (TDJF) chiếm tớ i 93%, tương tự biến đổi lươ ̣ng mưa ba tháng (PJJA) và (PDJF) thông qua chỉ số độ

ẩm (bốc thoát hơi thực tế ETA và bốc thoát hơi tiềm năng PET) chiếm 45%;

 Hai mùa này đại diện cho 2 mùa nhiệt khác nhau trong năm, phù hợp với kết nối giữa các tra ̣ng thái khí hâ ̣u trong năm và khả năng cung cấp độ ẩm đất ;

 Các mùa này thể hiện được các tính năng mạnh mẽ của các mô hình mô phỏng

Bảng 2.3: Nhóm chỉ thị được tích hợp trong chỉ số biến đổi khí hậu CCI [15], [ 16]

1 Biến đổi trong nhiệt độ năm

- Những năm nóng nhất

Những năm nóng nhất là các năm có nhiệt

độ của thời kỳ lựa chọn tính lớn hơn giá trị nhiệt độ trung bình năm tương ứng với phân vị 95th của thời kỳ tham chiếu (thời

của thời kỳ tham chiếu

- Những năm ẩm nhất là các năm có tổng lượng mưa năm của thời kỳ lựa chọn tính lớn hơn lượng lượng mưa năm tương ứng với phân vị 95th của thời kỳ tham chiếu

3 Biến đổi trong nhiệt độ theo

4 Biến đổi trong lượng mưa theo

của thời kỳ tham chiếu

- Những năm ẩm nhất theo mùa là các năm có tổng lượng mưa JJA (DJF) của thời kỳ lựa chọn tính lớn hơn tổng lượng mưa JJA (DJF) tương ứng với phân vị 95th

của thời kỳ tham chiếu

b) Các chỉ thị được lựa chọn:

Trong nhóm chỉ thị thứ nhất (nhóm biến đổi nhiê ̣t đô ̣ năm), chỉ có một chỉ thị được tính toán; sự xuất hiện những năm nóng nhất của thời kỳ lựa chọn tính toán so với giá trị nhiệt độ tương ứng với phân vị 95th của thời kỳ tham chiếu (Ihot_năm) Để tính toán xác suất, số liệu nhiệt độ năm/mùa được thừa nhận là phân bố chuẩn

Trong nhóm các chỉ thị thứ hai (nhóm biến đổi lượng mưa năm ), hai chỉ thị được tính toán; sự xuất hiện những năm khô nhất và ẩm nhất của thời kỳ lựa chọn tính toán so với giá trị lượng mưa tương ứng với phân vị 95th của thời kỳ tham chiếu

Gamma

Nhóm các chỉ thị thứ ba và thứ tư thể hiện những biến đổi của các sự kiện dị thường mùa như những năm nóng khô nóng, hạn hán, và ẩm ướt có thể là nguy cơ gây ra hạn hán và lũ lụt Những biến đổi này có thể gây nên những tác động mạnh

mẽ đối với các nhóm ngành như nông nghiệp, thủy lợi, năng lượng, và sức khỏe

Trong 2 nhóm này , những năm nóng nhất của thời đoạn lựa chọn tính toán mùa hè và mùa đông được tính toán (I hot_jja và Ihot_djf) Trong cấp phân hạng "các sự kiện lượng mưa dị thường" 4 chỉ thị được tính là những mùa hè và mùa đông khô nhất và ẩm nhất (Idry_jja, Iwet_jja và Idry_djf , Iwet_djf )

Các giá trị những năm nóng, khô và ẩm nhất theo 4 chỉ thị nằm trong khoảng

từ 0 đến 19 và thể hiện những năm nóng dị thường (cực đoan) nhất trong thời kỳ lựa chọn tính toán Sở dĩ các giá trị này từ 0 đến 19 bởi vì sự không chắc chắn của số liệu trong tương lai thu nhận được từ các mô hình mô phỏng khí hậu, để có độ tin cậy hơn nhóm tác giả [15], [16] chỉ xác định những mùa/năm nóng, khô và ẩm nhất trong tương lai bằng 2/3 trong 30 năm (thời kỳ tính toán), không tính đến những sự kiện có có tần số quá cao hoặc quá thấp

