NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ VÀ DỰ TÍNH BIẾN ĐỘNG CỦA CÁC ĐẶC …imh.ac.vn/files/doc/Duc/NCS. Mau 2013/BCTK_Luanan... · bỘ tÀi nguyÊn vÀ mÔi trƯỜng viỆn khoa

BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

VIỆN KHOA HỌC

KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN VÀ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU

NGUYỄN ĐĂNG MẬU

NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ VÀ DỰ TÍNH BIẾN ĐỘNG

CỦA CÁC ĐẶC TRƯNG GIÓ MÙA MÙA HÈ Ở VIỆT NAM

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC TRÁI ĐẤT

Hà Nội - 2018

BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

VIỆN KHOA HỌC

KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN VÀ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU

NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ VÀ DỰ TÍNH BIẾN ĐỘNG

CỦA CÁC ĐẶC TRƯNG GIÓ MÙA MÙA HÈ Ở VIỆT NAM

Chuyên ngành: Khí tượng và khí hậu học

Mã số: 62440222

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC TRÁI ĐẤT

Tác giả luận án

Nguyễn Đăng Mậu

Giáo viên hướng dẫn 1

PGS. TS. Nguyễn Văn Thắng

Giáo viên hướng dẫn 2

TS. Mai Văn Khiêm

THỦ TRƯỞNG CƠ SỞ ĐÀO TẠO

(Ký, đóng dấu)

Hà Nội - 2018

i

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu riêng của tôi.

Các kết quả nghiên cứu được nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được

ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác.

Tác giả


ii

LỜI CẢM ƠN

Tác giả gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới hai Thầy hướng dẫn khoa học:

(1) PGS. TS. Nguyễn Văn Thắng; (2) TS. Mai Văn Khiêm.

Tác giả chân thành cảm ơn GS. TS. Nguyễn Trọng Hiệu, các nhà khoa học

và đồng nghiệp đã giúp đỡ và góp ý cho các nội dung của Luận án.

Tác giả chân thành cảm ơn cơ sở đạo tạo và lãnh đạo cơ quan đã tạo mọi

điều kiện thuận lợi nhất trong suốt thời gian học tập.

Đặc biệt, tác giả luôn nhận được sự động viên vô cùng quan trọng từ bố mẹ,

người vợ và hai con gái, cũng như những người thân trong gia đình và bạn bè.

Tác giả


iii

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................... i

LỜI CẢM ƠN .................................................................................................... ii

MỤC LỤC .........................................................................................................iii

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ................................................................ vi

DANH MỤC BẢNG BIỂU ............................................................................... ix

DANH MỤC HÌNH VẼ ..................................................................................... x

MỞ ĐẦU ........................................................................................................... 1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU VỀ ĐÁNH GIÁ VÀ DỰ

TÍNH BIẾN ĐỘNG GIÓ MÙA MÙA HÈ ......................................................... 4

1.1. Khái quát hoạt động của gió mùa mùa hè ................................................ 4

1.2. Các nghiên cứu trên thế giới .................................................................... 8

1.2.1. Đánh giá biến động gió mùa mùa hè ................................................. 8

1.2.2. Dự tính biến động của các đặc trưng gió mùa mùa hè ..................... 19

1.3. Các nghiên cứu ở trong nước ................................................................. 24

1.3.1. Các nghiên cứu về đánh giá biến động của gió mùa mùa hè............ 24

1.3.2. Các nghiên cứu về dự tính biến động gió mùa mùa hè .................... 25

1.4. Tổng quan chỉ số gió mùa mùa hè.......................................................... 27

1.5. Nhật xét cuối Chương 1 ......................................................................... 31

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP VÀ SỐ LIỆU NGHIÊN CỨU ........................ 33

2.1. Phương pháp nghiên cứu ....................................................................... 33

2.1.1. Phương pháp xác định chỉ số gió mùa mùa hè ................................ 33

2.1.2. Phương pháp tính toán các đặc trưng gió mùa mùa hè .................... 36

2.1.3. Tính toán biến động của các đặc trưng gió mùa mùa hè .................. 37

2.2. Số liệu sử dụng trong nghiên cứu........................................................... 42

2.2.1. Số liệu tái phân tích và quan trắc tại trạm ....................................... 42

2.2.2. Số liệu kịch bản biến đổi khí hậu được sử dụng .............................. 48

2.3. Nhận xét cuối Chương 2 ........................................................................ 49

iv

CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG CỦA MỘT SỐ ĐẶC TRƯNG GIÓ

MÙA MÙA HÈ ................................................................................................ 51

3.1. Đề xuất chỉ số gió mùa mùa hè cho khu vực Việt Nam .......................... 51

3.1.1. Xác định yếu tố và vùng chỉ số gió mùa mùa hè ............................. 51

3.1.2. Kiểm nghiệm sự phù hợp của chỉ số VSMI..................................... 57

3.2. Biến động nội mùa của các đặc trưng gió mùa mùa hè........................... 66

3.2.1. Biến động nội mùa của các đặc trưng quy mô lớn ........................... 66

3.2.2. Diễn biến quy mô lớn trong thời kỳ bắt đầu và kết thúc gió mùa mùa

hè.............................................................................................................. 72

3.2.3. Biến động nội mùa của lượng mưa theo số liệu quan trắc ............... 83

3.3. Biến động năm của một số đặc trưng gió mùa mùa hè ........................... 88

3.3.1. Mối quan hệ giữa các đặc trưng gió mùa mùa hè ............................ 88

3.3.2. Biến động năm của các đặc trưng theo chỉ số VSMI ....................... 89

3.3.3. Biến động năm của lượng mưa gió mùa mùa hè.............................. 99

3.4. Nhận xét cuối Chương 3 .......................................................................103

CHƯƠNG 4: DỰ TÍNH BIẾN ĐỘNG CỦA MỘT SỐ ĐẶC TRƯNG GIÓ MÙA

MÙA HÈ .........................................................................................................105

4.1. Đánh giá mô phỏng của mô hình PRECIS đối với các đặc trưng gió mùa

mùa hè ở khu vực Việt Nam ........................................................................105

4.2. Dự tính biến động của trường U850hPa ................................................115

4.2.1. Dự tính biến động vào giữa thế kỷ 21 ............................................115

4.2.2. Dự tính biến động vào cuối thế kỷ 21 ............................................118

4.3. Dự tính biến động các đặc trưng gió mùa mùa hè theo chỉ số VSMI .....121

4.3.1. Dự tính biến động của thời điểm bắt đầu gió mùa mùa hè..............121

4.3.2. Dự tính biến động của thời điểm kết thúc gió mùa mùa hè.............124

4.3.3. Dự tính biến động của độ dài mùa gió mùa mùa hè........................128

4.3.4. Dự tính biến động của số đợt gián đoạn gió mùa mùa hè ...............132

4.3.5. Dự tính biến động cường độ gió mùa mùa hè.................................134

v

4.4. Dự tính biến động lượng mưa trong mùa gió mùa mùa hè ở khu vực Tây

Nguyên và Nam Bộ .....................................................................................138

4.5. Nhận xét cuối Chương 4 .......................................................................141

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .........................................................................143

1. Kết luận ...................................................................................................143

2. Kiến nghị .................................................................................................144

CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CÓ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN ......145

TÀI LIỆU THAM KHẢO ...............................................................................146

PHẦN PHỤ LỤC ............................................................................................159

Phụ lục 1: Danh sách trạm quan trắc được sử dụng trong nghiên cứu ..........159

Phụ lục 2: Kết quả tính toán chỉ số VSMI thời kỳ bắt đầu GMMH ..............161

Phụ lục 3: Kết quả tính toán chỉ số VSMI thời kỳ kết thúc GMMH .............163

Phụ lục 4: Chỉ số ONI thời kỳ 1981-2010 của CPC .....................................165

vi

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

CHỮ VIẾT TẮT Ý NGHĨA

ASM Gió mùa mùa hè châu Á

ÂĐD Ấn Độ Dương

BĐKH Biến đổi khí hậu

BCB Bán cầu Bắc

BCN Bán cầu Nam

CFSR Số liệu tái phân tích từ Hệ thống dự báo khí hậu

CMAP Số liệu tái phân tích lượng mưa toàn cầu của CPC

CMIP3 Dự án so sánh đa mô hình khí hậu pha thứ 3

CMIP5 Dự án so sánh đa mô hình khí hậu pha thứ 5

CPC Trung tâm Dự báo Khí hậu Hoa Kỳ

CSGM Chỉ số gió mùa

CSHL Chỉ số hoàn lưu

Cv Biến suất

ENSO El Niño – Dao động Nam

EOF Hàm trực giao tự nhiên

KNK Khí nhà kính

GMMH Gió mùa mùa hè

HGT Độ cao địa thế vị

HMM Mô hình Markov

IAV Biến động năm

vii


IDV Biến động thập kỷ

IPCC Ban liên chính phủ về Biến đổi khí hậu

ISV Biến động nội mùa

ITCZ Dải hội tụ nhiệt đới

JTWC Trung tâm cảnh báo bão

MJO Dao động Nam

MT Rãnh gió mùa

MSLP Khí áp mực nước biển

NCAR Trung tâm Nghiên cứu Khí quyển quốc gia Hoa Kỳ

NCEP Trung tâm Dự báo Môi trường Quốc gia Hoa Kỳ

nnk Những người khác

OLR Bức xạ sóng dài đi ra từ đỉnh khí quyển

ONI Chỉ số Nino đại dương (được tính bằng trung bình trượt mùa 3

tháng của SSTA tại khu vực Nino3.4)

PENTAD Hậu (được tính bằng trung bình 5 ngày liên tiếp)

PRECIS Mô hình cung cấp thông tin khí hậu khu vực phục vụ nghiên

cứu tác động

PRECIS-

CNRM

Mô hình PRECIS được chạy với số liệu đầu vào từ mô hình

toàn cầu CNRM-CM3

PRECIS-

GFDL

Mô hình PRECIS được chạy với số liệu đầu vào từ mô hình

toàn cầu GFDL-CM5

U Gió vĩ hướng

viii


U300hPa Gió vĩ hướng mực 300hPa




RCP đường nồng độ khí nhà kính đại diện

RI Chỉ số lượng mưa GMMH Ấn Độ

SCSSM Chỉ số gió mùa mùa hè Biển Đông

STD Độ lệch tiêu chuẩn

SST Nhiệt độ mặt nước biển

TBD Thái Bình Dương

VSMI Chỉ số gió mùa mùa hè cho Việt Nam

XTNĐ Xoáy thuận nhiệt đới

WMO Tổ chức Khí tượng thế giới

ix

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1. Tổng hợp các chỉ số GMMH cho khu vực gió mùa châu Á – TBD... 28

Bảng 2.1. Kết quả xác định mùa hè El Nino thời kỳ 1981-2010 ....................... 44

