Đánh giá tác động của sự thay đổi các yếu tố khí tượng do biến đổi khí hậu đế năng suất mía ở huyện định quán tỉnh đồng nai

ĐẶNG THỊ THANH LÊ ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA SỰ THAY ĐỔI CÁC YẾU TỐ KHÍ TƯỢNG DO BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU ĐẾN NĂNG SUẤT MÍA Ở HUYỆN ĐỊNH QUÁN, TỈNH ĐỒNG NAI Chuyên ngành: Quản lý môi trường Mã số n

ĐẶNG THỊ THANH LÊ

ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA SỰ THAY ĐỔI CÁC YẾU

TỐ KHÍ TƯỢNG DO BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU ĐẾN NĂNG SUẤT MÍA Ở HUYỆN ĐỊNH QUÁN, TỈNH ĐỒNG NAI

Chuyên ngành: Quản lý môi trường

Mã số ngành: 60.85.10

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP HỒ CHÍ MINH, tháng 03 năm 2012

Cán bộ hướng dẫn khoa học : PGS.TS NGUYỄN KỲ PHÙNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ và tên học viên : ĐẶNG THỊ THANH LÊ MSHV : 10260573 Ngày, tháng, năm sinh : 17/11/1987 Nơi sinh : Đồng Nai Chuyên ngành : Quản lý môi trường Mã số :608510

I TÊN ĐỀ TÀI:

Đánh giá tác động của sự thay đổi các yếu tố khí tượng do biến đổi khí hậu đến năng suất mía tại huyện Định Quán, tỉnh Đồng Nai

II NHIỆM VỤ LUẬN VĂN:

- Đánh giá tác động của sự thay đổi các yếu tố khí tượng do BĐKH đến năng suất mía tại Đồng Nai;

- Đề xuất các giải pháp thích ứng với các tác động nhằm đảm bảo năng suất mía trong bối cảnh BĐKH;

III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 04/07/2011

IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 26/12/2011

V HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : PGS.TS NGUYỄN KỲ PHÙNG

Họ và tên: ĐẶNG THỊ THANH LÊ

Ngày, tháng, năm sinh: 17/11/1987

Nơi sinh: Tỉnh Đồng Nai

QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO

 2005 - 2010:

Học Đại học, chuyên nghành Kỹ Thuật Môi Trường tại Khoa Môi Trường, trường Đại học Bách Khoa - Đại Học Quốc Gia Tp.HCM

 2010 - 2012:

Học Cao học, chuyên ngành Quản lý Môi trường tại trường Đại học Bách Khoa

- Đại Học Quốc Gia Tp.HCM

QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC

 03/2010 - 08/2011:

Công tác tại Công Ty Cổ Phần Tư Vấn Đầu Tư Thảo Nguyên Xanh

của Quý thầy cô trong suốt thời gian em được đào tạo tại trường

Để thực hiện hoàn tất luận văn này trước tiên em xin kính gởi lòng biết ơn sâu

sắc đến thầy Nguyễn Kỳ Phùng, PGS TS Phân viện phó Phân Viện Khí Tượng Thủy

Văn và Môi Trường Phía Nam, đồng thời cũng là GVHD chính của em, đã nhiệt tình giúp em hoàn thiện ý tưởng, truyền đạt những kiến thức, những kinh nghiệm, những lời chỉ dạy vô cùng quý báu cho Luận Văn Tốt Nghiệp của em

Con xin chân thành cảm ơn chú Lại Phước Dân, chú Nguyễn Đức Mạnh cô Nguyễn Thị Sen trực thuộc công ty Cổ Phần Mía Đường La Ngà đã tận tình chỉ dẫn, cho con những thông tin và kinh nghiệm quý báu

Xin chân thành cảm ơn anh Bùi Chí Nam, chị Nguyễn Thị Ngọc Linh, anh Nguyễn Văn Tín, Phân Viện Khí Tượng Thuỷ Văn và Môi Trường Phía Nam đã luôn sẵn sàng giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi giúp em hoàn thành Luận Văn này

Xin cảm ơn các cô Thủ Thư tại Thư viện Cao Học, phòng đọc Khoa Môi Trường đã tạo điều kiện thuận lợi cho em thu thập và nghiên cứu tài liệu trong suốt thời gian qua

Em xin chân thành cảm ơn Quý thầy cô khoa Môi Trường, trường Đại Học Bách Khoa đã tận tình truyền đạt kiến thức và những kinh nghiệm quý báu, khuyến khích em hoàn thành Luận Văn Tốt Nghiệp này

Sau cùng, con xin chân thành cảm ơn Ba Mẹ đã luôn tạo điều kiện cho con có thể tập trung học tập, luôn động viên hỗ trợ để con hoàn thành việc học ở trường Đại Học và hoàn thành Luận Văn Tốt Nghiệp này

TP.Hồ Chí Minh, ngày 26 tháng 12 năm 2011

Đặng Thị Thanh Lê

impact on soil and land use, changing structural of agriculture, affecting crop yields and changing water use and demand This research applied Decision Support System

for Agro technology Transfer model (DSSAT) estimate impact of climate change on

sugarcane yields according to climate change scenarios: A1FI (High emission

scenario); B2 (Medium emission scenario) are calculated from SimCLIM model of

Sub-Institute of Meteorology, Hydrology and Environmentof South Vietnam to clarify the effects of climate change on agriculture in general, and sugar cane in particular

The study was implemented at Farm 1 and Farm 2 of Langa sugar cane and Sugar Joint Stock Company in Dinh Quan District, Dong Nai Province Sugarcane yield was evaluated for 2020; 2030; 2050 and 2100 considering the possible impacts caused by changes in temperature, precipitation

The result clearly indicated that the A1FI scenario, summer-autumn crop productivity increase from 1,84% in 2020 to 6,39% in 2100, Winter-Spring crop yield decrease by 2,34% in 2020 and 0,45% in 2100 compared to year basis, at Farm 1 The yield of Summer - Autumn crop climb 0,86% in 2020 to 4,6% in 2100, Winter -Spring crop yield drop 0,66% in 2020, fell 0,15% in 2030, rise 1,09% in 2050 and grow 1,28%

in 2100 compared to year basis at Farm 2

With the B2 scenario, at Farm 1,summer-autumn crop yield increase from 1,42% in 2020 to 4,84% in 2100, Winter-Spring crop yield decrease by 2,4% in 2020 and 0,33% in 2100 compared to year basis At Farm 2, the productivity of Summer - Autumn crop climb 0,65% in 2020 to 2,61% in 2100, Winter -Spring crop yield drop 0,93% in 2020, fell 0,83% in 2030, rise 0,34% in 2050 and grow 1,42% in 2100 compared to year basis

tác động lên đất và sử dụng vốn đất, làm thay đổi cơ cấu nông nghiệp, ảnh hưởng năng suất cây trồng và làm biến đổi về nhu cầu nước Để làm rõ hơn mức độ tác động của BĐKH đến nông nghiệp nói chung và cây mía nói riêng nghiên cứu đã sử dụng mô hình Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT), nhằm dự báo ảnh hưởng của sự thay đổi các yếu tố khí tượng do BĐKH đến năng suất mía trên cơ sở

kế thừa kết quả tính toán các kịch bản BĐKH A1FI và B2 bằng mô hình SimCLIM của Phân Viện Khí Tượng Thuỷ Văn và Môi Trường Phía Nam

