ĐÁNH GIÁ BIẾN đổi KHÍ hậu ở VIỆT NAM BẰNG các CHỈ số BIẾN đổi KHÍ hậu

Trong các chỉ số biến đổi khí hậu hiện có thì chỉ số biến đổi khí hậu ClimateChange Index, CCI do Baettig và các cộng sự đề xuất được sử dụng khá phổ biếntrong việc định lượng hóa mức độ

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

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin trân trọng cảm ơn các Thầy Cô và các cán bộ trong khoa Khí tượng Thủy văn - Hải dương học đã cung cấp cho tôi những kiến thức chuyên môn quý giá, giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi trong suốt thời gian tôi học tập và thực hành

-ở Khoa và đồng ý cho tôi được thực hiện luận văn này Tôi cũng xin cảm ơn Phòng Sau đại học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên đã tạo điều kiện cho tôi có thời gian hoàn thành luận văn.

Luận văn này được thực hiện dưới sự hướng dẫn, góp ý quý báu của các thầy

và cô giáo ở khoa Khí tượng - Thủy văn - Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, sự giúp đỡ của các cán bộ khoa học ở Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường (Viện KTTVMT), đặc biệt là sự hướng dẫn trực tiếp của

TS Nguyễn Thị Hiền Thuận.

Người viết luận văn cũng nhận được sự hỗ trợ rất có ý nghĩa của Trung tâm Nghiên cứu Khí tượng nông nghiệp, Trung tâm Nghiên cứu Khí tượng - Khí hậu, của PGS.TS Nguyễn Văn Thắng, KS Ngô Sỹ Giai, TS Dương Văn Khảm, TS Hoàng Đức Cường, TS Mai Văn Khiêm về phương pháp nghiên cứu, tính toán, sử dụng số liệu khí hậu và các sản phẩm mô phỏng khí hậu từ các mô hình khí hậu đang được áp dụng trong nghiên cứu khí hậu và biến đổi khí hậu ở Viện KTTVMT.

Người viết luận văn trân trọng biết ơn những sự hướng dẫn, góp ý, giúp đỡ

và hỗ trợ quý báu đó.

Trịnh Hoàng Dương

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 liệu sử dụng 14

2.1.1 Số liệu quan trắc 14

2.1.2 Số liệu mô phỏng khí hậu 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 43

3.1.3 Biến đổi khí hậu dựa trên chỉ số CCI 49

3.1.3.1 Nhóm chỉ thị trong nhiệt độ nóng nhất năm và theo mùa 49

3.1.3.2 Nhóm chỉ thị trong lượng mưa năm và mùa 51

3.1.3.3 Tích hợp các chỉ số thành phần thành chỉ số CCI 53

3.1.4 Đánh giá mức độ phù hợp của 2 chỉ số CCI và RCCI 54

3.2 Ước lượng biến đổi khí hậu trong tương lai dựa trên chỉ số CCI 59

3.2.1 Nhóm chỉ thị sự kiện nóng nhất năm và theo mùa 60

3.2.2 Nhóm chỉ thị về lượng mưa năm và mùa 63

3.2.3 Chỉ số CCI trong tương lai 67

KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 70

TÀI LIỆU THAM KHẢO 72

Tiếng Việt 72

Tiếng Anh 73

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1 Danh sách các trạm khí tượng được khai thác số liệu 15Bảng 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 44Bảng 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 44Bảng 3.6 Tổng hợp kết quả tính chỉ số RCCI và CCI cho 7 vùng khí hậu 46Bảng 3.7 Mức độ biến đổi của nhiệt độ, lượng mưa trung bình vùng khí hậu 48Bảng 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 55Bảng 3.9 Tỉ lệ đóng góp của 8 chỉ số thành phần đến chỉ số RCCI 56Bảng 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) 58Bảng 3.11 Tỉ lệ đóng góp của 9 chỉ số thành phần đến chỉ số CCI 58Bảng 3.12 Số năm nóng nhất và chênh lệch nhiệt độ trung bình trong tương lai so

với thời kỳ 1961-1990 61Bảng 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 65Bảng 3.14 Tỉ lệ đóng góp của các chỉ số thành phần đến CCI trong tương lai 68Bảng 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 76Bảng 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 77Bảng P.2a Nhiệt độ và lượng mưa tương ứng với phân vị của thời kỳ 1961-1980 78Bảng 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 79Bảng 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 79Bảng P2.d Chênh lệch nhiệt độ và lượng mưa trung bình mùa hè (JJA) và đông

(DJF) giữa thời đoạn 1981- 2000 và thời đoạn 1961-1980 81

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 Hệ 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 nhiệt độ (∆σT%) trường hợp thập kỷ 36

Hình 3.4b Mức thay đổi độ biến động của nhiệt độ (∆σT%) trường hợp 2 thập kỷ 37 Hình 3.5 Hệ số A1 của phương trình hồi quy tuyến tính lượng mưa thời kỳ 1961-2000 và thời đoạn 1979-1961-2000 đối với một số trạm vùng N3 38