Bảng 2.2. Kết quả xác định mùa hè La Nina thời kỳ 1981-2010 ....................... 45

Bảng 2.3. Kết quả xác định mùa hè trung gian của ENSO (trung gian - pha ấm;

trung gian - pha lạnh) ....................................................................................... 46

Bảng 2.4. Kết quả xác định mùa hè ENSO thời kỳ 1981-2004 ......................... 46

Bảng 2.5. Số liệu dự tính khí hậu bằng mô hình PRECIS ................................. 49

Bảng 3.1. Lượng mưa GMMH (mm/ngày) và chỉ số Cv (%) thời kỳ 1981-2010

tại các trạm thuộc khu vực Tây Nguyên ........................................................... 84

Bảng 3.2. Lượng mưa mùa GMMH (mm/ngày) và chỉ số Cv (%) thời kỳ 1981-

2010 tại các trạm thuộc khu vực Nam Bộ ......................................................... 87

Bảng 3.3. Ma trận hệ số tương quan giữa các đặc trưng GMMH ...................... 88

Bảng 3.4. STD của đặc trưng GMMH thời kỳ 1981-2010 và các thập kỷ ........ 99

Bảng 4.1. Kết quả tính toán các đặc trưng thống kê giữa số liệu lương mưa mô

phỏng và số liệu quan trắc ...............................................................................115

Bảng 4.2. Kết quả dự tính biến đổi lượng mưa vào giữa và cuối thế kỷ 21 so với

thời kỳ cơ sở ở các vùng khí hậu .....................................................................139

Bảng 4.3. Kết quả dự tính biến đổi chỉ số STD của lượng mưa vào giữa và cuối

thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở ở các vùng khí hậu ...........................................141

x

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1.1. Sơ đồ phân định vùng có gió mùa (Nguồn: Ramage C, 1971) [94] ..... 5

Hình 1.2. Sơ đồ phân các khu vực gió mùa mùa hè trong hệ thống gió mùa mùa

hè châu Á - TBD: Đông Á, Ấn Độ và Tây Bắc TBD . ........................................ 5

Hình 1.3. Biểu đồ Hovmoeller mô tả diễn biến của dải mây đối lưu trên khu vực

(a) 80oE - 90oE (Ấn Độ) và (b) 125oE-135oE (Đông Á). Khoảng cách giữa các

đường contour là 0,02. Vùng đổ màu sáng và màu đen lần lượt tương ứng với

phần mây 0,02 -0,06 và lớn hơn 0,06 .............................................................. 13

Hình 1.5. Diễn biến độ lệch của một số đặc trưng so với trung bình mùa: a) Lượng

mưa (mm/ngày, đổ màu), gió mức 850hPa (m/s, mũi tên); b) Độ cao z500 (m, đổ

màu) và gió mức 200hPa (m/s, mũi tên). Trong đó: “0 ngày” là thời điểm bùng

phát mưa GMMH; “-12,5 ngày”, “+12,5 ngày” và “+25 ngày” lần lượt tương ứng

với trước 12,5 ngày, sau 12,5 và sau 25 ngày so với thời điểm bắt đầu bùng phát

mưa GMMH ................................................................................................... 15

Hình 1.6. Biến động nội mùa (trước hoạt động, hoạt động và sau hoạt động) của

GMMH Ấn Độ được xác định thông qua lượng mưa ngày (mm). Đường thẳng -

liền nét là lượng mưa trong mùa GMMH trung bình nhiều năm ở các vùng khí

hậu Ấn Độ ....................................................................................................... 16

Hình 1.7. Phân bố vĩ hướng-thời gian của lượng mưa CMAP cho các khu vực (a)

120o-125oE, (b) 125o-130oE, và (c)130o-140oE; và biểu đồ lượng mưa các khu vực

tương ứng (d) Đài Loan (20oN-25oN, 120oE–125oE), (e) Hà Quốc (35oN-40oN,

125oE-130oE), và (f ) Nhật Bản (32,5oN- 40oN, 130oE-140oE). Các pha khác nhau

của gió mùa mùa hè ở các khu vực được xác định bởi hoạt động (active), gián

đoạn (break) và hoạt động lại (revival). Khoảng cách các đường đẳng trị mưa là

1mm/ngày, các vùng tô màu là vùng có lượng mưa lớn hơn 5mm/ngày ......... 18

Hình 1.8. Dự tính biến đổi (%) của chỉ số STD (ký hiệu là std) lượng mưa GMMH

vào nửa cuối thế kỷ 21 (2050-2100) so với nửa đầu thế kỷ 20 (1900-1950) theo

kịch bản RCP8.5 (đỏ), RCP6.0 (cảm), RCP4.5 (xanh lá cây), RCP2.6 (xanh lam)

......................................................................................................................... 22

xi

Hình 1.8. Dự tính biến động IAV của chỉ số GMMH (%) trong thời kỳ 2051-2099

so với thời kỳ 1951-1999 theo kịch bản RCP8.5 trong các năm có cường độ

GMMH mạnh và yếu (mạnh - màu xanh; yếu - màu đỏ) từ 4 phương án mô hình

và phương án tổ hợp (B4MMM) ..................................................................... 23

Hình 2.2. Minh họa biến động IAV và biến đổi khí hậu: Biến động khí hậu được

tính ở quy mô thời gian ngắn (năm đến thập kỷ); dao động khí hậu được tính từ

biến động khí hậu nhưng ở quy mô thời gian dài hơn (thập kỷ đến nhiều thập kỷ);

biến đổi khí hậu là xu thế dịch chuyển của điều kiện khí hậu ở quy mô thời gian

dài (nhiều thập kỷ đến hàng thế kỷ) ................................................................ 38

Hình 2.3. Vị trí của 70 trạm quan trắc được sử dụng trong nghiên cứu ............. 47

Hình 3.1. Kết quả tính toán trung bình giai đoạn 1981-2010 của giá trị trung bình

kinh hướng (100oE -110oE) và phân bố vĩ hướng-thời gian từ số liệu CFSR: a)

U850hPa (m/s); b) OLR (W/m2) ....................................................................... 53

Hình 3.2. Kết quả tính toán các thành phần véc tơ riêng (Mode) của U580hPa mùa

hè (tháng 5-tháng 9) thời kỳ 1981-2010 từ số liệu CFSR: a) Mode1; b) Mode2 56

Hình 3.3. Trường gió (m/s) mực 850hPa trung bình mùa GMMH (tháng 5 - tháng

9) thời kỳ 1981-2010 theo số liệu CFSR. Vùng ô vuông màu đỏ là vùng đề tính

chỉ số GMMH (5oN -15oN; 100oE -110oE) ....................................................... 57

Hình 3.4. Hệ số tương quan giữa chỉ số VSMI với U850hPa trung bình mùa

GMMH (tháng 5-tháng 9) thời kỳ 1981-2010. Vùng đổ màu là vùng có hệ số

tương quan vượt 95% độ tin cậy theo kiểm nghiệm t-test ................................. 59







xii




Hình 3.8. Hệ số tương qua giữa các chỉ số GMMH với lượng mưa quan trắc thời

kỳ 1981-2010 trung bình hậu (pentad) trong các tháng mùa hè (tháng 5 - tháng 9):

(a) Chỉ số VSMI; (b) Chỉ số SCSSM; (c) CSHL. Giá trị hệ số tương quan lớn hơn

0,1 (tô màu) thỏa mãn độ tin cậy thống kê 95%................................................ 64

Hình 3.9. Diễn biến cường độ GMMH trung bình hậu (m/s) ở khu vực Việt Nam

(chỉ số VSMI trung bình hậu) thời kỳ 1981-2010 theo số liệu CFSR................ 67

Hình 3.10. Chuẩn sai trường gió mực 850hPa (m/s) so với trung bình mùa trong

giai đoạn 1981-2010 theo số liệu CFSR: (a) tháng 5, (b) tháng 6, (c) tháng 7, (d)

tháng 8, (e) tháng 9 và (f) tháng 10................................................................... 70

Hình 3.11. Chuẩn sai của trường HGT mực 850hPa (gpm) so với trung bình mùa

trong giai đoạn 1981-2010 theo số liệu CFSR: (a) tháng 6, (b) tháng 7, (c) tháng

8 và (d) tháng 9 ................................................................................................ 72

Hình 3.12. Diễn biến trường gió mực 850hPa tại các thời điểm trong quá trình bắt

đầu GMMH ở Việt Nam: (a) Hậu trước bắt đầu (pentad-1); (b) Hậu bắt đầu

(Pentad 0); (c) Hậu sau bắt đầu (pentad+1)....................................................... 74

Hình 3.13. Diễn biến trường gió OLR (W/m2) tại các thời điểm trong quá trình

bắt đầu GMMH ở Việt Nam: (a) Hậu trước bắt đầu (pentad-1); (b) Hậu bắt đầu

(Pentad 0); (c) Hậu sau bắt đầu (pentad+1)....................................................... 76

Hình 3.14. Nhiệt độ (K) và trường gió (m/s) mực 300hPa trung bình trong giai

đoạn 1981-2010 tương ứng với các pentad trong giai đoạn bắt đầu GMMH: (a)

Hậu trước bắt đầu (pentad-1); (b) Hậu bắt đầu (Pentad 0); (c) Hậu sau bắt đầu

(pentad+1) ........................................................................................................ 77

Hình 3.15. Diễn biến trường gió mực 850hPa tại các thời điểm trong quá trình kết

thúc GMMH ở Việt Nam: (a) Hậu trước kết thúc (pentad-1); (b) Hậu kết thúc

(Pentad0); (c) Hậu sau kết thúc (pentad+1) ...................................................... 80

xiii


bắt đầu GMMH ở Việt Nam: (a) Hậu trước kết thúc (pentad-1); (b) Hậu kết thúc


Hình 3.17. Nhiệt độ và trường gió mực 300hPa trung bình 1981-2010 trong giai

đoạn kết thúc GMMH: (a) Hậu trước kết thúc (pentad-1); (b) Hậu kết thúc


Hình 3.18. Diễn biến lượng mưa quy mô hậu (mm/ngày) và chuẩn sai lượng mưa

(mm/ngày) so với trung bình mùa GMMH ở khu vực Tây Nguyên .................. 85

Hình 3.19. Diễn biến lượng mưa quy mô hậu (mm/ngày) và độ lệch lượng mưa

(mm/ngày) so với trung bình mùa GMMH ở khu vực Nam Bộ ........................ 87

Hình 3.20. Diễn biến chuẩn sai của thời điểm bắt đầu GMMH (hậu) so với trung

bình trong thời kỳ 1981-2010 trong các pha ENSO .......................................... 91