Nghiên cứu được tiến hành tại Nông Trường 1 và Nông Trường 2 trực thuộc công ty Cổ Phần Mía Đường La Ngà tại huyện Định Quán tỉnh Đồng Nai Năng suất mía ở các năm 2020; 2030; 2050; 2100 được tính toán dựa trên sự thay đổi các yếu tố: nhiệt độ và lượng mưa của từng kịch bản BĐKH

Kết quả nghiên cứu cho thấy với kịch bản phát thải cao A1FI, ở Nông Trường 1 năng suất vụ Hè Thu tăng từ 1,84% ở năm 2020 lên đến 6,39% ở năm 2100, năng suất

vụ Đông Xuân giảm 2,34% ở năm 2020 và 0,45% ở năm 2100, so với năm cơ sở Ở Nông Trường 2, so với năm cơ sở năng suất vụ Hè Thu tăng 0,86% ở năm 2020 lên và đến 4,6% ở năm 2100, năng suất vụ Đông Xuân giảm 0,66 % so với năm cơ sở ở năm

2020, giảm 0,15% vào năm 2030, tăng 1,09% vào năm 2050 và tăng 1,28% ở năm

2100

Với kịch bản phát thải trung bình B2, so với năm cơ sở năng suất vụ Hè Thu ở Nông Trường 1 tăng từ 1,42% ở năm 2020 lên đến 4,84% ở năm 2100, năng suất vụ Đông Xuân giảm 2,4% ở năm 2020 và 0,33% ở năm 2100; ở Nông Trường 2, so với năm cơ sở năng suất vụ Hè Thu tăng 0,65% vào năm 2020 lên đến 2,61% ở năm 2100, năng suất vụ Đông Xuân giảm 0,93% ở năm 2020, giảm 0,83% ở năm 2030, tăng 0,34% ở năm 2050, và tăng 1,42% ở năm 2100

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN

ABSTRACT

TÓM TẮT LUẬN VĂN

MỤC LỤC i

DANH MỤC BẢNG vii

DANH MỤC HÌNH ix

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT xi

CHƯƠNG 1. MỞ ĐẦU 1

1.1 Đặt vấn đề 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 3

1.3 Phạm vi và đối tượng nghiên cứu 3

1.3.1 Phạm vi nghiên cứu 3

1.3.2 Đối tượng nghiên cứu 4

1.4 Nội dung nghiên cứu 4

1.5 Tính mới của đề tài 5

1.6 Tính khoa học và thực tiễn của đề tài 5

1.6.1 Tính khoa học của đề tài 5

1.6.2 Tính thực tiễn của đề tài 5

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 6

2.1 Tổng quan về mô hình DSSAT 6

2.1.1 Khái niệm 6

2.1.2 Đặc điểm của DSSAT 7

2.1.3 Thành phần và cơ sở dữ liệu 7

2.1.4 Dữ liệu đầu vào và kết quả của mô hình 8

2.1.5 Các ứng dụng của DSSAT 11

2.1.5.1 Mô phỏng mùa vụ 11

2.1.5.2 Mô phỏng sản lượng với giống cây trồng khác nhau 12

2.1.5.3 Mô phỏng sản lượng với các kỹ thuật canh tác khác nhau 12

2.1.5.4 Phân tích mùa vụ 13

2.1.5.5 Phân tích chuỗi luân canh mùa vụ 13

2.1.5.6 Phân tích không gian của vụ trồng 13

2.2 Tổng quan về mô hình SimCLIM 14

2.2.1 Giới thiệu phần mềm SimCLIM 14

2.2.2 Chức năng của phần mềm SimCLIM 15

2.2.2.1 Chức năng tạo kịch bản 16

2.2.2.2 Chức năng đánh giá tác động 19

2.3 Tổng quan về biến đổi khí hậu và lựa chon kịch bản BĐKH cho nghiên cứu 21

2.3.1 Tác động của biến đổi khí hậu đến lĩnh vực nông nghiệp 27

2.3.1.1 Thế giới 27

2.3.1.2 Châu Á 29

2.3.1.3 Việt Nam 30

2.3.2 Lựa chọn kịch bản BĐKH phục vụ cho nghiên cứu 31

2.4 Giới thiệu sơ bộ về cây mía và các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình sinh trưởng của mía 32

2.4.1 Nguồn gốc và phân bố địa lí của cây mía 32

2.4.2 Đặc điểm sinh hoá của cây mía 33

2.4.3 Đặc tính thực vật học 34

2.4.4 Các thời kỳ sinh trưởng và phát triển của cây mía 36

2.4.5 Các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất và phẩm chất mía 37

2.4.5.1 Điều kiện sinh thái 37

2.4.5.2 Giống 39

2.4.5.3 Kỹ thuật canh tác 40

2.4.6 Sơ lược về các chất dinh dưỡng cần thiết cho cây mía 44

2.4.6.1 Đạm 45

2.4.6.2 Lân 45

2.4.6.3 Kali 46

2.4.6.4 Calci 46

2.4.6.5 Các nguyên tố vi lượng 47

2.5 Tình hình nghiên cứu liên quan đến đề tài 48

2.5.1 Tình hình nghiên cứu ngoài nước 48

2.5.2 Tình hình nghiên cứu trong nước 51

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 54

3.1.Sơ đồ thí nghiệm tiến hành trong nghiên cứu 54

3.2.Các thông số đầu vào của mô hình 57

3.2.1.Đặc điểm đất đai thổ nhưỡng của vùng nghiên cứu 57

3.2.1.1 Đặc điểm đất đai tại Nông trường 1 57

3.2.1.2 Đặc điểm đất đai tại Nông trường 2 59

3.2.1.3 Các thông số về đất trong mô hình 60

3.2.2 Khí hâu - Thời tiết 62

3.2.3 Phương thức canh tác 63

3.2.3.1 Thời vụ gieo trồng 63

3.2.3.2 Giống 65

3.2.3.3 Chế độ tưới 66

3.2.3.4 Phân bón 66

3.2.4 Các nghiệm thức trong mô hình 68

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN 69

4.1.Kết quả mô xem xét mối quan hệ tương quan giữa năng suất mía mô phỏng bằng mô hình DSSAT và năng suất mía thực tế ngoài đồng ruộng 69