Hình 3.6a Biến đổi lượng mưa (∆P%) trong trường hợp thập kỷ 39

Hình 3.6b Biến đổi lượng mưa (∆P%) trong trường hợp hai thập kỷ 40

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

Hình 3.7b Hệ số biến động của lượng mưa thời đoạn 1981-2000 41

Hình 3.8a Mức thay đổi biến động của lượng mưa (∆ σ P % ) trường hợp thập kỷ 42

Hình 3.8b Mức thay đổi biến động của lượng mưa (∆ σ P % ) trường hợp 2 thập kỷ 43 Hình 3.9 Chỉ số biến đổi khí hậu RCCI theo các trạm 47

Hình 3.10 Chỉ số biến đổi khí hậu RCCI trung bình theo vùng khí hậu 48

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 50

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 50

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 51

Hình 3.12b Số năm khô nhất của thời đoạn 1981-2000 so với lượng mưa trung bình theo vùng khí hậu tại phân vị 5th của thời đoạn tham chiếu 1961-1980 52

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 52Hình 3.13b Số năm ẩm nhất của thời đoạn 1981-2000 so với lượng mưa trung bình

theo vùng khí hậu tại phân vị 95th của thời đoạn tham chiếu 1961-1980 53Hình 3.14a Chỉ số CCI của thời đoạn 1981-2000 được tính toán dựa trên thời đoạn

tham chiếu 1961-1980 54Hình 3.14b Chỉ số CCI trung bình theo vùng khí hậu của thời đoạn 1981-2000 được

tính toán dựa trên thời đoạn tham chiếu 1961-1980 54Hình 3.15 Mối quan hệ giữa chỉ số CCI và RCCI 58Hình 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 62Hình 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 67Hình 3.18 Chỉ số CCI trong tương lai trung bình theo 7 vùng khí hậu 69Hình 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 69

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

BĐKH Biển đổi khí hậu

GCM Mô hình hoàn lưu chung (General Circulation Model)

IPCC Ban Liên Chính phủ về biến đổi khí hậu (Intergovernmental Panel

on Climate Change)

Anh (Providing Climate Information for Impact Study)

HDI Chỉ số phát triển con người (Human Development Index)

RCCI Chỉ số biến đổi khí hậu khu vực (Regional Climate Change Index)CCI Chỉ số biến đổi khí hậu (Climate change index)

SED Phương pháp xác định khoảng cách tiêu chuẩn Euclidean

(Standard Euclidean Distance)SCD Phương pháp tính hệ số bình phương khoảng cách không đồng

dạng (Squared cord distance dissimilarity coefficient)NDJFMA Sáu tháng từ tháng 11 đến tháng 4

MAJJASO Sáu tháng từ từ tháng 5 đến tháng 10

JJA Tháng 6, tháng 7 và tháng 8

DJF Tháng 12, tháng 1 và tháng 2

MỞ ĐẦU

Biến đổi khí hậu đã và đang gây ảnh hưởng đến cuộc sống của toàn nhânloại Việt Nam được xác định là một trong những quốc gia có nhiều khả năng chịucác tác động tiêu cực của biến đổi khí hậu (BĐKH) Trên thực tế ở Việt Nam đã cónhững 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, hạnhán ) Tác động tiềm tàng của BĐKH ở Việt Nam sẽ ảnh hưởng đến tất cả cácngành 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 nướcđược 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? Nhiềungười, kể cả các nhà khí hậu học, đã đối mặt với những câu hỏi này trong nhiềunăm, không chỉ vì sự quan tâm khoa học, mà còn để hỗ trợ trong các hoạch địnhchính sách (IPCC năm 2001) và để thông báo cho công chúng Và khi thừa nhận vềnhững biểu hiện của biến đổi khí hậu, các nhà khoa học, các nhà lập chính sách vàcộng đồng nhận thấy cần có những thước đo định lượng về BĐKH để xây dựng cácchiến 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 Hộinghị Biến đổi Khí hậu Liên hợp quốc năm 2005 tại Montreal cho thấy cần có mộtthước đo tích hợp về BĐKH, và một trong những thước đo đó là các chỉ số về biếnđổi khí hậu Một trong những chỉ số biến đổi khí hậu đầu tiên đã được thiết lập, vídụ: 1) Chỉ số các cực đoan khí hậu ở Hoa Kỳ (Climate Extremes Index-CEI) doKarl 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 đềxuất và được phát triển từ kết quả công bố ban đầu của nó trong các báo cáo củaIPCC (1990; 1992; 1995) [24] Bộ các chỉ số khí hậu và có liên quan đến biến đổikhí 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 (ClimateChange Index, CCI) do Baettig và các cộng sự đề xuất được sử dụng khá phổ biếntrong việc định lượng hóa mức độ biến đổi và mức độ nghiêm trọng của biến đổikhí 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 hậuvùng (Regional Climate Change Index, RCCI) Cả hai chỉ số này được tính toántrên cơ sở các chỉ thị năm và mùa của nhiệt độ, lượng mưa (lượng mưa) được quantrắc từ các trạm khí tượng/khí hậu và số liệu khí hậu được chiết xuất từ mô phỏngdựa trên mô hình khí hậu PRECIS và kịch bản phát thải của thế kỷ 21

Do vậy, luận văn có tên là "Đánh giá biến đổi khí hậu ở Việt Nam bằng

các chỉ số biến đổi khí hậu"

Bố cục của luận văn bao gồm:

Chương 1: Tổng quan

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

Chương 2: Cở sở số liệu và phương pháp tính toán.