2) Tích hợp các chỉ thị khí hậu thành chỉ số CCI

Vì tất cả các chỉ thị đều thể hiện số năm nóng, ẩm, khô nhất trong thời đoạn tương lai theo cùng một nguyên tắc tính, do đó sự chuẩn hóa tỷ lệ là không cần thiết Để tích hợp hóa, từng nhóm chỉ thị được gán một tổng các trọng số bằng 1 Trong các nhóm, các trọng số được phân bổ đều giữa 4 nhóm chỉ thị

Chỉ số biến đổi khí hậu CCI được tính như một giá trị trung bình được lấy trọng số của các chỉ thị Vì vậy có thể giả thiết các giá trị nằm trong khoảng giữa 0 đến 19 Các dấu ngoă ̣c vuông minh ho ̣a cho các nhóm chỉ thi ̣

CCI = (Ihot_năm + [Idry + Iwet]năm + [0.5Ihot_JJA + 0.5Ihot_DJF] + [0.5(Idry + Iwet)JJA + 0.5(Idry + Iwet)DJF])/4 (2.1)

Trong đó:

Idry; Iwet - Số năm khô, ẩm nhất của lượng mưa năm (nhóm chỉ thị thứ 2);

3) Điểm mạnh và hạn chế của chỉ số CCI

Khi nghiên cứu xây d ựng chỉ số CCI, nhóm tác giả đã ki ểm tra bằng cách áp dụng các phương pháp chuẩn hóa và các nhân tố trọng số khác nhau để chọn các chỉ thị mùa, năm và các chỉ số thành phần theo các chỉ thị có thể đại diện biểu thị cho BĐKH Đặc điểm chủ yếu của các kết quả không thay đổi và nó thể hiện được điểm mạnh của CCI Có thể tính toán chỉ số CCI với các kịch bản riêng biệt A2 và B2

Các giá trị trung bình khu vực của chỉ số CCI cho tất cả các mô hình GCM được tính toán cả cho phần lục địa và đại dương và chỉ cho phần lục địa Mẫu tính toán CCI trên 3 mô hình và cho kết quả tương tự nhau, ngoại trừ các vùng cực Sự giống nhau của các kết quả tính toán CCI giữa các mô hình khí hậu toàn cầu có thể

là một dấu hiệu về điểm mạnh nổi trội của chỉ số CCI

Nhóm tác giả cũng đã kiểm nghiệm chỉ số này liên quan đến các chỉ thị biến đổi trung bình Kết quả cho thấy hệ số tương quan Spearman giữa chỉ số Ihot và chênh lệch trung bình tuyệt đối giữa hai thời kỳ của nhiệt độ là 0,82 Hệ số tương quan Spearman giữa Iwet, Idry và chỉ số chuẩn hóa lượng mưa SPI giữa hai thời kỳ theo dấu (âm tương ứng với khô và dương tương ứng với ẩm) là khoảng 0,99 Điều này cho thấy rằng nguyên tắc "1 trong 20 năm" áp dụng cho các sự kiện cực đoan cũng liên quan đến biến đổi trung bình là điều mà nhìn qua sẽ không thấy rõ

b Hạn chế:

Mặc dầu chỉ số CCI có nhiều thế mạnh trong việc chuyển tải những thông tin BĐKH đơn giản và được những người sử dụng đánh giá cao, nhưng nó vẫn đang được trao đổi và tranh luận; họ thường phê phán chỉ số này chưa đủ rõ ràng và vì vậy dễ gây ra những giải thích không đúng