Hình 3.21. Diễn biến chuẩn sai của thời điểm kết thúc GMMH (hậu) so với trung

bình trong thời kỳ 1981-2010 trong các pha ENSO .......................................... 92

Hình 3.22. Diễn biến chuẩn sai của độ dài mùa GMMH (hậu) so với trung bình

trong thời kỳ 1981-2010 trong các pha ENSO .................................................. 93

Hình 3.23. Diễn biến số đợt gián đoạn GMMH (đợt) thời kỳ 1981-2010 trong các

pha ENSO ........................................................................................................ 94

Hình 3.24. Diễn biến chuẩn sai của cường độ GMMH (m/s) so với trung bình

trong thời kỳ 1981-2010 trong các pha ENSO .................................................. 95

Hình 3.25. Khác biệt giữa năm gió mùa mạnh với năm gió mùa yếu ở mực 850hPa:

(a) Trường hoàn lưu gió (m/s), (b) Trường HGT (gpm).................................... 97

Hình 4.1. Biểu đồ Hovmoller trường U850 hPa (m/s) khu vực 100oE -110oE trung

bình thời kỳ 1986-2005 ở quy mô hậu: (a) PRECIS-CNRM; (b) PRECIS-GFDL;

(c) CFSR .........................................................................................................107

Hình 4.2. Kết quả tính toán biến trình năm của chỉ số VSMI ở quy mô hậu trung

bình thời kỳ 1986-2010: (a) PRECIS-CNRM; (b) PRECIS-GFDL; (c) CFSR .108

Hình 4.3. Kết quả tính toán trung bình kinh hướng (100oE-110oE) phân bố vĩ

hưỡng (5oN -24oN) và thời gian (tháng 1-tháng 12) của trường gió (m/s) mực

xiv

850hPa trung bình 1986-2005: (a) PRECIS-CNRM; (b) PRECIS-GFDL; (c)

PRECIS - Tổ hợp; (d) CFSR ...........................................................................110


hưỡng (5oN -24oN) và thời gian (tháng 1-tháng 12) của chỉ số STD trường gió

(m/s) mực 850hPa trung bình 1986-2005: (a) PRECIS-CNRM; (b) PRECIS-

GFDL; (c) PRECIS-Tổ hợp; (d) CFSR ............................................................111

Hình 4.5. Chênh lệch giữa mô phỏng bằng PRECIS với số liệu quan trắc (tháng

5-tháng 9) thời kỳ 1986-2005: (a) Lượng mưa (mm/ngày); (b) chỉ số STD

(mm/ngày) .......................................................................................................113

Hình 4.6. Hệ số tương quan giữa chuối số liệu của lượng mưa quy mô hậu trung

bình thời kỳ 1986-2005 diễn ra trong mùa GMMH theo các phương án mô hình

PRECIS với số liệu quan trắc ..........................................................................113

Hình 4.7. Diễn biến lượng mưa (mm/ngày) quy mô hậu trung bình thời kỳ 1986-

2005 trong các phương án mô phỏng PRECIS (PRECIS-CNRM và PRECIS-

GFDL) với số liệu quan trắc thực tế ở 7 vùng khí hậu .....................................114

Hình 4.8. Mức độ biến đổi chỉ số STD (%) của U850hPa trung bình mùa GMMH

vào giữa thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở theo kịch bản RCP4.5: (a) PRECIS-

CNRM; (b) PRECIS-GFDL; (c) Tổ hợp trung bình .........................................117


vào giữa thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở theo kịch bản RCP8.5: (a) PRECIS-

CNRM; (b) PRECIS-GFDL; (c) Tổ hợp các dự tính........................................118


vào cuối thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở theo kịch bản RCP4.5: (a) PRECIS-



vào cuối thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở theo kịch bản RCP8.5: (a) PRECIS-


xv

Hình 4.12. Mức biến đổi của thời điểm bắt đầu GMMH (hậu) ở các thời kỳ trong

tương lai so với thời kỳ cơ sở theo các kịch bản (RCP4.5 và RCP8.5) và phương

án tổ hợp trung bình: a) 2046-2065; b) 2080-2099 ..........................................123

Hình 4.13. Tương tự như Hình 4.5 nhưng đối với chỉ số STD (%) của thời điểm

bắt đầu GMMH: a) 2046-2065; b) 2080-2099 .................................................124

Hình 4.14. Mức biến đổi của thời điểm kết thúc GMMH (hậu) ở các thời kỳ trong




kết thúc GMMH: a) 2046-2065; b) 2080-2099 ................................................128

Hình 4.16. Mức biến đổi của độ dài mùa GMMH (hậu) ở các thời kỳ trong tương

lai so với thời kỳ cơ sở theo các kịch bản (RCP4.5 và RCP8.5) và phương án tổ

hợp trung bình: a) 2046-2065; b) 2080-2099 ...................................................130

Hình 4.17. Tương tự như Hình 4.9 nhưng đối với chỉ số STD (%) của độ dài mùa

GMMH: a) 2046-2065; b) 2080-2099 .............................................................131

Hình 4.18. Mức biến đổi của số đợt gián đoạn GMMH (hậu) ở các thời kỳ trong



Hình 4.19. Tương tự như Hình 4.11 nhưng đối với chỉ số STD (%) của số đợt gián

đoạn GMMH: a) 2046-2065; b) 2080-2099 .....................................................134

Hình 4.20. Mức biến đổi của cường độ GMMH (hậu) ở các thời kỳ trong tương


hợp trung bình: a) 2046-2065; b) 2080-2099 ...................................................136

Hình 4.21. Tương tự như Hình 4.13 nhưng đối với chỉ số STD (%) của cường độ

GMMH: a) 2046-2065; b) 2080-2099 .............................................................137

1

MỞ ĐẦU

Tính cấp thiết của đề tài

Lãnh thổ Việt Nam nằm trong khu vực giao tranh của các hệ thống gió mùa

mùa hè Châu Á -TBD [112]. Do vậy, biến động của GMMH ở khu vực Việt Nam

có mối quan hệ với biến động của các hệ thống GMMH này. Trong các tháng mùa

hè, đường dòng chủ yếu ở gần mặt đất là Tây Nam ở phía Nam và Nam hoặc

Đông Nam ở phía Bắc lãnh thổ Việt Nam. Các luồng không khí thịnh hành là

không khí xích đạo, nhiệt đới, xuất phát từ áp cao bán cầu Nam (BCN) và không

khí nhiệt đới biển xuất phát từ rìa Tây Nam của áp cao Bắc TBD [16]. Bên cạnh

đó, đới gió Tây có nguồn gốc từ áp thấp nóng Nam Á [16] và ngoại nhiệt đới

[112] cũng ảnh hưởng đến khu vực phía Bắc trong các tháng trước và trong mùa

hè.

Do ảnh hưởng của điều kiện địa hình núi cao ở phía Bắc và dãy Trường

Sơn, điều kiện khí hậu và tác động của GMMH có sự phân hóa rõ rệt theo không

gian. Bên cạnh đó, El Nino - Dao động Nam (ENSO) cũng được coi là nguyên

nhân chính gây ra sự biến động hàng năm của gió mùa ở Việt Nam [16, 26].

GMMH là nhân tố chính chi phối điều kiện thời tiết, khí hậu và các hiện

tượng cực đoan trong các tháng mùa hè. Sự biến động của GMMH có ảnh hưởng

đến các hoạt động sản xuất kinh tế - xã hội và sinh hoạt của người dân. Đặc biệt

trong bối cảnh nóng lên toàn cầu, vấn đề nghiên cứu dự tính biến động của các

đặc trưng GMMH có ý nghĩa quan trọng phục vụ công tác ứng phó với biến đổi

khí hậu (BĐKH). Xuất phát từ những thực tiễn khoa học trên, nghiên cứu sinh

(NCS) lựa chọn thực hiện đề tài nghiên cứu luận án “Nghiên cứu đánh giá và dự

tính biến động của các đặc trưng gió mùa mùa hè ở khu vực Việt Nam”.

Mục tiêu của luận án:

(1) Đánh giá được biến động của một số đặc trưng gió mùa mùa hè ở khu

vực Việt Nam;

(2) Đưa ra được dự tính biến động của một số đặc trưng gió mùa mùa hè ở

khu vực Việt Nam do tác động của biến đổi khí hậu.

2

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

- Đối tượng nghiên cứu:

+ Chỉ số gió mùa mùa hè;

+ Biến động của một số đặc trưng gió mùa mùa hè ở khu vực Việt Nam;

- Phạm vị nghiên cứu:

+ Khảo sát đề xuất chỉ số GMMH: Các tính toán và khảo sát số liệu được

thực hiện trên phạm vi không gian 60oE - 160oE và từ 15oS - 40oS;

+ Tính toán và dự tính biến động được thực hiện trong phạm vi không gian

của chỉ số VSMI: 100oE-110oE và 5oN -15oN;

+ Tính toán biến động lượng mưa gió mùa mùa hè được thực hiện ở khu

vực Tây Nguyên và Nam Bộ.

Những đóng góp mới của luận án

(1) Luận án đã đề xuất được chỉ số gió mùa mùa hè VSMI đặc trưng bởi

trường gió mực 850hPa (U850hPa) trung bình khu vực 5oN -15oN và 100oE-

110oE. Chỉ số VSMI phản ánh tốt hoàn lưu quy mô lớn, cũng như hệ quả mưa của

GMMH trên lãnh thổ Việt Nam.

(2) Đánh giá được sự biến động nội mùa (ISV) và biến động năm (IAV)

của các đặc trưng GMMH. Biến động ISV của GMMH có dạng 35-85 ngày với

hai lần đạt cực đại về cường độ vào hậu thứ 36 và 40. Các đặc trưng GMMH có

biến động IAV và biến động trong các pha ENSO. Trong các mùa hè El Nino,

thời điểm bắt đầu thường đến muộn, kết thúc sớm, số đợt gián đoạn ít hơn và

cường độ mạnh hơn trung bình nhiều năm. Ngược lại trong mùa hè La Nina, thời

điểm bắt đầu đến sớm, kết thúc muộn, số đợt gián đoạn nhiều hơn và cường độ

yếu hơn trung bình nhiều năm.

(3) Bước đầu, các kết quả dự tính biến động IAV của GMMH vào giữa

(2046-2065) và cuối thế kỷ 21 (2080-2099) từ mô hình PRECIS đã được thực

hiện. Biến động IAV của thời điểm bắt đầu được dự tính giảm nhẹ vào giữa và

cuối thế kỷ 21. Ngược lại, các đặc trưng khác (thời điểm kết thúc, độ dải mùa, số

3

đợt gián đoạn, cường độ, lượng mưa ở Tây Nguyên và Nam Bộ) được dự tính gia

tăng vào giữa và cuối thế kỷ 21.