Chương này sẽ trình bày về cơ sở số liệu quan trắc khí hậu và kết quả môphỏng khí hậu khu vực bằng mô hình PRECIS và giới thiệu nội dung của 2 phươngpháp tính hai chỉ số biến đổi khí hậu CCI và RCCI được ứng dụng trong luận 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 tínhtoán 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 giangần đây do ảnh hưởng từ các hoạt động của con người làm tăng nồng độ khí nhàkính tới mức cao nhất trong những năm 1990 Nguyên nhân cơ bản là do đốt nhiênliệu 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 độkhông khí và đại dương, sự tan băng diện rộng và qua đó là mức tăng mực nướcbiển 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), tăng0,13°C/mỗi thập kỷ trong vòng 50 năm gần đây(1956-2005) Nhiệt độ không khítrung 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 đạidương toàn cầu đã tăng lên đến độ sâu ít nhất là 3km và thấy rằng đại dương đãchiếm 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 chothấy: Lượng mưa tăng lên đáng kể ở phía đông của Bắc và Nam Mỹ, Bắc Âu, phíaBắc Á và Trung Á trong khi lượng mưa giảm ở Sahel, Địa Trung Hải, phía NamChâu Phi và phía Nam Châu Á Một số hiện tượng thời tiết cực đoan đã thay đổi vềtần số và/hoặc cường độ trong 50 năm qua: Những ngày lạnh, đêm lạnh và sươnggiá đã trở nên ít thường xuyên hơn trên hầu hết diện tích của đất liền, trong khinhững đợt nắng nóng đã trở thành thường xuyên hơn, tần số của các sự kiện mưalớn 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 giớitrong các công trình nghiên cứu đã ứng dụng các mô hình khí hậu toàn cầu (GlobalClimate Models-GCM) để mô phỏng khí hậu trong quá khứ, trong đó có sử dụngcác kịch bản phát thải (The Special Report on Emissions Scenarios) được Ban Liên

chính phủ về Biến đổi khí hậu (IPCC) hướng dẫn áp dụng Tuy nhiên, các mô hìnhkhí hậu toàn cầu thường có độ phân giải thô và các nhiễu động quy mô nhỏ thườngđược bỏ qua nên khó sử dụng các sản phầm từ các mô hình này để đánh giá biến đổikhí 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 rấtnhiều phương pháp để phỏng đoán BĐKH cho quy mô khu vực nhỏ, như phươngpháp chi tiết hóa (Downscaling) thống kê, động lực, Downscaling thống kê làphương pháp dựa trên mối quan hệ giữa các biến khí quyển quy mô lớn, đóng vaitrò 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 hìnhkhí 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 tínhđến 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 bìnhtoàn cầu (Surface Air Temperature, SAT) sẽ tăng trong thế kỷ 21: Đối với 3 kịchbản: kịch bản phát thải thấp (B1), kịch bản phát thải vừa (A1B) và kịch bản phátthải cao (A2), SAT trong thời kỳ 2011-2030 sẽ tăng so với năm 1980-1999 từ0,640C-0,690C; đến giữa thế kỷ (2046-2065), SAT tăng lần lượt từ kịch bản B1 đếnA2 là 1,30C, 1,80C và 1,70C; 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 bịgió 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 đượcphỏng 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 NguyễnĐức 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 HữuNinh, Trần Việt Liễn, Trần Hồng Thái, Phan Văn Tân, Hoàng Đức Cường, NguyễnThị Hiền Thuận, Trần Quang Đức, Hoàng Minh Tuyển, Lã Văn Chú, Nguyễn VănViết và nhiều người khác đã được công bố Các lĩnh vực được chú trọng nghiên cứunhiều 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 tàinguyên thiên nhiên, sự phát triển bền vững của kinh tế xã hội cũng được đặc biệtquan tâm nghiên cứu

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

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

Ở Việt Nam, trong 50 năm (1958-2007), nhiệt độ trung bình năm tăng lênkhoảng 0,5-0,70C Nhiệt độ mùa đông tăng nhanh hơn mùa hè và nhiệt độ ở cácvùng phía Bắc tăng nhanh hơn vùng khí hậu phía Nam Nhiệt độ trung bình nămcủa 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 và0,60C 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 tănglên, 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 50năm 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 InducedClimate Change/ Regional Climate SCENario GENerator) và phương pháp chi tiếthóa thống kê để xây dựng kịch bản BĐKH trong thế kỷ 21 Các kết quả xây dựngkịch 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 ởNam Bộ so với trung bình thời kỳ 1980 - 1999 Cũng theo kịch bản trung bình, tổnglượng mưa năm có thể tăng từ 7-8% ở Tây Bắc, Đông Bắc, Đồng bằng Bắc Bộ, BắcTrung Bộ và từ 2-3% ở Nam Trung Bộ, Tây Nguyên và Nam Bộ so với thời kỳ1980-1999 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 dângthêm khoảng 28-33 cm vào giữa thế kỷ 21 và 65-100 cm đến cuối thế kỷ 21 so vớithời kỳ 1980-1999