4.2 Kết quả lựa chọn năm cơ sở (base line) 73

4.2.1 Kết quả mô phỏng năng suất mía ở năm cơ sở 75

4.2.2 Quá trình tích luỹ sinh khối của cây mía 77

4.3 Kết quả mô phỏng năng suất mía theo các kịch bản BĐKH 78

4.3.1 Kết quả mô phỏng năng suất mía theo các kịch bản BĐKH ở Nông trường1 78 4.3.1.1 Diễn biến năng suất mía vụ Hè Thu theo các kịch bản BĐKH ở Nông trường 1 79

4.3.1.2 Diễn biến năng suất mía vụ Đông Xuân theo các kịch bản BĐKH ở Nông trường 1 84

4.3.2 Kết quả mô phỏng năng suất mía theo các kịch bản BĐKH ở Nông trường2 87

4.3.1.1 Diễn biến năng suất mía vụ Hè Thu theo các kịch bản BĐKH ở Nông

trường 2 88

4.3.1.2 Diễn biến năng suất mía vụ Đông Xuân theo các kịch bản BĐKH ở Nông trường 2 90

CHƯƠNG 5 ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP THÍCH ỨNG 94

5.1 Tăng cường độ ẩm cho đất bằng biện pháp tăng cường tưới tiêu 94

5.2 Tuân thủ các nguyên tắc về biện pháp kỹ thuật canh tác 95

5.2.1 Kỹ thuật trồng mía 95

5.2.2 Kỹ thuật chăm sóc 96

5.3 Bố trí thời vụ hợp lý 99

5.4 Đưa vào sản xuất các giống mía có khả năng thích ứng với BĐKH 99

CHƯƠNG 6 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 102

6.1 Kết luận 102

6.2 Kiến nghị 105

6.2.1 Kiến nghị áp dụng kết quả nghiên cứu 105

6.2.2 Hướng phát triển của đề tài 105

TÀI LIỆU THAM KHẢO 106

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1 Vị trí vùng nghiên cứu 4

Bảng 2.1 Danh sách các mô hình hoàn lưu toàn cầu (GCM) mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa trung bình trong SimCLIM 17

Bảng 2.2 Danh sách các mô hình hoàn lưu toàn cầu (GCMs) mô phỏng thay đổi mực nước biển trong SimCLIM 18

Bảng 2.3 Các thông số của các kịch bản sử dụng cho nghiên cứu 32

Bảng 2.4 Thành phần hóa học của cây mía 34

Bảng 3.1 Kết quả phân tích đất Nông trường 2 (tầng đất 0 – 30 cm) 58

Bảng 3.2 Kết quả phân tích đất Nông trường 1 (tầng đất 0 – 100 cm) 60

Bảng 3.3 Ngày bắt đầu trồng trong mô phỏng 64

Bảng 3.4 Phương pháp trồng 65

Bảng 3.5 Lượng phân bón ở từng vụ cho vùng nghiên cứu trong mô phỏng 66

Bảng 3.6 Các nghiệm thức mô phỏng năng suất mía 68

Bảng 4.1 Kết quả mô phỏng năng suất mía qua các năm với điều kiện thời tiết từ 2003 -2010 ở 02 địa điểm nghiên cứu 69

Bảng 4.2 Tính toán các thông số đầu vào của công thức tính hệ số tương quan ở Nông trường 1 71

Bảng 4.3 Tính toán các thông số đầu vào của công thức tính hệ số tương quan ở Nông

trường 2 72

Bảng 4.4 Thời gian bắt đầu trồng và thời gian thu hoạch của năm cơ sở 75

Bảng 4.5 Diễn biến năng suất mía theo các kịch bản BĐKH ở Nông trường 1 79

Bảng 4.6 Diễn biến nhiệt độ và lượng mưa của kịch bản A1FI qua các thời kỳ 82

Bảng 4.7 Diễn biến nhiệt độ và lượng mưa của kịch bản B2 qua các thời kỳ 83

Bảng 4.8 Diễn biến năng suất mia theo các kịch bản BĐKH ở Nông trường 2 87

Bảng 5.1 Kỹ thuật chăm sóc mía vụ Hè Thu 97

Bảng 5.2 Kỹ thuật chăm sóc mía vụ Đông Xuân 98

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1 Cấu trúc phần mềm DSSAT 8

Hình 2.2 Các mô đun đánh giá tác động trong phần mềm SimCLIM 19

Hình 2.3 Các nước trồng mía trên giới 33

Hình 3.1 Sơ đồ thí nghiệm 54

Hình 4.1 Đồ thị biểu diễn năng suất mía thực tế và năng suất mía mô phỏng qua các năm ở Nông trường 1 74

Hình 4.2 Đồ thị biểu diễn năng suất mía thực tế và năng suất mía mô phỏng qua các năm ở Nông trường 2 74

Hình 4.3 Kết quả mô phỏng năng suất mía của năm cơ sở 76

Hình 4.4 Quá trình tích luỹ sinh khối của mía 77

Hình 4.5 Kết quả mô phỏng năng suất mía vụ Hè Thu ứng với kịch bản A1FI và mức tăng năng suất so với kịch bản nền ở Nông trường 1 79

Hình 4.6 Kết quả mô phỏng năng suất mía vụ Hè Thu ứng với kịch bản B2 và mức tăng năng suất so với kịch bản nền ở Nông trường 1 80

Hình 4.7 Kết quả mô phỏng năng suất mía vụ Đông Xuân ứng với kịch bản A1FI và mức giảm năng suất so với kịch bản nền ở Nông trường 1 84

Hình 4.8 Kết quả mô phỏng năng suất mía vụ Đông Xuân ứng với kịch bản B2 và mức chênh lệch so với kịch bản nền ở Nông trườhng 1 84

Hình 4.9 Kết quả mô phỏng năng suất mía vụ Hè Thu ứng với kịch bản A1FI và mức tăng năng suất so với kịch bản nền ở Nông trường 2 88

Hình 4.10 Kết quả mô phỏng năng suất mía vụ Hè Thu ứng với kịch bản B2 và mức tăng năng suất so với kịch bản nền ở Nông trường 2 88

Hình 4.11 Kết quả mô phỏng năng suất mía vụ Đông Xuân ứng với kịch bản A1FI và mức chênh lệch so với kịch bản nền ở Nông trường 2 90

Hình 4.12 Kết quả mô phỏng năng suất mía vụ Đông Xuân ứng với kịch bản B2 và mức chênh lệch so với kịch bản nền ở Nông trường 2 91