Các luận điểm bảo vệ

(1) Chỉ số gió mùa mùa hè VSMI có thể đặc trưng cho hoạt động của

GMMH ở khu vực Việt Nam.

(2) Một số đặc trưng GMMH ở khu vực Việt Nam có tính biến động nội

mùa (ISV) và biến động năm (IAV).

(3) Sự gia tăng nồng độ KNK trong tương lai theo kịch bản RCP4.5 và

RCP8.5 có tác động đến biến động của một số đặc trưng GMMH ở khu vực Việt

Nam.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

(1) Chỉ số gió mùa mùa hè VSMI được đề xuất phản ánh tốt diễn biến hoạt

động của GMMH ở khu vực Việt Nam.

(2) Chỉ số gió mùa mùa hè VSMI có thể được ứng dụng trong nghiệp vụ

giám sát và dự báo biến động của các đặc trưng GMMH ở khu vực Việt Nam.

(3) Kết quả đánh giá biến động của các đặc trưng GMMH góp phần phục

vụ công tác dự báo hoạt động của GMMH ở khu vực Việt Nam.

(4) Củng cố thêm cơ sở khoa học về khả năng tác động của BĐKH đến biến

động của các đặc trưng GMMH ở khu vực Việt Nam.

Cấu trúc của luận án

Cấu trúc của luận án được trình bày như sau:

Chương 1: Tổng quan về nghiên cứu đánh giá và dự tính biến động gió mùa

mùa hè

Chương 2: Phương pháp và số liệu nghiên cứu

Chương 3: Đánh giá biến động của một số đặc trưng gió mùa mùa hè

Chương 4: Dự tính biến động của một số đặc trưng gió mùa mùa hè

Kết luận và kiến nghị

4

CHƯƠNG 1

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU VỀ ĐÁNH GIÁ

VÀ DỰ TÍNH BIẾN ĐỘNG GIÓ MÙA MÙA HÈ

1.1. Khái quát hoạt động của gió mùa mùa hè

Gió mùa là hệ thống hoàn lưu quy mô lớn có vai trò rất quan trọng trong

cân bằng nhiệt, ẩm quy mô toàn cầu, khu vực và có ảnh hướng lớn đến điều kiện

thời tiết, khí hậu ở nhiều nơi trên thế giới. Do vậy, nghiên cứu về gió mùa là chủ

đề được rất nhiều tác giả trong và ngoài nước quan tâm. Theo quan điểm cổ điển,

tương phản đốt nóng khí quyển - đại dương được xem là nhân tố chính gây ra gió

mùa [56]. Khu vực gió mùa là khu vực có hoàn lưu của khí quyển trên một phạm

vi rộng lớn, thịnh hành vào mùa đông và mùa hè có hướng gần như ngược nhau.

Khromov (1975) đưa ra chỉ tiêu xác định gió mùa: (1) Hướng gió giữa hai mùa

phải lệch nhau tối thiểu một góc 120o (được gọi là góc gió mùa); (2) Tần suất gió

thịnh hành tối thiểu là 40% [17, 22]. Về sau, chỉ tiêu xác định khu vực gió mùa

được bổ sung [94]: (1) Hướng gió thịnh hành trong tháng 1 và tháng 7 phải lệch

nhau một góc lớn hơn hoặc bằng 120o; (2) Tần suất trung bình của hướng gió

thịnh hành trong tháng 1 và tháng 7 phải lớn hơn hoặc bằng 40%; (3) Tốc độ gió

hợp thành trung bình của ít nhất một trong hai tháng 1 và 7 phải lớn hơn hoặc

bằng 3m/s; (4) Sự luân phiên của hoàn lưu xoáy thuận/nghịch xảy ra trong tháng

1 và 7 của hai năm liên tiếp, trên một vùng có kích thước 5 kinh/vĩ độ (Hình 1.1).

Theo chu kỳ hàng năm, diễn ra quy luật đổi hướng gió gần như đối lập nhau

giữa mùa đông và mùa hè ở mực thấp và trên cao trên khu vực gió mùa châu Á

Thái Bình Dương (TBD). Cùng với quy luật thay đổi đó, là sự thay đổi về các đặc

trưng thời tiết và khí hậu. Nguyên nhân của sự thay đổi này là do sự thay đổi của

chế độ bức xạ nhiệt từ mặt trời xuống trái đất, dẫn đến những thay đổi của các hệ

thống khí áp duy trì theo mùa.

5

Hình 1.1. Sơ đồ phân định vùng có gió mùa (Nguồn: Ramage C, 1971) [94]

Khu vực châu Á - TBD bao gồm 3 hệ thống GMMH chính: Ấn Độ, Đông

Á và Tây Bắc TBD (Hình 1.2) [106]. Hình 1.2 cho thấy, lãnh thổ Việt Nam nằm

trong vùng chuyển tiếp của 3 hệ thống GMMH này. Do vậy, khi chưa đề cập đến

tác động của các nhân tố địa phương, hoạt động của GMMH ở khu vực Việt Nam

cũng đã rất phức tạp và chịu chi phối bởi sự mạnh/yếu của các hệ thống gió mùa

khác. Một số tác giả trong nước cho rằng [16], GMMH ở Việt Nam chịu tác động

bởi: (1) Hoàn lưu từ GMMH Ấn Độ; (2) Tây Bắc TBD; (3) Hệ thống hoàn lưu

nhiệt đới và cận nhiệt đới bán cầu Nam (BCN).

Hình 1.2. Sơ đồ phân các khu vực gió mùa mùa hè trong hệ thống gió mùa mùa

hè châu Á - TBD: Đông Á, Ấn Độ và Tây Bắc TBD (Nguồn: Wang B, LinHo,

2002) [106].

6

Vào mùa hè ở bán cầu Bắc (BCB), bức xạ mặt trời hoạt động mạnh mẽ và

đốt nóng lục địa châu Á được tăng cường. Trong thời kỳ này, áp cao lục địa châu

Á không còn nữa và hình thành áp thấp Nam Á có tâm ở khu vực Ấn Độ - Pakistan.

Áp thấp Nam Á là áp thấp nóng và phát triển đến độ cao khoảng 3km. Đồng thời

trên khu vực Bắc TBD, áp thấp Aleut nhường chỗ cho áp cao Bắc TBD. Ở bán cầu

Nam, tồn tại dải áp cao cận chí tuyến với trung tâm nằm trên đại lục châu Úc [13].

Trong đó, vai trò của dải áp cao nội chí tuyến này là trung tâm phát gió; áp thấp

Nam Á và dải áp thấp nội chí tuyến ở BCB đóng vai trò là trung tâm hút gió. Khi

đó, chi phối ở mực thấp là đới gió Tây Nam (gió mùa mùa hè) ở quy mô lớn từ khu

vực Đông Phi đến đến Phillipine và khu vực Đông Á.

Trên lãnh thổ Việt Nam, đặc điểm nổi bật vào mùa hè là sự chi phối của

gió mùa Tây Nam ở mực thấp hay còn gọi là GMMH [1, 4, 17, 26]. Gió mùa Tây

Nam có nguồn gốc từ vùng xích đạo ÂĐD; chủ yếu là dòng vượt xích đạo và một

phần là phát sinh tại chỗ. Một số tác giả đã chỉ ra, hoàn lưu GMMH ở khu vực

Việt Nam là một phần mở rộng về phía Đông của GMMH Ấn Độ [16]. Khi mở

rộng đến Việt Nam, đới gió này bị biến tính đáng kể do tác động của các nhân tố

địa phương (địa hình, lãnh thổ trải dài trên nhiều vĩ độ, tương tác với các hoàn lưu

gió khác). Do vậy, tác động của GMMH có sự phân hóa theo không gian. Trong

đó, bản chất khối khí xích đạo nóng ẩm và gây mưa của GMMH được thể hiện

nhất ở khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ [16]. Bên cạnh chịu tác động của GMMH,

khu vực Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ còn chịu sự tác động của đới gió Tây có nguồn

gốc từ áp thấp nóng Nam Á và có nguồn gốc ngoại nhiệt đới [16]. Khi áp thấp

nóng Nam Á hoạt động mạnh, có thể gây ra kiểu thời tiết khô nóng cực đoan như

đợt nắng nóng vào đầu tháng 6 năm 2017 ở Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ. Tuy nhiên,

gió Tây có nguồn gốc từ áp thấp nóng Nam Á không duy trì ổn định. Ngoài ra,

khu vực Bắc Bộ và Trung Bộ còn chịu sự tác động của đới gió Đông Nam có

nguồn gốc từ đới gió Tây Nam đổi hướng khi dịch chuyển lên phía Bắc và từ rìa

phía Nam của áp cao Bắc TBD [16]. Do các nhân tố địa phương và quy mô lớn

7

này, hệ quả thời tiết trong mùa GMMH ở khu vực Việt Nam có sự phân hóa theo

không gian sâu sắc và biến động mạnh mẽ.

GMMH bắt đầu hoạt động trong khoảng thời gian từ nửa cuối tháng 4 đến

đầu tháng 5 [10, 16]. Trong giai đoạn đầu, áp thấp Nam Á phát triền về phía Đông

và dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ) có trục vượt sang BCB. Ở mực trên cao, dòng xiết

gió Tây cận nhiệt đới suy yếu và chỉ còn nhánh phía Bắc cao nguyên Tây Tạng

[16]. Thời kỳ hoạt động mạnh mẽ nhất của GMMH diễn ra từ tháng 6 đến tháng

7 [16]. Trong thời gian này, gió Tây Nam trong lớp khí quyển tầng thấp (lên tới

độ cao 5km) chi phối trên khu vực rộng lớn từ Đông Phi mở rộng sang Phillip ine.

Trong thời gian này, ITCZ có trục ngang qua khu vực Bắc Bộ. Tiếp theo đó là

giai đoạn suy yếu của GMMH diễn ra vào khoảng từ cuối tháng 8 đến cuối tháng

9, với sự dịch chuyển của ITCZ về phía Nam [16]. Tháng 10 là tháng chuyển tiếp

từ mùa hè sang mùa đông, với những diễn biến phức tạp của các hệ thống thời

tiết. Trong tháng 10, về cơ bản GMMH đã kết thúc, ITCZ ở khoảng 6oN [16].

Diễn biến mùa mưa ở nhiều vùng khí hậu cũng có sự tương đồng với hoạt

động của GMMH [16], sớm nhất vào cuối tháng 4 đến đầu tháng 5 ở Bắc Bộ, Tây

Nguyên và Nam Bộ. Ngược lại, diễn biến mưa là rất khác ở khu vực dải duyên

hải ven biển Trung Bộ. Các tháng đầu mùa là thời kỳ có lượng mưa rất thấp ở khu

vực Trung Bộ. Mùa mưa ở khu vực này bắt đầu diễn ra vào khoảng tháng 9 và

tăng rất nhanh, kéo dài đến tháng 11 - tháng 12 hoặc có thể đến tháng 1 năm sau.