1.3 Về các chỉ số biến đổi khí hậu được 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 sốbiến đổi khí hậu được sử dụng, như chỉ số các cực đoan khí hậu (Climate ExtremesIndex, 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 sốmức 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 nhữngthông tin khí hậu khác nhau Trong luận văn này sẽ trình bày tổng quan ngắn gọn vềmột 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 (ClimateChange Index, CCI) và chỉ số biến đổi khí hậu khu vực (Regional Climate ChangeIndex, RCCI)

Khái niệm biến đổi khí hậu có thể là những cách tiếp cận từ quan điểm dễ bịtổn thương hoặc từ phản ứng của khí hậu Trong trường hợp thứ nhất, một địa điểmnóng có thể được định nghĩa như là một khu vực mà những tác động tiềm ẩn nổi bậtnhất của biến đổi khí hậu đến môi trường hoặc các lĩnh vực hoạt động khác nhau cóthể nổi bật nhất, rõ rệt nhất Trong trường hợp thứ hai, một địa điểm nóng có thểđược định nghĩa như là một khu vực mà khí hậu ở đó có phản ứng mạnh mẽ vớibiến đổi toàn cầu Đặc biệt, việc mô tả điểm nóng dựa vào phản ứng của biến đổikhí hậu có thể cung cấp những thông tin quan trọng để xác định và điều tra cácđiểm nóng biến đổi khí hậu dựa trên các kết quả mô phỏng biến đổi khí hậu từ tổhợp đa mô hình được thực hiện bởi các nhóm mô hình hóa từ khắp nơi trên thế giớiđóng 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 cấpnhững thông tin tổng quát nhất về BĐKH trong thế kỷ 21 cho các nhà hoạch địnhchính sách đã xây dựng và phát triển chỉ số BĐKH khu vực (Region Climate

Change Index, RCCI) là chỉ số được thiết kế để xác định những khu vực phản ứngmạnh mẽ do tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu Chỉ số này được phát triển dựatrên cơ sở bốn biến: biến đổi nhiệt độ không khí bề mặt trung bình khu vực so vớibiến đổi nhiệt độ trung bình toàn cầu (hoặc là hệ số khuếch đại sự nóng lên khuvực), biến đổi về lượng mưa trung bình khu vực (∆P%), biến đổi trong sự biến độnggiữa các năm của nhiệt độ không khí bề mặt của khu vực (∆σT%,), biến đổi trong sựbiến động giữa các năm của lượng mưa khu vực (∆σP%)

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 định được một sốvùng có BĐKH nổi bật nhất: vùng Địa Trung Hải, Đông Bắc châu Âu, tiếp theo là

khu vực vĩ độ cao ở Bắc bán cầu, Đông Bắc Mỹ, Trung Mỹ Điểm nóng chính ởchâu 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 lượngkhác 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 biếnđộng giữa các năm là sự biến động quan trọng cho nhiều lĩnh vực hoạt động, chẳnghạn như nông nghiệp và quản lý nước Chỉ số RCCI được tính cho bộ số liệu môphỏng biến đổi khí hậu toàn cầu và được so sánh giữa các khu vực để xác định cácđiểm 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 tuyệtđối 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 trongthế kỷ 21 ở Châu Phi Có 7 khu vực đã được xác định để khảo sát: miền Nam ĐịaTrung Hải, Sahara, Tây Phi, Đông Phi, xích đạo Châu Phi, phía Nam xích đạo ChâuPhi và Nam Phi Kết quả phân tích cho thấy: Trong thế kỷ 21, những điểm nóng vềBĐKH 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 3kịch bản thì kịch bản A2 và A1B các điểm nóng đều thể hiện trên cả bảy tiểu vùngnhưng đối với kịch bản B1 điểm nóng không xuất hiện, ngoại trừ miền Nam ĐịaTrung 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 quảnghiên cứu cho thấy: BĐKH biến đổi mạnh mẽ nhất ở Tây Bắc Trung Quốc vàMông Cổ, ở phía Đông Bắc Trung Quốc được thể hiện vào giữa thế kỷ 21 và nổi bậtnhất vào cuối thế kỷ này Trong 5 tiểu vùng được khảo sát, BĐKH mạnh mẽ nhấtkhi xem xét theo các kịch bản A1B và A2, riêng cao nguyên Tây Tạng và Tây BắcTrung 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 đíchtương 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 sốBĐKH (Climate change index, CCI) Chỉ số này được tính toán dựa trên nhiệt độ vàlượng mưa tháng và được tích hợp thành một chỉ số đơn, biểu hiện mức độ biến đổicủa khí hậu trong tương lai khi so sánh với biến đổi tự nhiên hiện tại Trong nghiêncứu này, nhóm tác giả đã sử dụng 3 mô hình mô phỏng GCM và kịch bản phát thảiA2, 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 vềbiến đổi mạnh mẽ của nhiệt độ và lượng mưa ở vùng nhiệt đới nhưng những thôngtin này đã không thu hút nhiều sự chú ý Chỉ số CCI đã được chú ý nhiều hơn vì nólàm 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 trongviệc 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 biếnđổi 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 cơlàm thay đổi các dạng cư trú tự nhiên, thành phần các loài cũng như sự phân bố củacác khu vực cần được bảo tồn Vì vậy, để ứng phó với nguy cơ này, ở Hoa Kỳ đangthực hiện Dự án đa mục tiêu nhằm xác định các khu cư trú tự nhiên cho 6 vùng nổibật nhất, sẽ bị hứng chịu nhiều nhất và nhạy cảm nhất với các tác động của BĐKHtoàn 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 sốbiến 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 (3tháng) ẩm nhất; 2) Giáng thuỷ trong quý (3 tháng) khô nhất; 3) Nhiệt độ tối caonăm; 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 raquyết 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 trợcủa Cơ quan phát triển quốc tế Hoa Kỳ (United States Agency for InternationalDevelopment) và hỗ trợ của NASA, với mục tiêu “đánh giá tác động tiềm tàng củaBĐKH 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 hậunổi 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 từngquốc gia hoặc vùng nên nó có thể so sánh với các chỉ số về kinh tế xã hội của từngquốc gia M.B Baettig (2007) đã sử dụng CCI để so sánh với với chỉ số phát triểncon người (HDI) được tính toán trên cơ sở quốc gia của Chương trình phát triểnLiên 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 đổikhí hậu còn thấp Những quốc gia có chỉ số CCI cao (là những nơi mà biến đổi khíhậu biến đổi mạnh mẽ) và chỉ số HDI thấp dễ bị tổn thương với BĐKH hơn so vớinhững 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 đếncác 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 vàbiểu 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 báocáo 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 31quốc gia (trong số 189 quốc gia được nêu tên) cực kỳ dễ bị tổn thương với biến đổikhí hậu và có 10 nước bị tác động ít nhất; 2) khoảng 1 phần ba các nước phát triểnnằm 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 tổnthương 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 doBĐKH bằng cách kết hợp các thước đo về mức độ nghiêm trọng của BĐKH với cácthước đo về khả năng kinh tế - xã hội Tác giả đã phát triển một chỉ số dễ bị tổnthương, tạm dịch là "chỉ số hứng chịu khí hậu xã hội" (Socioclimatic exposure) dobiến 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 vớithời 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 vùngBĐKH sẽ nổi bật nhất Chỉ số này sẽ tích hợp các thông tin về BĐKH trongtương lai (thế kỷ 21) từ các chỉ thị khí hậu đơn lẻ thành một chỉ số để cung cấpcho các nhà quản lý, hoạch định chính sách và cộng đồng sự lượng hoá tổngquát nhất về mức độ biến đổi khí hậu, cho phép họ xác định các vùng mà ở đóbiến đổi khí hậu sẽ diễn ra mạnh mẽ nhất, những nơi nhạy cảm và dễ bị tổnthương 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 nhằmđánh giá mức độ hứng chịu và tính dễ bị tổn thương về kinh tế-xã hội, hệ sinhthái, 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 khíhậu 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 chỉphản ánh được những đặc tính cơ bản nhất và mỗi chỉ 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 lượngmưa) theo không gian và thời gian.