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

ADB : Asian Development Bank

BĐKH : Biến đổi khí hậu

CEC : Dung tích trao đổi cation

DSSAT : Decision Support System for Agrotechnology Transfer

DUL : Giới hạn thoát nước trên

ĐBSCL : Đồng Bằng Sông Cửu Long

FAO : Food and Agriculture Organization

GCM : General Circulation Model

GDP : Gross domestic product

GIS : Geographic information system

ICRISAT : International Crops Research Institute for the Semi-Arid-Tropics

IPCC : Intergovernmental Panel on Climate Change

LHQ : Liên Hiệp Quốc

LL : Giới hạn dưới

NATO : North Atlantic Treaty Organization

NST : Ngày sau trồng

OECD : Organisation for Economic Co-operation and Development

SAT : Sức chứa bão hoà

SimCLIM : Simulator of Climate Change Risks and Adaptation Initiatives

SWCN : Độ dẫn nước bão hoà

WEAP : Water Evaluation And Planning System

WHO : World Health Organization

WMO : World Meteorological Organization

CHƯƠNG 1

MỞ ĐẦU 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ

Thế giới những năm đầu của thế kỷ XXI đang phải đối mặt với những thách thức khôn lường của phát triển: đói nghèo, bất bình đẳng, xung đột sắc tộc, tôn giáo, khủng hoảng tài chính và những biến động môi trường Đặc biệt, chưa bao giờ loài người phải chứng kiến những vấn đề nghiêm trọng của cuộc sống do biến đổi khí hậu (BĐKH) gây ra như hiện nay Hội nghị thượng đỉnh toàn cầu về phát triển bền vững tại Johanesburg (Cộng Hoà Nam Phi) năm 2002 đã nhận định rằng những hậu quả của biến đổi khí hậu toàn cầu trực tiếp tác động đến sự sinh tồn cả loài người,

cụ thể đến tài nguyên nước, năng lượng, sức khoẻ con người, nông nghiệp, an ninh lương thực và đa dạng sinh học Chính vì thế, trong vài thập niên gần đây, các vấn

đề về biến đổi khí hậu đang trở thành mối quan tâm lớn nhất của cộng đồng quốc tế, của các chính phủ ở mọi quốc gia và nhiều tổ chức quốc tế có uy tín: LHQ, FAO, OCED, WHO, NATO và nhiều tổ chức khác

Nông nghiệp là ngành kinh tế phụ thuộc rất nhiều vào thời thiết và điều kiện khí hậu Khí hậu ảnh hưởng đến sự sinh trưởng và phát triển của cây trồng Vì thế, bất kỳ sự thay đổi nào của khí hậu cũng sẽ tác động đến sự tăng trưởng và năng suất cây trồng

Lâu nay, cây mía vẫn chỉ được coi là một cây thực phẩm Nhưng gần đây, đã

có những quan niệm khác về cây mía, nhất là những đóng góp của nó vào việc làm giảm thiểu các tác động của BĐKH, và hiện nay những nước sản xuất mía đường lớn trên thế giới đều không còn coi mía đường là ngành thực phẩm như trước đây nữa, mà đã coi đây là một ngành sản xuất năng lượng Trước hết đó là năng lượng cho con người (đường), sau đó là năng lượng sinh học để chạy các loại động cơ

(Ethanol) và năng lượng tái tạo (điện từ bã mía) Từ những phân tích trên ta thấy, việc trồng mía sẽ đem lại 02 lợi ích trước mắt:

− Giải quyết gánh nặng về vấn đề năng lượng và ô nhiễm môi trường, mía có thể được dùng để sản xuất xăng sinh học;

− Sự hiện diện của những ruộng mía góp phần làm giảm nhiệt độ môi trường nhờ đó có thể làm giảm tốc độ nóng lên toàn cầu;

Tuy nhiên, ngoài những mặt đóng góp tích cực đó thì cũng như các ngành sản xuất nông sản nói chung, năng suất mía bị ảnh hưởng bởi các yếu tố về đất, chất dinh dưỡng và điều kiện sinh thái Theo những nghiên cứu gần đây cho thấy cây mía chịu ảnh hưởng rất lớn bởi các điều kiện BĐKH như thời tiết hạn hán, bão, lũ lụt, úng, phèn, mặn…Nếu diễn biến thời tiết không thuận lợi sẽ có tác động rất lớn đến các vùng nguyên liệu, gây ra sự biến động về giá và nguồn cung nguyên liệu trên thị trường

Với diện tích hơn 4.500 hécta tập trung ở các huyện: Nhơn Trạch, Trảng Bom, Định Quán, Vĩnh Cửu và Xuân Lộc, tuy còn non trẻ nhưng ngành mía đường

ở Đồng Nai đã đóng góp một phần vào sự tăng trưởng kinh tế của toàn tỉnh, quan trọng hơn là những đóng góp lớn về mặt xã hội, giải quyết việc làm nông dân trồng mía và công nhân làm việc trong các nhà máy mía đường, nâng cao chất lượng cuộc sống của người dân, góp phần chuyển dịch cơ cấu kinh tế tạo nên các vùng sản xuất hàng hoá lớn, bộ mặt nông thôn của các vùng mía được đổi mới Tuy nhiên những năm gần đây hiện tượng nước mặn xâm nhập, hạn hán kéo dài đã ảnh hưởng lớn đến việc trồng trọt chăn nuôi trong tỉnh nói chung và ngành trồng mía nói riêng

Vấn đề đặt ra là khí hậu ở Đồng Nai sẽ thay đổi theo chiều hướng như thế nào? Điều kiện khí hậu mới đó sẽ tác động đến sản lượng mía ra sao? Và làm cách nào

để chúng ta có thể thích ứng với điều đó? Đề tài “Đánh giá các tác động của sự thay

đổi các yếu tố khí tượng do biến đổi khí hậu đến năng suất mía” được thực hiện là cần thiết để cụ thể hoá các tác động, dự báo xu thế biến đổi đồng thời đề xuất các

giải pháp chiến lược nhằm đối phó với những tác động của BĐKH đối với năng suất mía

Để đánh giá tổng hợp tác động của điều kiện thời tiết đến năng suất mía, nghiên cứu đã ứng dụng mô hình mà Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) khuyến cáo sử dụng là mô hình Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT), mô hình này có khả năng mô phỏng năng suất

và sự phát triển của cây trồng thông qua dữ liệu đầu vào là các số liệu về điều kiện thời tiết, kỹ thuật canh tác và biện pháp quản lý của một hoặc nhiều mùa với hệ thống luân canh cây trồng ở bất cứ vị trí nào với bộ dữ liệu tối thiểu, DSSAT cung cấp các kết quả đầu ra của mô hình cây trồng, do đó cho phép người sử dụng so sánh kết quả mô phỏng với những kết quả thực tế từ đó người dùng sẽ nhanh chóng thẩm định cây trồng, đưa ra các biện pháp phù hợp nhằm đem lại hiệu quả tốt hơn Bên cạnh đó, để thực hiện đề tài này nghiên cứu đã kế thừa các kết quả tính toán các kịch bản BĐKH được phân tích bằng mô hình SimCLIM do Phân Viện Khí Tượng Thuỷ Văn và Môi Trường Phía Nam thực hiện