Khu vực Bắc Trung Bộ, đỉnh điểm của mưa thường vào tháng 9 - tháng 10; vào

tháng 10 - tháng 11 ở Nam Trung Bộ. Một số nghiên cứu đã khẳng định, mưa ở

khu vực Trung Bộ chủ yếu do hoạt động của không khí lạnh và nhiễu động

(XTNĐ, ITCZ) mang lại [8, 16, 148]. Khu vực Tây Nguyên, mùa mưa gắn với

thời kỳ hoạt động của GMMH. Đối với khu vực Nam Bộ, mùa mưa vẫn tiếp tục

kéo dài khi mùa GMMH đã kết thúc [16].

8

1.2. Các nghiên cứu trên thế giới

1.2.1. Đánh giá biến động gió mùa mùa hè

Nghiên cứu biến động của GMMH là một chủ đề thu hút rất nhiều nhà khoa

học trên thế giới và được thực hiện từ rất sớm với những nghiên cứu đầu tiên được

thực hiện vào năm 1686 của Hadley. Rất nhiều nghiên cứu về biến động của

GMMH đã được thực hiện cho các khu vực gió mùa châu Á – TBD. Trong đó,

các nghiên cứu tập trung chủ yếu vào các loại biến động chính của GMMH [107]:

(1) Biến động nội mùa (Intraseasonal Variability - ISV); (2) Biến động năm

(Interannual Variability - IAV); (3) Biến động thập kỷ (Interdecadal Variability -

IDV). Đến nay, rất nhiều công trình nghiên cứu về biến động của GMMH ở khu

các khu vực GMMH điển hình đã được thực hiện. Mặc dù vậy, các nghiên cứu

biến động của các đặc trưng GMMH ở khu vực Đông Nam Á còn nhiều hạn chế

[90].

Biến động ISV: Biến động ISV của GMMH được thể hiện qua chu kỳ

tăng/giảm của đặc trưng GMMH so với trung bình mùa [105]. Nhìn chung, biến

động ISV của các đặc trưng GMMH là có tính biến động qua các năm; có năm

biến động ISV rõ ràng và cũng có năm biến động không nhiều [105]. Các nghiên

cứu biến động ISV của GMMH được thực hiện từ rất sớm, có thể kể đến nghiên

cứu cho khu vực Ấn Độ được thực hiện từ năm 1886 [37]. Trong nghiên cứu này,

biến động ISV của lượng mưa GMMH được cho rằng có quan hệ chặt chẽ với

biến động của hoàn lưu gió mực thấp. Năm 1971, dao động MJO được phát hiện

[76]. Từ đó, các nghiên cứu biến động ISV của GMMH được rất nhiều nhà khoa

học quan tâm [52, 105]. Một số nghiên cứu đã khẳng định, biến động ISV của

GMMH Ấn Độ gắn liền với dao động MJO [39, 40, 77, 105]. Biến động ISV được

thể hiện ràng qua các quá trình phát triển của GMMH (sự bắt đầu, tăng cường,

gián đoạn, cao điểm, hoạt động lại, kết thúc) [39, 52, 105]. Trên khu vực châu Á,

quá trình bắt đầu - tăng cường GMMH gắn liền với quá trình phát triển hoàn lưu

gió mực thấp, dải mưa [39, 86, 105] và các nhiễu động (ITCZ, xoáy thuận) [97,

105]. Ngược lại, giai đoạn xảy ra gián đoạn GMMH thường gắn liền với sự thay

9

đổi hoàn lưu và hình thành xoáy nghịch [97]. Mức độ biến động và quá trình dịch

chuyển của các đặc trưng GMMH thường được thể hiện một cách rõ nét thông

qua các phương pháp phân tích thống kê (độ lệch, phương sai, độ lệch tiêu chuẩn,

phân tích trực giao) so với trung bình mùa [39, 105]. Đối với các khu vực GMMH

châu Á - TBD, biến động ISV có những đặc điểm khác nhau ở quy mô lớn.

Biến động ISV của GMMH Ấn Độ được thể hiện qua diễn biến của đới gió

Tây Nam, dải mưa và ITCZ [105]. Quá trình bắt đầu - tăng cường thường trải qua

khoảng từ 3 đến 4 tuần để chi phối toàn bộ khu vực GMMH Ấn Độ (kể từ ngày

31 tháng 5 bắt đầu ở khu vực Kerala đến giữa tháng 6 để chi phối ở khu vực miền

Trung Pakistan). Trong giai đoạn đầu, ITCZ và rãnh gió mùa (MT) ở Nam Á dịch

chuyển lên phía Bắc cao hơn so với ở khu vực Tây Bắc TBD. Trong thời kỳ cao

điểm gió mùa, dải mưa do ITCZ và MT dịch chuyển lên phía Bắc; đồng thời hình

thành một dải mưa mới ở phía Nam (khu vực xích đạo) [52].

Biến động ISV của GMMH Đông Á được thể hiện qua biến động của hệ

thống front Meiyu - Baiu [39, 40, 105]. Đối với khu vực Tây Bắc TBD, biến động

ISV được phản ánh qua sự dịch chuyển của ITCZ [105]. Sự dịch chuyển của dải

mưa xích đạo và ITCZ diễn ra trong khoảng từ 5oN đến 25oN. Cường độ GMMH

đạt cực đại khi ITCZ dịch chuyển cao nhất lên phía Bắc vào tháng 7 (khoảng

25oN). Khi đó, áp cao Bắc TBD dịch chuyển lên phía Bắc. Đồng thời, xuất hiện

một dải mưa nằm ở phía Bắc trục ITCZ, dải mưa này được tách ra từ ITCZ. Sau

khi tách ra từ ITCZ, dải mưa này tiếp tục dịch chuyển nhảy vọt đi lên phía Bắc

[86]. Biến động ISV của dải mưa này trải qua 3 giai đoạn duy trì ổn định và 2 giai

đoạn nhảy vọt [47]. Sự nhảy vọt của dải mưa này gắn liền với biến động hoàn lưu

quy mô lớn trong hệ thống front Meiyu-Baiu, dòng xiết gió Tây trên cao và áp

cao Bắc TBD. Trong giai đoạn phát triển ổn định, dải mưa này gây ra lượng mưa

nhiều nhất và là thời kỳ cao điểm mùa mưa (các lần cực đại lượng mưa). Trong

đó, lần cực đại đầu tiên xuất hiện vào khoảng từ tháng 5 đến giữa tháng 6, là thời

kỳ đầu mùa mưa ở khu vực Đông Nam Trung Quốc - Đài Loan. Giai đoạn cực đại

thứ hai xảy ra vào khoảng từ giữa tháng 6 đến giữa tháng 7, là mùa mưa Meiyu -

10

Baiu - Changma. Giai đoạn cực đại thứ 3 xảy ra vào khoảng từ giữa tháng 7 đến

giữa tháng 8, là giai đoạn mùa mưa ở Đông Bắc Trung Quốc và Tây Bắc TBD.

Kể từ cuối tháng 8 đến đầu tháng 9, dải mưa GMMH dịch chuyển nhanh xuống

phía Nam Trung Quốc, đánh dấu giai đoạn kết thúc GMMH Đông Á [47]. Nhìn

chung, mùa mưa ở khu vực Đông Á ngắn và cường độ mưa yếu hơn khu vực Nam

Á và Tây Bắc TBD [109].

Biến động IAV: Biến động IAV của GMMH là sự thay đổi hàng năm so

với trạng thái trung bình nhiều năm [119]. Trên khu vực gió mùa châu Á - TBD,

biến động IAV của GMMH có sự phân hóa theo không gian. Do vậy, hình thành

các hệ thống GMMH khác nhau trên khu vực [106]. Trên khu vực GMMH châu

Á - TBD, biến động IAV của lượng mưa chịu sự chi phối rõ ràng bởi biến động

của các đặc trưng quy mô lớn [48, 119]. Mối quan hệ thống kê giữa hoàn lưu

GMMH và hệ quả mưa là căn cứ quan trọng trong xây dựng mô hình thống kê dự

báo khí hậu mùa [52, 70]. Về tính chất, biến động IAV của GMMH là dạng dao

động tựa hai năm một lần (TBO) [119]. Về mặt định lượng, mức độ biến động

IAV thường được xác định thông qua các đặc trưng thống kê như độ lệch (dị

thường), độ lệch tiêu chuẩn, biến suất, phương sai [46].

Các nghiên cứu đầu tiên về biến động IAV của GMMH chủ yếu tập trung

ở khu vực GMMH Ấn Độ. Tiếp đó, nhiều nghiên cứu biến động IAV của GMMH

Đông Á và TBTBD [46, 119]. Tổng hợp từ các nghiên cứu cho thấy, các đặc trưng

chủ yếu được xác định thông qua chỉ số GMMH (bắt đầu, kết thúc, gián đoạn, độ

dài mùa), các đặc trưng quy mô lớn (hoàn lưu, đối lưu) và hệ quả mưa. Bên cạnh

đó, các nghiên cứu biến động IAV cũng thường xem xét đến các nhân tố tác động

như các trung tâm khí áp (áp cao Bắc TBD, áp thấp Nam Á, áp cao BCN) hoặc

các nhân tố khác (ENSO, SST, TBO, MJO). Đặc biệt, một số nghiên cứu gần đây

có xem xét vấn đề tác động của sự gia tăng nồng độ KNK gây ấm lên toàn cầu với

biến động IAV của GMMH [119].

ENSO được xem là nhân tố quan trọng gây ra biến động IAV của GMMH

[34, 69, 71, 90, 99, 116, 117]. Tác động của ENSO đến biến động của GMMH

11

cũng có sự phân hóa theo không gian [34, 119]. Tác động của ENSO đến hoạt

động của GMMH thông qua cơ chế trong mô hình phân lớp vận tải ẩm ở khu vực

châu Á - TBD trong hoàn lưu Walker [115, 116]. Một số nghiên cứu cho thấy,

mối quan hệ giữa ENSO và biến động GMMH ở có xu thế yếu đi [70], đặc biệt là

ở khu vực GMMH Ấn Độ [67, 71]. Trên khu vực Tây Bắc TBD, mối quan hệ của

ENSO với hoạt động của GMMH được duy trì ổn định hơn [109]. Trên khu vực

Đông Nam Á, một số nghiên cứu đánh giá biến động IAV của GMMH đã được

thực hiện ở Indonesia [57] và Thái Lan [90].