Có nhiều chỉ số BĐKH và nhiều phương pháp tính khác nhau Mỗi phươngpháp 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 2chỉ 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 phươngpháp tính chỉ số RCCI và CCI hiện đang được sử dụng phổ biến ở nhiều nước đểđánh giá mức độ BĐKH ở nước ta và khuyến nghị sử dụng 2 chỉ số BĐKH nàytrong tương lai ở Việt Nam

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

1) Vùng khí hậu Tây Bắc (B1);

2) Vùng khí hậu Đông Bắc (B2);

3) Vùng khí hậu Đồng bằng Bắc Bộ (B3);

4) Vùng khí hậu Trung Trung Bộ (B4);

5) Vùng khí hậu Nam Trung Bộ (N1);

6) Vùng khí hậu Tây Nguyên (N2);

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 trongluận văn được đưa ra ở bảng 2.1

2.1.2 Số liệu mô phỏng khí hậu

Số liệu mô phỏng khí hậu khu vực được kế thừa từ các công trình nghiên cứuBĐKH ở Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường [9] Bộ số liệu nàyđược mô phỏng bằng mô hình khu vực PRECIS của Trung tâm khí hậu Hadley,Vương quốc Anh với độ phân giải là 30km, những mô tả chi tiết về mô hình này cóthể tìm thấy trong [9]

TT Tên trạm Kinh độ Vĩ độ Độ cao

(m) TT Tên trạm Kinh độ Vĩ độ Độ cao(m)Vùng Tây Bắc (B1)

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) đượcxây dựng xuất phát từ nhu cầu phỏng đoán khí hậu cho quy mô khu vực, độ phângiải 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 Môhình 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, nhómnghiên cứu đặc biệt chú trọng đến lớp biên để hoàn thiện ảnh hưởng của địa hình

Mô hình sử dụng lưới ba chiều và các giá trị được mô phỏng riêng biệt, có 19mực, mực thấp nhất gần 50m và cao nhất ở 0.5hPa, có sử dụng hệ toạ độ σ để tínhảnh hưởng của địa hình đến các quá trình nhiệt động lực xảy ra trong khí quyển Môhình cũng sử dụng sơ đồ sai phân hữu hạn 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).