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

- Đánh giá tác động của sự thay đổi các yếu tố khí tượng do BĐKH đến năng suất mía tại Đồng Nai;

- Đề xuất các giải pháp thích ứng với các tác động nhằm đảm bảo năng suất mía trong bối cảnh BĐKH;

1.3 PHẠM VI VÀ ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU

1.3.1 Phạm vi nghiên cứu

− Nghiên cứu được tiến hành trong thời gian từ tháng 06/2011 đến tháng 12/2011 tại Công ty Cổ phần Mía Đường La Ngà

− Các dữ liệu của đề tài nghiên cứu này được thực hiện tại Nông Trường trồng mía Cao Cang (Nông Trường 1) và Nông Trường mía Phú Ngọc (Nông Trường 2) thuộc Công Ty Cổ Phần Mía Đường La Ngà, huyện Định Quán, tỉnh Đồng Nai

Bảng 1.1: Vị trí vùng nghiên cứu

1 NT - 1 Gia Canh Định Quán Đồng Nai 107o24’25’’ 11o09’07’’

2 NT - 2 Phú Ngọc Định Quán Đồng Nai 107o19’09’’ 10o09’10’’

1.3.2 Đối tượng nghiên cứu

Tác động của sự thay đổi các yếu tố khí tượng do BĐKH đến năng suất mía

1.4 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

Để hoàn thành mục tiêu nghiên cứu của đề tài, nghiên cứu tập trung các nội dung chính sau:

− Tính toán và đánh giá sự thay đổi của các yếu tố khí tượng theo kịch bản

A1FI và B2 với bốn mốc thời gian là năm 2020; 2030; 2050 và 2100;

− Phân tích dữ liệu và đánh giá tác động của sự thay đổi các yếu tố khí tượng

do BĐKH đến năng suất mía ở vụ Hè Thu và Đông Xuân tại Nông Trường 1

và Nông Trường 2 trực thuộc Công ty Cổ Phần Mía Đường La Ngà, huyện Định Quán, tỉnh Đồng Nai ứng với các kịch bản A1FI và B2 tại bốn mốc thời

gian 2020; 2030; 2050 và 2100;

− Đề xuất các giải pháp thích ứng với tác động của sự thay đổi các yếu tố khí

tượng do BĐKH đến năng suất mía;

1.5 TÍNH MỚI CỦA ĐỀ TÀI

Việc áp dụng mô hình DSSAT để mô phỏng sự tăng trưởng của cây trồng đã phổ biến trên thế giới trong gần 20 năm qua và vấn đề đánh giá tác động của BĐKH đến năng suất mía cũng đã được nghiên cứu ở nhiều nước như Brazil, Thái Lan, tuy nhiên cho đến nay ở tỉnh Đồng Nai nói riêng và cả nước ta nói chung vẫn chưa

có nghiên cứu nào đánh giá cụ thể về vấn đề này Đề tài này thực hiện nhằm mục đích đánh giá trực tiếp các ảnh hưởng của BĐKH đến năng suất mía và đề xuất các giải pháp thích nghi phù hợp với sự biến đổi này với điều kiện thời tiết trong tương lai

1.6 TÍNH KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI

1.6.1 Tính khoa học của đề tài

Phương pháp và mô hình được sử dụng trong nghiên cứu này mang tính chính xác và khoa học cao Trên cơ sở phân tích, đánh giá, đề tài đã đưa ra những nhận định cũng như dự báo xu thế ảnh hưởng của các yếu tố khí tượng cực đoan lên năng suất mía, kết quả nghiên cứu của đề tài có thể được sử dụng làm cơ sở cho các nghiên cứu sau này

1.6.2 Tính thực tiễn của đề tài

Kết quả nghiên cứu của đề tài sẽ thể hiện cụ thể ảnh hưởng của các yếu tố khí tượng do BĐKH lên năng suất mía, từ đó đề xuất những biện pháp thích ứng phù hợp cho cây mía trước sự thay đổi các yếu tố khí tượng trong bối cảnh BĐKH, nhằm đảm bảo về sản lượng, chữ đường, và cuộc sống của người dân vùng mía

CHƯƠNG 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 TỒNG QUAN VỀ MÔ HÌNH DSSAT

2.1.1 Khái niệm

DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer) là hệ thống

hỗ trợ quyết định chuyển giao kỹ thuật nông nghiệp được phát triển đầu tiên bởi tập hợp các nhà khoa học trong “Hệ thống mạng lưới quốc tế” phục vụ chuyển giao kỹ thuật nông nghiệp Với phương pháp tiếp cận hệ thống DSSAT cung cấp một nền tảng giúp cho các nhà nghiên cứu quản lý một cách thuận lợi Việc nghiên cứu này gồm sự tổng hợp trong các mô hình cho phép dự đoán hệ thống trong các điều kiện

đã cho Sau đó, các mô hình mô phỏng thế giới thực, các thử nghiệm được thực hiện trên máy tính có thể được tiến hành hàng trăm thậm chí hàng ngàn lần trong các môi trường nhất định để tìm biện pháp quản lý và điều khiển hệ thống một cách tốt nhất, các chương trình chứa trong DSSAT cho phép người sử dụng thực hiện mô phỏng trong các điều kiện môi trường và quản lý cây trồng trên nhiều năm, để đánh giá các rủi ro trong các điều kiện này DSSAT được sử dụng để phát triển “phương pháp tiếp cận hệ thống” DSSAT còn cung cấp nền tảng cho hợp tác quốc tế với nghiên cứu tổng hợp các kiến thức hiện đại để giải quyết các vấn đề toàn cầu

DSSAT là một tập hợp các chương trình độc lập hoạt động cùng với các mô hình mô phỏng nhiều loại cây trồng Các cơ sở dữ liệu mô tả thời tiết, đất, các điều kiện thí nghiệm, các thông tin cho việc ứng dụng mô hình trong các tình huống khác nhau Phần mềm này giúp người sử dụng xây dựng cơ sở dữ liệu và so sánh các kết quả được mô phỏng với kết quả quan sát được, giúp họ quyết định điều chỉnh để đạt được độ chính xác Phiên bản DSSAT V4.5 là phiên bản mới thiết kế trên giao diện của Window chứa mô hình của nhiều loại cây trồng có nguồn gốc từ các mô hình

CERES (Crop-Environment Resource Synthesis) và CROPGRO trong DSSAT cũ: bắp, lúa, mía, đậu nành, cà chua, khoai tây, đậu khô, cây kê,