Biến động IDV: Biến động IDV thường được xem xét trong một thời gian

dài, lên tới hàng trăm năm [46, 53, 54]. Các nghiên cứu biến động IDV của

GMMH trên khu vực châu Á - TBD đã được thực hiện từ khá sớm [38, 84, 99,

117]. Yêu cầu quan trọng trong các nghiên cứu biến động IDV là bộ số liệu phải

đủ dài. Do vậy, số lượng các nghiên cứu biến động IDV của GMMH còn nhiều

hạn chế hơn so với ở quy mô nội mùa và năm [53, 54]. Thực tế, số liệu quan trắc

bề mặt (nhiệt độ, lượng mưa) có thể kéo dài đến trên 140 năm. Tuy nhiên, số liệu

khí quyển chỉ kéo dài khoảng 50 năm [46].

Biến động IDV được cho là nhân tố chi phối biến động IAV của các đặc

trưng GMMH [53, 122]. Do vậy, các nghiên cứu biến động IDV của GMMH có

vai trò quan trọng đối với bài toán dự báo mùa. Tỷ trọng đóng góp của biến động

IDV đối với biến động IAV của GMMH châu Á là khoảng 20 đến 35% [122].

Đánh giá dựa trên số liệu thời kỳ 1871 – 2000 cho thấy, biến động IDV của

GMMH Ấn Độ có chu kỳ khoảng 55 - 60 năm [53]. Biến động IDV của GMMH

Đông Á có chu kỳ 60 - 70 năm [46]. Sự gia tăng biến động IDV của GMMH Đông

Á được nhận thấy rõ ràng vào các thập kỷ 1960s, 1970s và 1990s [46].

Tóm tắt kết quả từ một số nghiên cứu tiêu biểu:

Thông qua việc sử dụng chỉ số thống kê (STD và Cv), biến động của

GMMH Ấn Độ đã được đánh giá [85]. Các tác giả cho rằng, biến động ISV là một

đặc điểm rất nổi bật của GMMH Ấn Độ và không ổn định qua các năm. Trong

giai đoạn nghiên cứu, biến động IAV và IDV mạnh mẽ xảy ra trong nhiều giai

12

đoạn. Một số tác giả khác so sánh biến động ISV với IAV ở khu vực GMMH châu

Á - TBD (Hình 1.3) [105]. Các tác giả cho rằng, biến động ISV và IAV lượng

mưa GMMH diễn ra mạnh mẽ nhất trong khu vực dưới 20oN. Trong đó, biến động

ISV là mạnh mé hơn rõ ràng so với IAV, với chênh lệch chỉ số STD từ 0 đến 2,0

mm/ngày.

Biến động ISV của GMMH Ấn Độ được thể hiện qua sự dịch chuyển của

dải mây đối lưu từ vùng vĩ độ thấp đi lên vĩ độ cao có chu kỳ khoảng 20 - 25 ngày

[105]. Hình 1.3a cho thấy, dải mây đối lưu gần như không phát triển ở khu vực

Ấn Độ trước khi GMMH bắt đầu. Trong thời gian này, dải mây đối lưu chủ yếu

phát triển ở khu vực từ 10oS đến 5oN. Điều này cho thấy, ITCZ thống trị ở khu

vực xích đạo và chưa ảnh hưởng đến khu vực đất liền. Từ cuối tháng 5 đến cuối

tháng 6, dải mây đối lưu phát triển rất mạnh mẽ ở khu vực 10 - 20oN. Thời gian

này là thời kỳ bắt đầu-tăng cường GMMH Ấn Độ, dải mây đối lưu phát triển mạnh

và tồn tại ở khu vực phía Nam trong khoảng 20 - 25 ngày. Đến giữa tháng 7 là

thời kỳ phát triển mạnh mẽ của GMMH Ấn Độ, dải mây này có thể phát triển lên

đến khoảng 30oN. Tuy nhiên, trong thời kỳ cao điểm của GMMH là thời kỳ suy

giảm mây đối lưu ở phía Nam của Ấn Độ (Hình 1.3a) [105].

Trên khu vực Đông Á, từ đầu tháng 5, hình thành dải mây Meiu - Baiu sớm

nhất ở phía Nam Trung Quốc, sau đó mở rộng dần lên phía Bắc, lên tới 40oN vào

khoảng giữa tháng 7. Khi dải mây lên vĩ độ cao nhất, là thời kỳ bắt đầu suy giảm

ở khu vực phía Nam Trung Quốc, theo thời gian sự suy giảm này lan tới 40oN vào

đầu tháng 8, cũng là thời kỳ bắt đầu kết thúc GMMH ở khu vực Nhật Bản - Hàn

Quốc. Ngay sau khi đạt đỉnh và suy yếu, dải mây này dịch chuyển xuống phía

Nam (Hình 1.3b) [105].

Như vậy, biến động ISV của GMMH ở Ấn Độ và Đông Á có dạng hai cực

đại và hai cực tiểu. Trên khu vực GMMH Ấn Độ, cực đại chính xảy ra từ cuối

tháng 5 đến gần cuối tháng 6 ở khu vực 5oN - 20oN; sau đó, dải mây này mở rộng

dần lên phía Bắc lên tới 30oN vào giữa tháng 7. Cực đại thứ hai xuất hiện vào

khoảng đầu tháng 8 ở phía Nam và mở rộng lên tới khoảng 25oN. Xen kẽ hai cực

13

đại là hai thời kỳ cực tiểu của dải mây GMMH. Trên khu vực Đông Á, dải mây

Mei - Baiu xuất hiện từ khoảng giữa tháng 5 ở Nam Trung Quốc, mở rộng dần

lên đến 40oN (vào khoảng giữa tháng 7). Cực đại thứ hai xuất hiện ở phía Nam

vào thời kỳ rút lui GMMH (bắt đầu từ đầu tháng 8). Thời kỳ cực tiểu xảy ra vào

trước khi đạt cực đại lần đầu và giữa hai lần cực đại.

Hình 1.3. Biểu đồ Hovmoeller mô tả diễn biến của dải mây đối lưu trên khu vực

(a) 80oE - 90oE (Ấn Độ) và (b) 125oE-135oE (Đông Á). Khoảng cách giữa các

đường contour là 0,02. Vùng đổ màu sáng và màu đen lần lượt tương ứng với

phần mây 0,02 -0,06 và lớn hơn 0,06 (Nguồn: Waliser, D. E. 2006) [105]

Đặc điểm biến động ISV của lượng mưa GMMH trên khu vực châu Á - TBD

được minh họa trên Hình 1.4 cho thấy [105], thời điểm 12,5 ngày (-12,5 ngày) trước

khi bùng phát mưa, gió Tây ở mực 850hPa chưa hoạt động ở khu vực Nam Á và áp

cao Bắc TBD hoạt động. Trong thời gian này, lượng mưa thấp hơn so với trung bình

mùa ở hầu hết khu vực Nam Á. Lượng mưa lớn hơn so với trung bình mùa xảy ra ở

14

khu vực Biển Đông mở rộng sang phía Đông Philippine (Hình 1.4a). Độ lệch của

z500 cho thấy hình thành một vùng thấp ở Bắc Biển Đông. Ở mực 200hPa, gió Đông

phát triển khá mạnh từ Biển Đông đến Trung tâm TBD (Hình 1.4b). Sang thời điểm

bùng phát (0 ngày), hình thế nổi bật là sự đảo ngược phân bố theo không gian của độ

lệch lượng mưa so với thời điểm trước. Vùng có lượng mưa lớn hơn trung bình mùa

bắt đầu xuất hiện ở khu vực xích đạo ÂĐD; thấp hơn xảy ra ở khu vực lục địa Ấn

Độ mở rộng đến phía Đông Philippine. Trong thời gian này, hình thành dòng vượt

xích đạo ở mực 850hPa. Tuy nhiên, đới gió Tây mực 850hPa vẫn yếu hơn so với

trung bình mùa (Hình 1.4a). Độ lệch của z500 hình thành vùng xoáy nghịch chi phối

ở khu vực từ Ấn Độ mở rộng sang Biển Đông. Ở mực 200hPa, hoàn lưu gió đảo

ngược hoàn toàn so với thời điểm 12,5 ngày. Sang thời điểm 12,5 ngày (+12,5 ngày),

hình thế cơ bản của pha hoạt động vẫn tiếp tục được duy trì. Tuy nhiên, vùng chuẩn

sai dương của lượng mưa được mở rộng hơn lên phía Bắc, vùng chuẩn sai âm thu

hẹp lại, vùng áp cao dịch chuyển dần lên phía Bắc. Sau 25 ngày (+25 ngày) so với

thời điểm bắt đầu hoạt động, hình thế của pha trước pha hoạt động (-12,5 ngày) lại

được lặp lại. Như vậy, biến động ISV được thể hiện rất rõ nét với chu kỳ giữa pha

hoạt động và pha gián đoạn là khoảng 25 ngày [105].

15

Hình 1.5. Diễn biến độ lệch của một số đặc trưng so với trung bình mùa: a)

Lượng mưa (mm/ngày, đổ màu), gió mức 850hPa (m/s, mũi tên); b) Độ cao

z500 (m, đổ màu) và gió mức 200hPa (m/s, mũi tên). Trong đó: “0 ngày” là thời

điểm bùng phát mưa GMMH; “-12,5 ngày”, “+12,5 ngày” và “+25 ngày” lần

lượt tương ứng với trước 12,5 ngày, sau 12,5 và sau 25 ngày so với thời điểm

bắt đầu bùng phát mưa GMMH (Nguồn: Waliser, D. E. 2006) [105]

Biến động của GMMH Ấn Độ được thực hiện thông qua phân tích diễn

biến lượng mưa các thời điểm trước, trong và sau khi bùng phát mưa gió mùa

(Hình 1.6). Chỉ tiêu xác định các pha hoạt động khác nhau của GMMH được thực

hiện dựa trên lượng mưa trung bình mùa GMMH (từ tháng 6 đến tháng 9). Biến

động ISV của GMMH có chu kỳ khoảng 30 - 60 ngày. Biến động IAV có sự phân

hóa theo không gian, với độ dài mùa lớn nhất là 103 ngày ở Đông Bắc và ngắn

nhất là 75 - 78 ngày ở khu vực Trung tâm. Biến động IAV của lượng mưa GMMH

diễn ra mạnh mẽ nhất ở các khu vực phía Bắc, với STD lượng mưa dao động từ

16

113mm đến 132mm; ít biến động nhất ở khu vực phía Nam, với STD của lượng

mưa đạt giá trị 98mm. Kết quả đánh giá biến động IDV của lượng mưa GMMH

cho thấy, thời kỳ biến động mạnh từ 1930 đến 1965 và biến động yếu từ 1895 đến

1930 [85].