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 thiệncác kết quả tính toán và mô phỏng của mô hình PRECIS để xây dựng các kịch bảnchi 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 pháp 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 tínhchỉ số RCCI dựa trên quan điểm sau đây:

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

- Biến động khí hậu (Climate variability) là nói đến những dao động trongtrạng thái trung bình và những thống kê khác (chẳng hạn như độ lệch chuẩn, sự xuấthiện của sự kiện cực đoan, ) của khí hậu theo không gian và thời gian, ngoại trừcác hiện tượng thời tiết đơn lẻ Biến động khí hậu có thể do các quá trình trong tựnhiên của hệ thống khí hậu (biến động nội tại), các biến động tự nhiên hoặc hoạtđộng cưỡng bức do con người Trong ý nghĩa chung nhất, thuật ngữ "biến động khíhậu" 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 sựkhác nhau của hai đặc trưng trung bình và biến động ở hai thời kỳ theo mùa và nămcủa nhiệt độ và mưa, bao gồm 4 chỉ thị biểu thị mức độ biến đổi trung bình (chênhlệch trung bình hai thời kỳ khác nhau) và 4 chỉ thị biểu thị mức độ biến động tựnhiên hàng năm được tính toán dựa trên chênh lệch độ lệch chuẩn và hệ số biếnđộng hai thời kỳ khác nhau Chỉ số RCCI có thể tính theo 2 phương pháp được trìnhbày 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 mức

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

Các chỉ thị mùa, năm của nhiệt độ và lượng mưa được chia thành 2 nhóm sáutháng (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 thịmức thay đổi của nhiệt độ, lượng mưa, độ lệch chuẩn nhiệt độ, hệ số biến động củalượng 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 trungbình 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 đổicủa 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:

RCCI = [∆P _ n + ∆σ P _ n + ∆T _ n + ∆σ T _ n]MAMJJA

+ [∆P _ n + ∆σ P _ n + ∆T _ n + ∆σ T _ n]SONDJF

(2.2)Trong đó:

(_n) - Biểu thị 8 biến về mức thay đổi của nhiệt độ, lượng mưa đã được

chuyển đổi thông qua trọng số (n) ở bảng 2.3;

ΔT_n - Chỉ số biểu thị mức thay đổi nhiệt độ giữa hai thời kỳ (Chỉ số biến

đổi của nhiệt độ);

ΔP_n - Chỉ số biểu thị mức thay đổi của lượng mưa (Chỉ số biến đổi của

lượng mưa);

ΔσT_n - Chỉ số biểu thị mức thay đổi độ lệch chuẩn của nhiệt độ (Chỉ số biếnđổi biến động của nhiệt độ);

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).

2) Phương pháp khoảng cách hình học

Một phương pháp tính toán chỉ số RCCI khác được tổng hợp thông quakhoảng cách tiêu chuẩn Euclidean (Standard Euclidean Distance-SED) và hệ sốbình 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 biếnđộng hàng năm giữa hai thời kỳ của nhiệt độ, lượng mưa và được tách thành haimùa (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 độnghàng năm nhiệt độ, chênh lệch lượng mưa trung bình và biến động hàng năm củalượng mưa giữa hai thời kỳ trong hai mùa

Để nhận dạng được các khu vực bị tác động của BĐKH nổi bật nhất, khungnhận 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 tiêu chuẩn Euclidean: Tại mỗi điểm lưới, tínhtổng SED cho thời kỳ tương lai (f); thời kỳ hiện tại (p) và v=1, ,8 bao hàm 8 biếnkhí hậu theo công thức 2.3 và 2.4:

SEDfp=sqrt(ΣvSDEv) (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 củabiến v trong thời kỳ tham chiếu và mean [abs (xfv - xpv)]ij là trung bình của giá trịbiến đổi tuyệt đối của điểm lưới cho biến v trên tất cả các điểm lưới (ij) Mẫu sốtrong phương trình (2.4) được sử dụng để chuẩn hóa số liệu Nhận thấy rằng tínhtoán trên quy mô khu vực hoặc quy mô toàn cầu mẫu số đều có kết quả tương tựnhau

+ 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 vàbiến 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,

b Một số hạn chế

1) Chỉ số RCCI chủ yếu chỉ mới quan tâm đến độ lớn của biến đổi, không quan tâmdấu của biến đổi;

2) Tuỳ tiện và chủ quan trong việc lựa chọn các ngưỡng phân hạng (n) khi

xác định các điểm BĐKH nổi bật nhất cho vùng khí hậu Những biến đổi nhỏ dưới

một ngưỡng nhất định không đóng góp vào chỉ số (n = 0) và những biến đổi lớn

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

dụng để xác định RCCI có thể nhiều hoặc ít hơn Ngoài ra, sự lựa chọn của các biến

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

4) Chỉ số này, cũng như chỉ số CCI chưa thể hiện được những biến đổi khácnhư 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 hậunhiệt 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 dựatrên 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 củacác dạng lượng mưa và các hiện tượng cực đoan có thể có những tác động mạnh mẽhơn đến các hệ thống môi trường và xã hội Do đó, đã chọn 4 nhóm chỉ thị để thểhiện những khía cạnh quan trọng của BĐKH:

Biến đổi trong lượng mưa theo mùa

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

TT Nhóm chỉ thị Khái niệm được áp dụng

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 giátrị nhiệt độ trung bình năm tương ứng với

th

ứng với phân vị 5 của thời kỳ tham chiếu

ứng với ngưỡng phân vị (quantile) 95th và 5th mùa/năm được xác định bằng hàm

phân bố của thời kỳ tham chiếu và theo đó tính số 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 đượcthể hiện dựa trên yếu tố khí hậu theo từng chỉ thị lớn hơn hoặc nhỏ hơn so với giátrị 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) vàmùa đông từ tháng 12 đến tháng 2 (December January February-DJF) đã được lựachọn để tính toán và đánh giá:

− Từ nguồn số liệu nghiên cứu khí hậu nhóm tác giả đã tính toán và đánh giá mốiquan hệ giữa các mùa này và nhận thấy: nếu biến đổi nhiệt độ toàn cầu tăng tổngcộng là 100% thì nhiệt độ trong ba tháng JJA (TJJA) và DJF (TDJF) chiếm tới

93%, tương tự biến đổi lượng 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 nốigiữa các trạng thái khí hậu 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]

- Những năm ẩm nhất là các năm có tổnglượng mưa năm của thời kỳ lựa chọn tínhlớn hơn lượng lượng mưa năm tương ứng

th

với phân vị 95 của thời kỳ tham chiếu

3 Biến đổi trong nhiệt độ theo

th

mưa JJA (DJF) tương ứng với phân vị 95của thời kỳ tham chiếu

b) Các chỉ thị được lựa chọn:

Trong nhóm chỉ thị thứ nhất (nhóm biến đổi nhiệt độ 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 toánmùa hè và mùa đông được tính toán (I hot_jja và Ihot_djf) Trong cấp phân hạng "các sựkiện lượng mưa dị thường" 4 chỉ thị được tính là những mùa hè và mùa đông khônhất 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 lựachọn tính toán Sở dĩ các giá trị này từ 0 đến 19 bởi vì sự không chắc chắn của sốliệu trong tương lai thu nhận được từ các mô hình mô phỏng khí hậu, để có độ tincậy hơn nhóm tác giả [15], [16] chỉ xác định những mùa/năm nóng, khô và ẩm nhấttrong tương lai bằng 2/3 trong 30 năm (thời kỳ tính toán), không tính đến những sựkiện 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 đoạntương lai theo cùng một nguyên tắc tính, do đó sự chuẩn hóa tỷ lệ là không cầnthiết 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 lấytrọng số của các chỉ thị Vì vậy có thể giả thiết các giá trị nằm trong khoảng giữa 0đến 19 Các dấu ngoặc vuông minh họa cho các nhóm chỉ thị

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

a Điểm mạnh:

Khi nghiên cứu xây dựng chỉ số CCI, nhóm tác giả đã kiểm tra bằng cách ápdụng các phương pháp chuẩn hóa và các nhân tố trọng số khác nhau để chọn các chỉthị mùa, năm và các chỉ số thành phần theo các chỉ thị có thể đại diện biểu thị choBĐKH Đặc điểm chủ yếu của các kết quả không thay đổi và nó thể hiện được điểmmạnh 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 GCMđược tính toán cả cho phần lục địa và đại dương và chỉ cho phần lục địa Mẫu tínhtoán CCI trên 3 mô hình và cho kết quả tương tự nhau, ngoại trừ các vùng cực Sựgiống 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 biếnđổi trung bình Kết quả cho thấy hệ số tương quan Spearman giữa chỉ số Ihot vàchênh lệch trung bình tuyệt đối giữa hai thời kỳ của nhiệt độ là 0,82 Hệ số tươngquan Spearman giữa Iwet, Idry và chỉ số chuẩn hóa lượng mưa SPI giữa hai thời kỳtheo dấu (âm tương ứng với khô và dương tương ứng với ẩm) là khoảng 0,99 Điềunày cho thấy rằng nguyên tắc "1 trong 20 năm" áp dụng cho các sự kiện cực đoancũng 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 tinBĐKH đơn giản và được những người sử dụng đánh giá cao, nhưng nó vẫn đangđược trao đổi và tranh luận; họ thường phê phán chỉ số này chưa đủ rõ ràng và vìvậy 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 nướcbiển 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 cầnđược 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 nhiềuchỉ số biến đổi khí hậu Trong luận văn này sẽ trình bày kết quả tính toán và đánhgiá 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 từcác trạm quan trắc khí tượng/khí hậu với danh sách đã nêu ở bảng 2.1 Các phươngpháp tính toán chỉ số BĐKH thường sử dụng bộ số liệu có độ dài chuỗi đủ lớn (30năm) nhưng ở Việt Nam phần lớn các trạm quan trắc ở phía Bắc chỉ có số liệu khíhậu từ 1961 đến nay và ở phía Nam rất ít trạm có thời kỳ quan trắc tương tự Dovậy, việc tính toán các chỉ số BĐKH được tiến hành như sau:

+ Lựa chọn các trạm khí tượng có cùng độ dài chuỗi quan trắc như nhau vàphát 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 thờigian Do đó luận văn sẽ tập trung so sánh và đánh giá về diễn biến không gian vàthời gian trên 7 vùng khí hậu nhằm tìm ra những vùng khí hậu và thời gian có khảnăng 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 cácchỉ thị mùa được chia theo 2 mùa/năm: mùa thứ nhất, từ tháng 9 đến tháng 2

(SONDJF) và mùa thứ hai: từ tháng 3 đến tháng 8 (MAMJJA)