Việc kèm thêm các chỉ số bổ sung cho CCI mô tả về bão, dông tố hoặc nước biển dâng, các chỉ số dựa trên số liệu ngày, và các chỉ thị mô tả có liên quan đến các

sự kiện dị thường như các sự kiện lạnh dị thường, có thể là những nội dung cần được nghiên cứu tiếp theo để hoàn thiện chỉ số CCI

CHƯƠNG 3 ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU DỰA TRÊN HAI CHỈ SỐ

BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU

Như đã trình bày, mức độ biển đổi của khí hậu có thể xác định bằng nhiều chỉ số biến đổi khí hậu Trong luận văn này sẽ trình bày kết quả tính toán và đánh giá mức độ biến đổi khí hậu bằng hai chỉ số được chọn là chỉ số RCCI và CCI, trong đó chỉ số RCCI được tính theo phương pháp của Giorgi [13], [22], [18] và chỉ

số CCI được tính theo phương pháp của nhóm tác giả Baetig [15], [16], [29]

3.1 Đánh giá biến đổi khí hậu dựa trên chỉ số RCCI và CCI

3.1.1 Xác định khung thời gian tính toán và các nhóm chỉ thị cho hai chỉ số

Để có thể sử dụng chỉ số BĐKH trong việc đánh giá BĐKH trong tương lai, luận văn sẽ tính toán các chỉ số BĐKH thông qua bộ số liệu quan trắc thu được từ các trạm quan trắc khí tượng/khí hậu với danh sách đã nêu ở bảng 2.1 Các phương pháp tính toán chỉ số BĐKH thường sử dụng bộ số liệu có độ dài chuỗi đủ lớn (30 năm) nhưng ở Việt Nam phần lớn các trạm quan trắc ở phía Bắc chỉ có số liệu khí hậu từ 1961 đến nay và ở phía Nam rất ít trạm có thời kỳ quan trắc tương tự Do

vâ ̣y, viê ̣c tính toán các chỉ số BĐKH được tiến hành như sau:

+ Lựa cho ̣n các trạm khí tượng có cùng đô ̣ dài chuỗi quan trắc như nhau và phát huy hết nguồn số liệu mà luận văn thu nhận được;

+ Chỉ số BĐKH là chỉ số so sánh mức độ BĐKH theo không gian và thời gian Do đó luận văn sẽ tập trung so sánh và đánh giá về diễn biến không gian và thời gian trên 7 vùng khí hậu nhằm tìm ra những vùng khí hậu và thời gian có khả năng xảy ra biến đổi khí hậu nổi bật nhất

Cụ thể lựa chọn khung thời gian và thời đoạn tính toán như sau:

1) Đối với chỉ số biến đổi khí hậu khu vực (RCCI)

Như đã trình bày trong phương pháp tính toán chỉ số RCCI, ở các nước các chỉ thị mùa được chia theo 2 mùa/năm: mùa thứ nhất, từ tháng 9 đến tháng 2

Trong luận văn này, biến đổi của hai yếu tố khí hậu chủ yếu là nhiệt độ và lượng mưa được đánh giá theo hai mùa, trong đó yếu tố nhiệt độ được đánh giá theo mùa đông (mùa lạnh) và mùa hè (mùa nóng), yếu tố mưa được đánh giá theo mùa khô và mùa mưa

Trong nghiên cứu khí hậu mùa mưa và mùa khô được xác định dựa theo lượng mưa tháng Ở Việt Nam [4], tiêu chí để xác định mùa mưa, mùa khô là một chuỗi các tháng liên tục có lượng mưa trung bình tháng cao hơn/thấp hơn 100 mm/tháng, trong đó mùa khô là thời kỳ có các tháng với lượng mưa <100 mm/tháng, tương tự đối với mùa mưa >100 mm/tháng Trong từng mùa, tháng thứ nhất là tháng bắt đầu, tháng có trị số lớn nhất là tháng cao điểm và tháng cuối cùng

là tháng kết thúc mùa mưa Với quan niệm đó, mùa mưa và mùa khô ở các vùng khí hậu của Việt Nam được xác định theo bảng 3.1