2.1.2 Đặc điểm của DSSAT

DSSAT được xây dựng bằng việc sử dụng phương pháp tiếp cận module, có các đặc trưng quan trọng như sau:

− Chia các module dọc theo các dòng theo quy luật;

− Xác định các giao diện của mỗi module rõ ràng và đơn giản;

− Tạo điều kiện lưu trữ và duy trì các phạm vi xử lý số liệu đầu vào;

2.1.3 Thành phần và cơ sở dữ liệu của DSSAT

Ngoài ra, DSSAT có thể hiển thị các kết quả mô phỏng theo không gian và phân tích kết quả bằng các phần mềm GIS (ArcView, Idrisi, Arc/Info…)

Cấu trúc phần mềm DSSAT gồm các file dữ liệu đầu vào, kết quả đầu ra được trình bày theo sơ đồ dưới đây:

Hình 2.1: Cấu trúc phần mềm DSSAT

Phần mềm DSSAT dùng để mô phỏng 3 trường hợp sau:

- Phân tích thực nghiệm (Interactive hay Experiment): mô phỏng năng suất

trong từng mùa vụ và so sánh với năng suất thực tế

- Phân tích theo mùa (Seasonal Analysis): Khác với phân tích thực nghiệm,

phân tích theo mùa, người sử dụng có thể mô phỏng năng suất qua nhiều mùa vụ (với nhiều nghiệm thức, nhiều lần lặp lại, trong nhiều năm) dựa vào

số liệu thời tiết dự báo hay lịch sử Cách mô phỏng này còn cho phép đánh giá được hiệu quả kinh tế của mỗi mùa vụ

- Phân tích liên tục (Sequence Analysis): Mô phỏng theo sự luân canh và liên

tục của mùa vụ có xem xét đến hiệu quả các quá trình vận chuyển của nước, chất dinh dưỡng…trong đất từ vụ này sang vụ khác bao gồm cả thời gian đất

bỏ trống không canh tác

2.1.4 Dữ liệu đầu vào và kết quả của mô hình

Mỗi mô phỏng trong DSSAT bao gồm:

- Tập tin Thử nghiệm (FileX), trong đó xác định phương thức quản lý cây

trồng cho từng 'thử nghiệm' cụ thể (tập hợp các kiểu mô phỏng hay các nghiệm thức)

- Tập tin liên quan đến các thông tin về đất (FileS)

- Tập tin về dữ liệu thời tiết (FileW)

Các nguồn thông tin và dữ liệu đất, thời tiết này được tách ra riêng biệt, theo cách này các thông tin về đất và các dữ liệu thời tiết có thể được sử dụng chung cho một số mô phỏng khác nhau (ngay cả đối với cây trồng khác nhau) Trong khi đó các thông tin về từng nghiệm thức là duy nhất cho một thử nghiệm cụ thể

Mô hình mô phỏng năng suất cây trồng là một mô hình có tính chất phức tạp

Mô hình DSSAT là một trong những hệ thống thân thiện với hầu hết người dùng đối với mô hình cây trồng, các phương thức chăm sóc phải được đưa vào một cách

cụ thể để đảm bảo rằng các giả thiết được thiết lập là đáng tin cậy Trong mô hình DSSAT các nguồn tài nguyên tiềm năng sẵn có cho cây trồng cũng cần được xác định và thêm vào ví dụ như:

- Đất: lượng nước sẵn có trong đất và khả năng giữ nước của đất trong một

khoảng thời gian nhất định cũng được thêm vào Nguồn dinh dưỡng, các nguyên tố đa lượng, vi lượng sẵn có trong đất mà khi canh tác nếu đã đầy đủ thì không cần thêm vào

- Nước: ngoài lượng nước đã có trong đất, nước còn được cung cấp sẵn có

thông qua các dữ liệu về mưa trong file dữ liệu khí tượng

- Giống và thông tin di truyền: một số giống cây trồng có khả năng thích nghi

rộng với các điều kiện thời tiết và đất đai, mà ít phải phụ thuộc vào chế độ và phương thức canh tác Tuy nhiên, ở khía cạnh ngược lại, một số giống rất nhạy cảm với điều kiện thời tiết nhưng lại cho năng suất cao

Chi tiết các dữ liệu đầu vào của mô hình được mô tả như sau:

- Dữ liệu thời tiết: theo ngày về các yếu tố khí tượng như mưa, nhiệt độ tối

cao, nhiệt độ tối thấp, bức xạ mặt trời, số giờ nắng, nhiệt độ điểm sương, tốc

độ gió, áp suất khí quyển, nhiệt độ khô, nhiệt độ ướt, bốc hơi và độ ẩm Tuy nhiên, dữ liệu tối thiểu để có thể chạy mô hình cần có là nhiệt độ tối cao, nhiệt độ tối thấp, lượng mưa và bức xạ mặt trời

- Dữ liệu về đất: Tính chất bề mặt của đất, khả năng thoát nước, độ dốc, ion

Nhôm, ion Kali, Vôi, khả năng hấp thụ nitrat, thành phần cơ giới của đất (sét, thịt, cát), tính chất hóa lý, pH nước (trong đất), Carbon hữu cơ, Tổng ion trao đổi, Tổng Nitơ theo các tầng đất của phẫu diện

- Thông tin về quản lý canh tác:

o Loại cây trồng và giống, ngày trồng, kỹ thuật trồng, mật độ trồng, khoảng cách cây, độ sâu hạt trong đất…

o Lượng nước tưới và ngày tưới cách tưới trong mùa vụ

o Bón phân, loại phân bón, cách bón, độ sâu, thành phần của các loại phân bón Đạm, Lân, Kali, vôi…và 1 số nguyên tố khác

o Các chất hữu cơ

o Cách làm đất

o Thu hoạch và cách thu hoạch như thu hoạch hạt hay lá hay củ

o Cách áp dụng và loại thuốc bảo vệ thực vật

Kết quả đầu ra của mô hình tùy thuộc vào dữ liệu đầu vào, nếu dữ liệu đầu vào đầy đủ thì kết quả cho mô hình cây mía bao gồm:

- Bốc thoát hơi của cây trồng;

- Quá trình cung cấp đạm;

- Quá trình cung cấp nước;

- Tổng quan về kết quả;

- Quá trình sinh trường của cây trồng;

- Quá trình tích lũy đạm trong đất;

- Một số khuyến nghị để việc mô phỏng nghiệm thức được chính xác hơn;

2.1.5 Các ứng dụng của mô hình DSSAT

2.1.5.1 Mô phỏng một mùa vụ

Đây là một ứng dụng chính và chung cho tất cả các loại cây trồng bao gồm các loại cây trồng: ngũ cốc, rau đậu, rau ăn củ, cây lấy dầu, rau ăn lá, cây lấy sợi,

cỏ, cây ăn quả…Ở ứng dụng này, người dùng có thể:

- Chọn môi trường khác nhau và quản lý các điều kiện như sử dụng đầu vào

phân tích các lựa chọn về độ nhạy của mô hình;

- Sử dụng chương trình biểu đồ để phân tích các giả thuyết

2.1.5.2 Mô phỏng sản lượng với giống cây trồng khác nhau

Ở ứng dụng này, mô hình cho phép khám phá ra hiệu quả của việc thay đổi

hệ số gen cho một loại cây trồng cụ thể Từ đó, người sử dụng có thể đưa vào mô hình 1 giống cây trồng mới (ví dụ như bắp) mà đặc trưng của giống cây trồng đó bao gồm các đặc điểm về sản lượng hạt, số lượng hạt, kích cỡ hạt, ngày nở hoa và ngày trưởng thành

2.1.5.3 Mô phỏng sản lượng với các kỹ thuật canh tác khác nhau

Trong ứng dụng này mô hình cho phép thay đổi rất nhiều thông số về kỹ thuật canh tác khác nhau để thấy được ảnh hưởng của kỹ thuật canh tác hiệu quả nhất với các kỹ thuật canh tác bình thường Các kỹ thuật canh tác sẽ cho sản lượng cây trồng khác nhau, điều này phụ thuộc vào các yếu tố sau:

- Giống;

- Điều kiện thời tiết;

- Điều kiện đất đai thổ nhưỡng;

- Ngày trồng bao gồm các thông số về: ngày trồng, phương pháp trồng, phân

bố cây, mật độ cây, khoảng cách hàng, hướng của hàng trồng và độ sâu của hạt trong đất;

2.1.5.5 Phân tích chuỗi luân canh mùa vụ

Quá trình canh tác luân canh và thâm canh trên một vùng đất nhất định khiến cho thành phần đất thay đổi Trong ứng dụng này, có thể tìm ở các kết quả đầu ra về đất đai để phân tích sự thay đổi thành phần Carbon hữu cơ trong đất ở các tầng đất, Đạm và Nitrat, lượng nước trong đất…qua các vụ canh tác liên tục 1 giống cây trồng (thâm canh) hay canh tác xen kẽ vụ đầu trồng cây trồng này và vụ sau trồng cây khác (luân canh) cũng như để đất bỏ hoang không trồng gì

2.1.5.6 Phân tích không gian của vụ trồng

Nông nghiệp truyền thống dựa vào việc quản lý đồng nhất của đồng ruộng

Ví dụ: phân bón được áp dụng dựa vào cơ sở trung bình và có thể kết quả sẽ không

hiệu quả trong việc sử dụng phân bón Sự rò tinh lọc đạm trong một vài điểm dưới

sự màu mỡ của các điểm khác Phân tích không gian của sản lượng, sự tinh lọc đạm

và các thay đổi khác có thể cung cấp một cái nhìn xuyên suốt mà nó có thể dẫn đến một cách quản lý tốt hơn thông qua việc quản lý các đầu vào khác nhau theo không gian để tối thiểu chi phí, gia tăng sự tận dụng nguồn tài nguyên một cách có hiệu quả và gia tăng lợi nhuận Mô hình cây trồng và các công cụ phân tích trong DSSAT có thể được sử dụng để mô hình hóa và phân tích các biến đổi theo không gian khác nhau trong quản lý cũng như trong sản lượng và các đầu ra khác để hiểu

rõ hơn các lý do của các biến đổi theo không gian trên một cách đồng và so sánh các lựa chọn trong việc quản lý mà nó có thể đuợc nắm bắt thông qua việc tính toán tài chính Sử dụng GIS để lưu trữ các thông tin này và hiển thị trong các biến đổi trong không gian trong mô hình đầu ra là hoàn toàn có thể và được khuyến nghị sử dụng

Ứng dụng này mô phỏng một hệ thống cây trồng trong một không gian biến đổi của một cánh đồng và làm thế nào để tạo ra một sự lựa chọn quản lý theo không gian để so sánh cách quản lý đồng bộ

Ngoài các ứng dụng chính kể trên, phần mềm DSSAT còn nhiều ứng dụng khác thông qua các mô đun tính toán riêng biệt mà kết quả của nó còn có thể sử dụng cho nhiều mục đích nghiên cứu khác, như mô đun thời tiết, mô đun đất, mô đun có liên quan đến phân tích lợi ích kinh tế, mô đun liên kết với Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS)…

2.2 TỒNG QUAN VỀ MÔ HÌNH SimCLIM

2.2.1 Giới thiệu phần mềm SimCLIM

SimCLIM là một hệ thống mô hình dùng để mô phỏng quá trình biến đổi của các yếu tố khí hậu theo không gian và thời gian Chức năng “nền tảng mở” (open-framework) của SimCLIM cho phép người sử dụng có thể thiết đặt mô hình để

thích hợp với khu vực cần nghiên cứu và kết hợp với các mô hình đánh giá tác động

SimCLIM được thiết kế để hỗ trợ ra quyết định và các giải pháp thích ứng với biến đổi trong một loạt các tình huống khi mà khí hậu và biến đổi khí hậu có thể gây ra nhiều nguy cơ Người dùng có thể tùy chỉnh các gói mô hình trong “nền tảng mở” của SimCLIM để đánh giá biến đổi khí hậu trong các kịch bản: cơ sở, thay đổi trong tương lai cũng như các cực đoan Các nguy cơ này có thể được đánh giá ở cả hiện tại và tương lai

SimCLIM đã được phát triển để hướng tới người sử dụng Hệ thống này có tính linh hoạt cao để có thể dễ dàng bổ sung vào các mô hình đánh giá tác động do người khai thác phát triển thêm

Mô hình có khả năng kết nối với các mô hình của Wallingford/WEAP: thông qua quá trình làm việc với các tổ chức DHI và MWH/Wallingford, WEAP, CLIMsystems đã và đang phát triển các giao diện sao cho SimCLIM có thể kết nối với các bộ mô hình do các tổ chức trên phát triển nhằm tiếp cận với những thành quả khoa học mới nhất của thế giới về biến đổi khí hậu

DHI/MWH-SimCLIM được phát triển trên nền tảng GIS: các tập tin vector có thể được thêm vào hệ thống, do đó rất hữu hiệu khi thực hiện đánh giá rủi ro cho cơ sở hạ tầng và các hệ thống sinh học Đồng thời các kết quả đầu ra được tạo ra bởi SimCLIM có thể dễ dàng xuất ra các định dạng GIS phổ biến hiện nay