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

Trong nghiên cứu khí hậu mùa mưa và mùa khô được xác định dựa theolượng mưa tháng Ở Việt Nam [4], tiêu chí để xác định mùa mưa, mùa khô là mộtchuỗi 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 thứnhất 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 khíhậu của Việt Nam được xác định theo bảng 3.1

Đối với yếu tố nhiệt độ sự biến đổi của nó được xác định trong 2 thời kỳ sauđây:

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

Thời kỳ thứ 2 - thời kỳ nóng, 6 tháng, từ tháng 5 đến tháng 10 và ký hiệu làthời kỳ MJJASO

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

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

Trên cơ sở số liệu của các trạm được đưa ra ở bảng 2.1, các chỉ thị lượngmưa theo mùa của chỉ số RCCI được lựa chọn cho các vùng khí hậu ở nước ta nhưsau (Bảng 3.1)

Vùng Mùa mưa (tháng), " MJJASO" Mùa khô (tháng),"NDJFMA"Vùng

khí hậu

Bắtđầu

Caođiểm

Kếtthúc

Bắtđầu

Kếtthúc

Tháng 10hoặc 11

Tháng 3hoặc 4

Tháng 10hoặc 11

Tháng 3hoặc 4

Tháng 9,10

Tháng 11hoặc 12

Tháng 3hoặc 4

Tháng 3hoặc 4

Tháng 11hoặc 12

Tháng 3hoặc 4

9, 10 Tháng 11 Tháng 12

Tháng 3hoặc 4

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

các khu vực ở Việt Nam

Dựa trên các chuỗi số liệu có được, việc tính toán và phân tích, đánh giá

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

biến đổi khí hậu trong các thời đoạn đó

Đối với thời đoạn 1 thập kỷ: Lựa chọn thập kỷ 1961-1970 làm thời kỳ tham

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

Đối với thời đoạn 2 thập kỷ: Lựa chọn thời đoạn hai thập kỷ 1961-1980 làm

thời kỳ tham chiếu để xem xét mức thay đổi của nhiệt độ, lượng mưa trung bình vàbiến 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,luận văn sẽ sử dụng công thức tính độ lệch tiêu chuẩn hiệu chỉnh Sx*

2) Đối với chỉ số CCI

Như đã trình bày ở trên, để tính toán chỉ số CCI cần xác định số năm cựcđoan nóng, khô, ẩm dựa trên các chỉ thị mùa, năm của nhiệt độ và lượng mưa củathời 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 lựachọn tương tự như phương pháp tính của chỉ số CCI

Dựa trên các chuỗi số liệu có được, việc tính toán và phân tích, đánh giá

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

kỳ tham chiếu để xem xét mức thay đổi của nhiệt độ, lượng mưa trong hai thập kỷgần 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 Giorgicần phải xác định được giá trị của 8 biến chỉ thị về mức độ biến đổi của 2 yếu tốnhiệt độ và lượng mưa trong 2 mùa, mỗi mùa 4 biến chỉ thị, như đã nêu trong côngthức 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 kếtquả này có thể đưa ra những nhận xét về mức độ biến đổi khí hậu dựa vào chỉ sốRCCI như dưới đây

Để có được một bước tranh cụ thể hơn về chỉ số RCCI, trước khi đánh giámức 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 vàmức độ thay đổi của nhiệt độ trung bình và biến động nhiệt độ được thể hiện thôngqua 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 đườnghồi 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 độdốc của đường hồi quy cho biết tốc độ biến đổi của nhiệt độ Trị số tuyệt đối của A1càng lớn thì nhiệt độ biến đổi càng nhanh Từ kết quả tính toán hệ số A1 trên bảyvùng 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 A1dao động từ 0,0 đến 0,029 trong mùa nóng và từ 0,0 đến 0,31 trong mùa lạnh Nếuxét 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 rõhoặc ít thay đổi Các vùng khí hậu phía Bắc có nhiệt độ tăng nhanh hơn hơn cácvùng khí hậu phía Nam (ngoại trừ trạm Huế);

+ Hệ số A1 trong mùa lạnh lớn hơn trong mùa nóng, biểu hiện xu thế tăngcủa nhiệt độ trong mùa lạnh lớn hơn trong mùa nóng Tuy nhiên, ở phần phía Namcủa vùng khí hậu B4 và phần phía Bắc của vùng khí hậu N1 có xu thế ngược lại làmùa nóng có xu thế lớn hơn đáng kể so với mùa lạnh (Bảng 3.2)

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 caohơn thập kỷ trước (∆T mang dấu dương), ngoại trừ trạm Huế, cụ thể là:

+ Nhiệt độ trung bình thời kỳ 1981-2000 cao hơn nhiệt độ trung bình thời kỳ1961-1980, phổ biến từ 0,2-0,70C trong thời kỳ lạnh; 0,2-0,50C trong thời kỳ nóng

và 0,2-0,40C trong nhiệt độ năm;

+ Nhiệt độ trung bình của thập kỷ 1991-2000 cao hơn nhiệt độ trung bình

thập kỷ 1961-1970, phổ biến 0,2-0,90C trong thời kỳ lạnh, 0,2-0,60C trong thời kỳnóng và 0,2-0,50C đối với nhiệt độ trung bình năm (Hình 3.2a,b)

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