Đối với yếu tố nhiê ̣t đô ̣ sự biến đổi của nó được xác định trong 2 thời kỳ sau đây:

Thời kỳ thứ nhất - thời kỳ lạnh, 6 tháng, từ tháng 11 đến tháng 4, ký hiệu là thời kỳ NDJFMA

Thời kỳ thứ 2 - thời kỳ nóng, 6 tháng, từ tháng 5 đến tháng 10 và ký hiê ̣u là thời kỳ MJJASO

Cho đến nay ở Việt Nam biến đổi của các yếu tố khí hậu nói chung và hai yếu tố nhiệt độ và lượng mưa nói riêng đã và đang được xem xét theo khung thời gian: tháng, mùa và năm, trong đó về mùa được xem xét với 4 mùa: mùa đông, mùa xuân, mùa hè và mùa thu; mùa lạnh được đề cập đến khi xem xét biến đổi của front lạnh [1], [8], [9]

Vì vậy, để có điều kiện so sánh với những kết quả nghiên cứu của các nước ở Bắc bán cầu, luận văn đề xuất 2 thời kỳ như trên như một giả thiết để nghiên cứu và chọn hai thời đoạn để tính toán

Trên cơ sở số liệu của các trạm được đưa ra ở bảng 2.1, các chỉ thị lươ ̣ng mưa theo mùa c ủa chỉ số RCCI được lựa chọn cho các vùng khí hậu ở nước ta như sau (Bảng 3.1)

Bảng 3.1 Một số đặc điểm của mùa mưa và mùa khô trên

các khu vực ở Việt Nam

Cao điểm

Kết thúc

Bắt đầu

Kết thúc

Tháng 3 hoặc 4

Tháng 3 hoặc 4

hoặc 6 Tháng 9 Tháng 9,

10

Tháng 11 hoặc 12

Tháng 3 hoặc 4

8, 9 Tháng 10 Tháng 11 Tháng 3

hoặc 4 Tây Nguyên Tháng 4

Tháng 3 hoặc 4

ĐB Nam Bộ Tháng 5 Tháng 8,

9, 10 Tháng 11 Tháng 12 Tháng 3

hoặc 4

Dựa trên các chuỗi số liê ̣u có được , viê ̣c tính toán và phân tích , đánh giá

được tiến hành cho 2 thời đoạn: một thập kỷ và hai thập kỷ nhằm so sánh m ức độ

biến đổi khí hậu trong các thời đoạn đó

Đối với thời đoạn 1 thập kỷ: Lựa cho ̣n thâ ̣p kỷ 1961-1970 làm thời kỳ tham

chiếu để xem xét mức đô ̣ thay đ ổi của nhiệt độ, lượng mưa trung bình và biến động của nhiệt độ và lượng mưa cho thập kỷ gần đây 1991-2000

Đối với thời đoạn 2 thập kỷ: Lựa cho ̣n thời đoạn hai thâ ̣p kỷ 1961-1980 làm

thời kỳ tham chiếu để xem xét mức thay đ ổi của nhiệt độ, lượng mưa trung bình và biến động của nhiệt độ và lượng mưa trong hai thập kỷ gần đây 1981-2000

Do chuỗi số liệu chưa đủ dài nên để đảm bảo tính thống kê có ý nghĩa hơn,

2) Đối với chỉ số CCI

Như đã trình bày ở trên, để tính toán chỉ số CCI cần xác định số năm cực đoan nóng, khô, ẩm dựa trên các chỉ thị mùa, năm của nhiệt độ và lượng mưa của thời đoạn lựa chọn tính toán, trong đó 3 tháng mùa đông từ tháng 12 đến tháng 3 (DJF) và 3 tháng mùa hè từ tháng 6 đến tháng 8 (JJA)