Hình 1.6. Biến động nội mùa (trước hoạt động, hoạt động và sau hoạt động) của

GMMH Ấn Độ được xác định thông qua lượng mưa ngày (mm). Đường thẳng -

liền nét là lượng mưa trong mùa GMMH trung bình nhiều năm ở các vùng khí

hậu Ấn Độ (Nguồn: Munot, A.A và nnk, 2000) [85]

17

Trên khu vực GMMH Đông Á, biến động ISV của lượng mưa GMMH được

đánh giá theo số liệu mưa CMAP (Hình 1.7). Biến động của lượng mưa GMMH

Đông Á được thể hiện qua các đặc điểm sau [39]:

- Bắt đầu hoạt động xảy ra sớm nhất vào giữa đến cuối tháng 5 ở khu vực

Nam Trung Quốc và Đài Loan; đến đầu hoặc giữa tháng 6 ở khu vực Nam Nhật

Bản và khu vực sông Dương Tử; muộn nhất vào cuối tháng 6 hoặc đầu tháng 7 ở

Bắc Trung Quốc, Hàn Quốc và Bắc Nhật Bản.

- Thời kỳ gián đoạn (break) diễn ra trong khoảng 1 tháng, kéo dài từ cuối

tháng 6 đến giữa tháng 7 ở khu vực Nam Trung Quốc và Đài Loan; từ cuối tháng

7 đến đầu tháng 8 ở khu vực sông Dương Tử và Nam Trung Quốc; và khoảng nửa

tháng ở khu vực Bắc Trung Quốc, Hàn Quốc và Bắc Nhật Bản.

- Thời kỳ hoạt động lại (revival) diễn sau ngay sau thời kỳ gián đoạn mưa

GMMH, kéo dài từ tháng 8 đến tháng 9 - tháng 10.

Theo các tác giả [39], nguyên nhân gây ra biến động ở khu vực Đông Á là

do hệ thống front Meiu-Baiu và XTNĐ. Khu vực Nam Trung Quốc - Đài Loan,

vai trò của hệ thống front vĩ độ trung bình đóng vai trò quyết định đối với bắt đầu

mùa mưa GMMH. Tuy nhiên, XTNĐ là nhân tố quyết định đối với giai đoạn hoạt

động lại của mưa GMMH. Khu vực Hàn Quốc, gián đoạn GMMH xảy ra trong

khoảng 2 tuần, trùng với thời điểm suy yếu của hệ thống front Changma và giai

đoạn hoạt động lại cũng là thời kỳ hoạt động mạnh của front Changma. Khu vực

Nhật Bản, biến động của mưa GMMH gắn liền với hoạt động của hệ thống front

Baiu và XTNĐ.

18

Hình 1.7. Phân bố vĩ hướng-thời gian của lượng mưa CMAP cho các khu vực

(a) 120o-125oE, (b) 125o-130oE, và (c)130o-140oE; và biểu đồ lượng mưa các

khu vực tương ứng (d) Đài Loan (20oN-25oN, 120oE–125oE), (e) Hà Quốc

(35oN-40oN, 125oE-130oE), và (f ) Nhật Bản (32,5oN- 40oN, 130oE-140oE). Các

pha khác nhau của gió mùa mùa hè ở các khu vực được xác định bởi hoạt động

(active), gián đoạn (break) và hoạt động lại (revival). Khoảng cách các đường

đẳng trị mưa là 1mm/ngày, các vùng tô màu là vùng có lượng mưa lớn hơn

5mm/ngày (Nguồn: Chen, S và nnk, 2004) [39].

Mô hình Markov (HMM) được ứng dụng trong đánh giá biến động ISV và

IAV của GMMH châu Á [121]. Chỉ tiêu về lượng mưa quy mô hậu được sử dụng

để đại diện cho hoạt động của GMMH châu Á. Các tác giả cho rằng, HMM là một

công cụ phù hợp cho việc xác định sóng chính trong mùa GMMH châu Á. Biến

19

động ISV của GMMH châu Á lan truyền theo hướng mở rộng về phía Đông - Bắc,

với dạng sóng có chu kỳ 40 - 50 ngày. Mức độ biến động ISV được thể hiện qua

kết quả tính toán phương sai của lượng mưa. Kết quả nghiên cứu này cũng phù

hợp với các tác giả trước đó dựa theo số liệu OLR (Lau và Chan, 1986; Lawrence

và Webster, 2001). Đối với biến động IAV, các đánh giá tập trung vào biến động

trong các pha ENSO (dựa trên chỉ số Nino3.4). Dị thường thiếu hụt mưa trong

mùa hè El Nino là rõ ràng. Tuy nhiên, dị thường mưa không có xu thế rõ ràng

trong mùa hè La Nina.

1.2.2. Dự tính biến động của các đặc trưng gió mùa mùa hè

Hệ thống khí hậu toàn cầu được dự tính có những thay đổi đáng kể trong

tương lai. Đến cuối thế kỷ 21, nhiệt độ trung bình toàn cầu có thể tăng thêm 4oC

so với thời kỳ cơ sở theo kịch bản RCP8.5 [62]. Sự gia tăng nồng độ khí nhà kính

theo các kịch bản phát thải có tác động đến biến động GMMH [36, 62, 67, 79,

82]. Cùng với xu thế ấm lên toàn cầu trong tương lai theo các kịch bản, hoạt động

của GMMH châu Á được dự tính biến đổi khác nhau ở các khu vực. Theo IPCC,

thời điểm bắt đầu gió mùa mùa hè sớm hơn và kết thúc muộn hơn dẫn đến sự

chậm pha của mùa mưa [62]. Nhìn chung, các nhận định về biến động của GMMH

trong tương lai theo các phương án kịch bản nồng độ KNK còn ở mức độ chưa

chắc chắn cao [32, 62]. Điều này là do sự không đồng nhất cao giữa các phương

án mô hình trong dự tính biến động GMMH [32, 61, 62, 70, 78]. Hay nói cách

khác, vẫn tồn tại hạn chế trong việc nắm bắt được các quá trình động lực có thể

dẫn đến sự thay đổi của hệ thống khí hậu của các mô hình. Ví dụ như các mô hình

chưa nắm bắt được các quá trình hồi tiếp trong khí quyển do sự gia tăng nồng độ

KNK. Do vậy, dẫn đến sự sai khác nhau giữa các kết quả mô hình và có thể là các

kết quả chưa chính xác. Hơn nữa, tính chưa chắc chắn ở đây còn liên quan đến

tính chưa chắc chắn của các kịch bản nồng độ KNK.

Nhiều nghiên cứu so sánh chất lượng mô phỏng khí hậu bằng hệ thống mô

hình CMIP5 và CMIP3 đã được thực hiện [62, 74, 98, 101, 110]. Những cải tiến

rõ ràng về mặt vật lý mô hình, sơ đồ sol khí và độ phân giải đã được công bố

20

[101], cùng với các đánh giá kỹ năng mô phỏng của hệ thống mô hình CMIP5.

Kỹ năng nắm bắt hoạt động của GMMH châu Á, Úc và Tây Bắc TBD trong mô

hình CMIP5 đã được cải thiện đáng kể so với CMIP3 [74, 110].

Do khác nhau về phân bố lục địa - đại dương và các nhân tố địa phương,

biến đổi của GMMH trong tương lai do sự ấm lên toàn cầu là không đồng nhất

giữa các khu vực [32, 41, 51, 102]. Xu thế chung là lượng mưa GMMH được dự

tính gia tăng cùng với sự ấm lên toàn cầu theo các kịch bản nồng độ KNK. Đồng

thời, lượng ẩm trong khí quyển và biến động lượng mưa GMMH được dự tính gia

tăng trong tương lai [41, 60, 68, 70, 79, 81]. Tuy nhiên, dòng vượt xích đạo và

hoàn lưu kinh hướng vùng nhiệt đới trong mùa GMMH được dự tính yếu đi [100,

103]. Các tác giả cho rằng, sự gia tăng lượng ẩm trong bầu khí quyển khiến lượng

mưa tăng. Dòng vượt xích đạo và hoàn lưu kinh hướng hướng vùng nhiệt đới giảm

là do gradient nhiệt độ kinh hướng giảm (nhân tố nhiệt lực) [32]. Sự ấm lên của

các đại dương khiến gia tăng hội tụ ẩm ở mực thấp và gia tăng lượng mưa trong

mùa GMMH ngay cả khi hoạt động của đới gió Tây Nam yếu đi [43, 80, 103].

Các hiện tượng cực đoan do mưa lớn trong mùa GMMH cũng được dự tính gia

tăng trong tương lai theo các kịch bản KNK [32, 33, 60, 66, 74]. Biến động lượng

mưa trong mùa GMMH ở ngưỡng mưa nhỏ đến trung bình không có xu thế biến

đổi rõ ràng [55, 67]. Bên cạnh đó, một số nhận định cho thấy nguy cơ mùa hè sẽ

khô hơn trong tương lai do quá trình hồi tiếp động lực (dynamical feedback) trong

bối cảnh gia tăng nồng độ KNK [33, 36].

Hầu hết các nghiên cứu tập trung vào dự tính biến động IAV của GMMH.

Trong khi đó, rất ít các nghiên cứu đánh giá về biến động ISV. Một trong số các

nghiên cứu biến động ISV của một số đặc trưng GMMH đã được thực hiện dựa

vào các kết quả mô hình CMIP3 [78], dự tính gián đoạn GMMH tăng cường về

tần suất và độ dài. Sau này, với những cái tiến đáng kể của hệ thống mô hình

CMIP5, nhiều nghiên cứu dự tính biến động GMMH đã được thực hiện. Kết quả

tổ hợp 20 mô hình CMIP5 [74] vào cuối thế kỷ 21 cho thấy, gió mùa mùa hè Châu

Á có xu thế bắt đầu sớm hơn và kết thúc muộn hơn so với hiện tại. Đồng thời

21

cường độ gió mùa mùa hè vào cuối thế kỷ cũng mạnh hơn. Vùng hoạt động của

gió mùa sẽ mở rộng sang phía Đông. Sự biến động này có tương quan chặt chẽ

với sự biến động của ENSO. Lượng mưa và các hiện tượng cực đoan mưa lớn

trong mùa GMMH được dự tính gia tăng; tăng nhiều nhất theo kịch bản RCP8.5

[66]. Trên khu vực Đông Á, dự tính biến động theo kịch bản RCP4.5 và RCP8.5

[93] cho thấy, biến động ISV của GMMH gia tăng trong tương lai. Kết quả nghiên

cứu cho thấy, biến động IAV của lượng mưa GMMH được dự tính gia tăng về

cường độ và mức độ biến động. Thời điểm chuyển mùa diễn ra đột ngột hơn tại

thời điểm bắt đầu. Tuy nhiên, thời điểm bắt đầu sớm/muộn và mức độ biến động

của thời điểm bắt đầu được dự tính không biến đổi rõ ràng so với thời kỳ cơ sở.