2.2.2 Chức năng của phần mềm SimCLIM

SimCLIM có 2 chức năng chính đó là chức năng tạo các kịch bản (scenarios

- generation) và chức năng đánh giá tác động (Impact model) được trình bày cụ thể

dưới đây

2.2.2.1 Chức năng tạo kịch bản

Dựa trên các mô hình toàn cầu (GCM) và chuỗi số liệu của các yếu tố khí tượng và mực nước biển dâng theo từng kịch bản, phần mềm SimCLIM có thể tạo các kịch bản về các yếu tố khí tượng và mực nước biển Các yếu tố khí tượng bao gồm:

Bảng 2.1: Danh sách các mô hình hoàn lưu toàn cầu (GCM) mô phỏng nhiệt độ và

lượng mưa trung bình trong SimCLIM

6 Phòng thí nghiệm Địa vật lý, Mỹ GFDL 2.0 GFDLCM20

7 Phòng thí nghiệm Địa vật lý, Mỹ GFDL 2.1 GFDLCM21

8 Viện nghiên cứu Không gian

12 Viện Pierre Simon Laplace, Pháp IPSL IPSL-CM40

13 Trung tâm nghiên cứu Khí hậu, Nhật

Viện Khí tượng Đại học Bonn, Viện

Nghiên cứu Khí tượng KMA, Đức/Nhật

17 Viện nghiên cứu Khí tượng, Nhật Bản MRI MRI-232A

18 Trung tâm nghiên cứu Khí quyển Quốc

( Phân viện khí tượng thuỷ văn và môi trường phía Nam,2011)

Bảng 2.2: Danh sách các mô hình hoàn lưu toàn cầu (GCMs) mô phỏng thay

đổi mực nước biển trong SimCLIM STT Tổ chức phát triển, Quốc gia Mô hình Tên trong SimCLIM

1 Trung tâm khí hậu Canada,

Viện Khí tượng Đại học Bonn,

Viện Nghiên cứu Khí tượng

12 Trung tâm nghiên cứu Khí

quyển Quốc gia, Mỹ

(Phân viện khí tượng thuỷ văn và môi trường phía Nam,2011)

2.2.2.2 Chức năng đánh giá tác động

Các mô đun đánh giá tác động của mô hình SimCLIM được thể hiện trong hình sau:

Hình 2.2: Các mô đun đánh giá tác động trong phần mềm SimCLIM

a) Chức năng đánh giá tác động lên môi trường nước

Tác động lên môi trường nước thể hiện qua các tính toán cân bằng nước Mô hình tính toán sự khác nhau giữa lượng mưa và bốc thoát hơi tiềm năng Giá trị đầu

ra lớn cho thấy khu vực ẩm ướt trong khi giá trị âm cho thấy không đủ nước để đáp ứng bốc thoát hơi tiềm năng Đầu vào của mô hình là nhiệt độ trung bình, lượng mưa và bức xạ mặt trời tháng dài hạn và đầu ra là giá trị cân bằng nước Mô hình có thể được chọn để chạy cho 1 tháng lựa chọn

b) Chức năng đánh giá tác động lên nông nghiệp

Sử dụng các tính toán nhiệt (degree-day) để đánh giá tác động của biến đổi khí hậu lên nông nghiệp - khái niệm về nhiệt degree-day được định nghĩa là nhiệt

độ kiểm soát tốc độ sinh trưởng của nhiều loài sinh vật Thực vật và các loài không

xương sống như côn trùng, thân mềm đòi hỏi 1 nhiệt độ nhất định để chuyển hóa từ giai đoạn này sang giai đoan khác của vòng đời Chức năng này của SimCLIM tính toán lượng nhiệt tích lũy hay còn được gọi là thời gian sinh lý hoặc thời gian nhiệt

Về mặt lý thuyết, thời gian sinh lý hay thời gian nhiệt có thể cung cấp thông tin về

sự phát triển của các sinh vật Nhiệt sinh lý học hay thời gian nhiệt thường được thể hiện theo đơn vị độ - ngày (0D)

Bên cạnh các chức năng đánh giá tác động lên môi trường nước và nông nghiệp, thì chức năng đánh giá xói lở bờ và thu gom nước mưa cũng là một ứng dụng trong mô hình SimCLIM

2.3 TỔNG QUAN VỀ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU VÀ LỰA CHON KỊCH BẢN BĐKH CHO NGHIÊN CỨU

Hệ thống khí hậu là một hệ tương tác phức tạp bao gồm các thành phần: đại dương – không khí – lục địa và các sinh vật sống, việc thay đổi bất cứ thành phần nào trong hệ thống này đều sẽ tác động đến toàn bộ hệ thống khí hậu

Theo Chương trình mục tiêu quốc gia về biến đổi khí hậu của Bộ Tài Nguyên Môi Trường thì biến đổi khí hậu được định nghĩa như sau:

“Biến đổi khí hậu là sự biến đổi trạng thái của khí hậu so với trung bình và/hoặc dao động của khí hậu duy trì trong một khoảng thời gian dài, thường là vài thập kỷ hoặc dài hơn Biến đổi khí hậu có thể là do các quá trình tự nhiên bên trong hoặc các tác động bên ngoài, hoặc do hoạt động của con người làm thay đổi thành phần của khí quyển hay trong khai thác sử dụng đất”

Nguyên nhân của BĐKH

Biến đổi khí hậu (BĐKH) hiện nay có thể do 2 nguyên nhân: do những quá trình tự nhiên và do tác động của con người Nguyên nhân do tự nhiên có từ rất lâu nên nguyên nhân do con người đuợc đề cập tới nhiều nhất

Phần lớn các nhà khoa học cho rằng hoạt động của con người đã và đang làm biến đổi khí hậu toàn cầu Nguyên nhân chủ yếu là do sự tăng nồng độ của các khí nhà kính trong khí quyển dẫn đến tăng hiệu ứng nhà kính Đặc biệt quan trọng là khí cacbonic đuợc tạo thành do sử dụng năng lượng từ nhiên liệu hóa thạch (dầu

mỏ, than đá, khí tự nhiên…), phá rừng và chuyển đổi sử dụng đất

Để đánh giá vai trò của khí nhà kính đến BĐKH cần xét 4 đặc trưng sau:

- Do sự xáo trộn như vậy, phát thải khí nhà kính từ bất kỳ nguồn nào, ở đâu cũng đều ảnh hưởng đến mọi nơi trên thế giới

Như vậy, phát thải khí nhà kính là nguyên nhân chủ yếu dẫn đến BĐKH hiện nay, một sự thay đổi môi trường lớn nhất mà con người phải chịu đựng Đây cũng là

lý do vì sao BĐKH là một vấn đế mang tính toàn cầu

Các kịch bản biến đổi khí hậu

Báo cáo đặc biệt về Các kịch bản phát thải (SRES) được soạn thảo để phục

vụ cho Báo cáo lần thứ 3 (TAR – Third Assessment Report) năm 2001 Các kịch