Trong luận văn này, các chỉ thị mùa của nhiệt độ và lượng mưa được lựa chọn tương tự như phương pháp tính của chỉ số CCI

Dựa trên các chuỗi số liê ̣u có được , viê ̣c tính toán và phân tích , đánh giá

được tiến hành cho thời đoạn hai thập kỷ : lựa chọn th ời đoạn 1961-1980 làm thời

kỳ tham chiếu để xem xét mức thay đổi của nhiệt độ, lượng mưa trong hai thâ ̣p kỷ gần đây 1981-2000

3.1.2 Tính toán và đánh giá biến đổi về 8 chỉ thị hợp phần của chỉ số RCCI

Như trên đã trình bày, để tính toán chỉ số RCCI theo phương pháp của Giorgi cần phải xác định được giá trị của 8 biến chỉ thị về mức độ biến đổi của 2 yếu tố nhiệt độ và lượng mưa trong 2 mùa, mỗi mùa 4 biến chỉ thị, như đã nêu trong công thức 2.2, bao gồm:

1) Mức thay đổi của nhiệt độ trung bình (T);

2) Mức thay đổi của độ lệch chuẩn nhiệt độ (ΔσT);

3) Mức thay đổi của lượng mưa trung bình (P);

4) Mức thay đổi hệ số biến động của lượng mưa (ΔσP)

Kết quả tính toán 8 biến chỉ thị được trình bày ở Phụ lục P.1a,b Từ các kết quả này có thể đưa ra những nhận xét về mức độ biến đổi khí hậu dựa vào chỉ số RCCI như dưới đây

Để có được một bước tranh cụ thể hơn về chỉ số RCCI, trước khi đánh giá mức độ biến đổi của nhiệt độ và lượng mưa sẽ xem xét xu thế biến đổi của nhiệt độ

và lượng mưa trong các thời kỳ tương ứng

3.1.2.1 Các biến thành phần của RCCI theo nhiệt độ

Xu thế biến đổi của nhiệt độ được xem xét cho cả thời kỳ từ 1961 đến 2000

và một số trạm khí tượng ở vùng khí hậu N3 thời kỳ từ 1979 đến 2000 Tính chất và

mức độ thay đổi của nhiệt độ trung bình và biến động nhiệt độ được thể hiện thông

qua hai trường hợp xem xét:

a) trường hợp thập kỷ là chênh lệch nhiệt độ trung bình và độ lệch chuẩn của

nhiệt độ giữa thập kỷ gần đây 1991-2000 và thập kỷ 1961-1970;

b) trường hợp hai thập kỷ là chênh lệch nhiệt độ trung bình và độ lệch chuẩn

của nhiệt độ giữa thời kỳ 1981-2000 và thời kỳ 1961-1980

Các kết quả tính toán được thể hiện ở hình 3.1, 3.2, 3.3 và 3.4

1) Xu thế biến đổi của nhiệt độ

Để phân tích xu thế biến đổi của nhiệt độ mùa và năm, chúng tôi sử dụng hệ

số A1 từ phương trình hồi quy tuyến tính Hệ số A1 cho biết hướng dốc của đường hồi quy, nói lên xu thế biến đổi tăng hay giảm của nhiệt độ theo thời gian Nếu A1

âm có nghĩa là nhiệt độ giảm theo thời gian và ngược lại Độ lớn của A1, cũng là độ dốc của đường hồi quy cho biết tốc độ biến đổi của nhiệt độ Trị số tuyệt đối của A1 càng lớn thì nhiệt độ biến đổi càng nhanh Từ kết quả tính toán hệ số A1 trên bảy vùng khí hậu được thể hiện ở bảng 3.2, hình 3.1

Các hệ số A1 đều mang dấu dương biểu hiện sự tăng nhiệt độ trong cả nước, ngoại trừ trạm Huế ở vùng khí hậu B4 có xu thế ngược lại Các giá trị của hệ số A1 dao động từ 0,0 đến 0,029 trong mùa nóng và từ 0,0 đến 0,31 trong mùa lạnh Nếu xét theo từng vùng khí hậu nhận thấy:

+ Ở đa số trạm có xu thế tăng khá rõ, song ở một số trạm xu thế tăng chưa rõ hoặc ít thay đổi Các vùng khí h ậu phía Bắc có nhiê ̣t đô ̣ tăng nhanh hơn hơn các vùng khí hậu phía Nam (ngoại trừ trạm Huế);

+ Hệ số A1 trong mùa lạnh lớn hơn trong mùa nóng, biểu hiện xu thế tăng của nhiệt độ trong mùa lạnh lớn hơn trong mùa nóng Tuy nhiên, ở phần phía Nam của vùng khí hậu B 4 và phần phía Bắc của vùng khí hâ ̣u N 1 có xu thế ngược lại là mùa nóng có xu thế lớn hơn đáng kể so với mùa lạnh (Bảng 3.2)

Bảng 3.2 Hê ̣ số A1 của phương trình hồi quy tuyến tính nhiệt độ thời kỳ 1961-2000,

và 1979-2000 đối với một số trạm vùng (N3)

Trạm Vùng

khí hậu MJJASO NDJFMA Trạm

Vùng khí hậu MJJASO NDJFMA Sìn Hồ

B1

0,008 0,031 Thanh Hóa

B4

0,006 0,012

Tuần Giáo 0,029 0,030 Hương Khê 0,022 0,010 Sơn La 0,008 0,023 Tuyên Hóa 0,016 0,006 Yên Châu 0,007 0,020 Đồng Hới 0,017 0,005

Mô ̣c Châu 0,010 0,021 Huế -0,009 -0,017

N2

0,011 0,016 Viê ̣t Trì

B3

0,004 0,020 Pleiku 0,010 0,015 Vĩnh Yên 0,004 0,017 Đà La ̣t 0,001 0,005 Láng 0,014 0,027 Châu Đốc

N3

0,007 0,008 Phù Liễn 0,003 0,011 Vũng Tàu 0,010 0,012 Hưng Yên 0,004 0,015 Cần Thơ 0,013 0,010 Nam Đi ̣nh 0,006 0,013 Sóc Trăng 0,010 0,010 Ninh Bình 0,008 0,015 Cà Mau 0,010 0,015

MJJASO NDJFMA Năm

Hình 3.1 Hê ̣ số A1 của phương trình hồi quy tuyến tính nhiệt độ thời kỳ 1961-2000

và 1979-2000 đối với một số trạm vùng (N3)

2) Mức độ biến đổi của nhiệt độ trung bình (T 0 C)

Trong cả hai trường hợp xét, nhiệt độ thời kỳ lạnh và thời kỳ nóng đều cao hơn thập kỷ trước (T mang dấu dương), ngoại trừ trạm Huế, cụ thể là:

+ Nhiệt đô ̣ trung bình thời kỳ 1981-2000 cao hơn nhiê ̣t đô ̣ trung bình thời kỳ 1961-1980, phổ biến từ 0,2-0,70C trong thời kỳ lạnh; 0,2-0,50C trong thời kỳ nóng

và 0,2-0,40

C trong nhiệt độ năm;

+ Nhiệt đô ̣ trung bì nh của thâ ̣p kỷ 1991-2000 cao hơn nhiê ̣t đô ̣ trung bình thập kỷ 1961-1970, phổ biến 0,2-0,90

C trong thời kỳ lạnh, 0,2-0,60C trong thời kỳ nóng và 0,2-0,50C đối với nhiê ̣t đô ̣ trung bình năm (Hình 3.2a,b)

Những kết quả này phù hợp với những nhận xét về xu thế tăng nhiệt độ trên phạm vi cả nước đã được nêu trong các công trình nghiên cứu trước đây [4], [ 9]

1991-2000 và thập kỷ 1961-1970