Dự tính biến động IAV của GMMH ở khu vực Ấn Độ vào cuối thế kỷ 21

theo kịch bản RCP8.5 từ sản phẩm của 20 mô hình CMIP5 [82] đã sử dụng chỉ

tiêu về lượng mưa đại diện cho hoạt động của GMMH. Chỉ số thống kê STD được

sử dụng để xác định mức độ biến động IAV của GMMH. Dự tính biến động IAV

của GMMH được thực hiện bằng cách so sánh chỉ số STD trong tương lai (2050-

2100) với STD trong quá khứ (1900-1950). Minh họa kết quả được trình bày trên

Hình 1.8 cho thấy hầu hết các phương án (17/20 phương án mô hình) đều dự tính

gia tăng biến động GMMH vào nửa cuối thế kỷ 21 so với thời kỳ quá khứ. Trong

đó, biến động IAV được dự tính gia tăng đáng kể nhất theo kịch bản RCP8.5, với

mức độ tăng của chỉ số STD lên tới 60% (theo phương án mô hình: FGOALS-s2,

BCC-CSM1.1, HadGEM2-ES). Mức độ biến động IAV của GMMH là thấp hơn

hoặc thậm chí giảm theo các phương án kịch bản RCP2.6 và RCP4.5.

22

Hình 1.8. Dự tính biến đổi (%) của chỉ số STD (ký hiệu là std) lượng mưa

GMMH vào nửa cuối thế kỷ 21 (2050-2100) so với nửa đầu thế kỷ 20 (1900-

1950) theo kịch bản RCP8.5 (đỏ), RCP6.0 (cảm), RCP4.5 (xanh lá cây), RCP2.6

(xanh lam) (Nguồn: Menon, A và nnk, 2013) [82]

Trên cơ sở 20 mô hình CMIP5 như trong nghiên cứu [82], một số tác giả

khác đã thực hiện đánh giá mô phỏng khí hậu thời kỳ 1951-1999 và lựa chọn 4

phương án mô hình có kỹ năng mô phỏng tốt nhất để thực hiện dự tính biến động

ISV và IAV của GMMH ở khu vực Ấn Độ thời kỳ 2051-2099 theo kịch bản

RCP8.5 [95]. Trong nghiên cứu này, các tác giả đã lựa chọn 4 phương án mô hình

23

và 1 phương án tổ hợp để đưa ra dự tính biến động. Cùng với sự gia tăng nồng độ

KNK theo kịch bản RCP8.5, biến động IAV của GMMH được dự tính gia tăng

vào nửa cuối thế kỷ 21 so với thời kỳ quá khứ. Kết quả này là phù hợp với nghiên

cứu của các tác giả trước đó [82] cho khu vực Ấn Độ. Mức độ biến động IAV

được dự tính gia tăng trong cả trường hợp GMMH hoạt động mạnh và GMMH

hoạt động yếu (Hình 1.8). Một điểm đáng lưu ý, gia tăng biến động GMMH có

thể liên quan đến tác động của tác động của sự ấm lên toàn cầu đối với hoạt động

của ENSO [95] đã được đề cập đến trong nghiên cứu khác.

Hình 1.8. Dự tính biến động IAV của chỉ số GMMH (%) trong thời kỳ 2051-

2099 so với thời kỳ 1951-1999 theo kịch bản RCP8.5 trong các năm có cường

độ GMMH mạnh và yếu (mạnh - màu xanh; yếu - màu đỏ) từ 4 phương án mô

hình và phương án tổ hợp (B4MMM) (Nguồn: S. Sharmila và nnk, 2015) [95]

Trên cơ sở chỉ số RI [95], biến động ISV của GMMH Ấn Độ được dự tính

gia tăng trong tương lai do sự gia tăng của các hiện tượng cực đoan mưa lớn. Kết

quả dự tính biến động ISV cho thấy, gia tăng biến động đối với mưa vừa (RI trong

khoảng 10-40 mm/ngày) và mưa lớn (RI lớn hơn 40 mm/ngày); giảm biến động

đối với mưa nhỏ (RI nhỏ hơn 10 mm/ngày). Bên cạnh đó, tính toán đối với dao

động 10-90 ngày cho thấy, chu kỳ dưới 30 ngày được dự tính giảm; tăng với chu

kỳ trên 30 ngày. Số đợt hoạt động của GMMH ở quy mô thời gian ngắn được dự

24

tính giảm từ 5 đến 15%; tăng từ 8 đến 18% đối với số đợt có quy mô thời gian dài

hơn. Số đợt gián đoạn GMMH ở quy mô thời gian ngắn và dài đều được dự tính

gia tăng, với mức tăng từ 10 đến 20%.

Một số nghiên cứu khác sử dụng mô hình khí hậu khu vực (RCM) trong

nghiên cứu dự tính biến động GMMH ở khu vực Đông Á [58] và Đông Nam Á

[35]. Với mô phỏng (1976-2005) và dự tính (2070-2099) bằng mô hình RegCM4

sử dụng số liệu đầu vào từ GFDL-ESM2M theo kịch bản RCP4.5 và RCP8.5 [58]

cho thấy, lượng mưa và mức độ biến động được dự tính gia tăng trong tương lai

ở Đông Á. Trên khu vực Đông Nam Á, lượng mưa trong thế kỷ 21 được dự tính

là tăng lên ở phần phía Bắc (từ vĩ tuyến 20o Bắc trở ra); giảm đi ở phía Nam; gió

Tây mực 850hPa được tăng cường [35].

1.3. Các nghiên cứu ở trong nước

Nghiên cứu GMMH là một chủ đề khoa học quan trọng và thu hút nhiều

nhà khoa học trong nước quan tâm. Các nghiên cứu đầu tiên được thực hiện từ rất

sớm và đã đúc kết được những nét đặc trưng cơ bản của GMMH ở Việt Nam [27].

Sau này, nhiều nghiên cứu khác đã được thực hiện dựa trên bộ số liệu dài hơn và

đầy đủ hơn. Hoạt động của GMMH có liên quan chặt chẽ với hoạt động của các

trung tâm tác động [1, 11, 13, 17, 22, 28, 29]. Trong các chủ đề về GMMH, chủ

đề nghiên cứu thời điểm bắt đầu hoạt động [5, 24, 49, 118] và bắt đầu mùa mưa

[6, 50] đã thu hút nhiều nhà khoa học. Bên cạnh đó, nhiều nghiên cứu đã đề cập

đến vấn đề về hệ quả mưa GMMH [6, 44] và mối quan hệ với ENSO [2, 15, 16,

25, 26]. Một số nghiên cứu đã đề xuất chỉ tiêu và chỉ số xác định đặc trưng GMMH

ở khu vực Việt Nam [5, 18, 19, 12, 25, 49, 44, 118], cũng như dự báo hoạt động

của GMMH [10].

1.3.1. Các nghiên cứu về đánh giá biến động của gió mùa mùa hè

Nghiên cứu đánh giá biến động GMMH là một khía cạnh vẫn còn khá mới

mẻ, nổi bật hơn cả là các đánh giá biến động IAV trong các pha ENSO. Tác động

của ENSO đến GMMH là quá trình tác động gián tiếp thông qua sự biến đổi của

hoàn lưu Walker [15]. Các nghiên cứu đã cho thấy, hoàn lưu Walker hoạt động

25

mạnh hơn trong pha La Nina và yếu hơn trong pha El Nino. Những thay đổi về

hoàn lưu quy mô lớn tương ứng với các pha ENSO, dẫn đến những hệ quả thời

tiết khác nhau và tác động của các pha ENSO thường mang tính trễ pha [26]. Biến

động ISV của hoàn lưu GMMH cũng đã được đề cập thông qua đánh giá quá trình

tăng cường/suy yếu gió mùa Tây Nam [7] và các chỉ số gió mùa [2, 25, 26]. Tuy

nhiên, các nghiên cứu này chỉ đánh giá cho khu vực nhỏ [25, 26] hoặc sử dụng

chỉ số chưa kiểm chứng tính phù hợp [2].

Trên cơ sở số liệu mưa CMAP, hoàn lưu gió và OLR của NCEP/NCAR,

các đánh giá tác động của ENSO đến biến động của GMMH ở khu vực Nam Bộ

[26] cho thấy, có sự ảnh hưởng trễ pha từ 1 đến 3 tháng của ENSO đến biến động

GMMH và lượng mưa. GMMH biến động mạnh hơn trong giai đoạn hậu ENSO

so với giai đoạn ENSO phát triển. Lượng mưa GMMH giảm trong mùa hè El Nino

và tăng trong mùa hè La Nina; tuy nhiên tác động của ENSO không đồng đều giữa

các tháng. Trong những năm ENSO được thiết lập, biến động lượng mưa GMMH

có sự phân hóa giữa khu vực Đông và Tây Nam Bộ.

Nghiên cứu dựa trên số liệu U850hPa của NCAR/NCEP thời kỳ 1950 -

2010, các đặc trưng GMMH có biến động qua các năm [2]. Trong đó, ngày bắt

đầu GMMH có xu thế đến sớm và ngày kết thúc có xu thế đến muộn dần, dẫn đến

độ dài mùa có xu thế gia tăng. Số nhịp GMMH có xu thế tăng, nhưng không rõ

ràng; cực đại số nhịp là 18 và 13 vào các năm 1998 và 2010; cực tiểu số nhịp là 2

và đều xảy ra vào thời kỳ đầu và giữa giai đoạn nghiên cứu. Tác giả cũng cho

rằng, cường độ GMMH có xu thế yếu dần và biến động mạnh mẽ qua các năm.

1.3.2. Các nghiên cứu về dự tính biến động gió mùa mùa hè

Ở Việt Nam, bài toán dự tính khí hậu được quan tâm nghiên cứu với các

kết quả dự tính chủ yếu dựa vào mô hình thống kê. Cùng với sự phát triển mạnh

mẽ của khoa học tính toán, nhiều nghiên cứu dự tính khí hâ dựa trên các phương

án mô hình động lực hiện đại đã được thực hiện [3, 9, 65]. Gần đây, các kết quả

nghiên cứu dự tính khí hậu bằng mô hình động lực đã được công bố trong kịch

bản quốc gia về biến đổi khí hậu [19].

26

Một trong những nghiên cứu dự tính GMMH đầu tiên cho khu vực Việt

Nam được thực hiện năm 2014 [65]. Trong nghiên cứu này, dự tính biến đổi thời

điểm bắt đầu và lượng mưa gió mùa được tính toán theo kết quả mô phỏng (1986-

2005) và dự tính (2045 - 2065; 2080 - 2099) với kịch bản RCP8.5 từ sản phẩm

mô hình CSIRO/CCAM. Chỉ tiêu được sử dụng để xác định thời điểm bắt đầu

GMMH dựa trên trung bình trượt 5 ngày của U850hPa và lượng mưa. Cụ thể, chỉ

tiêu xác định thời điểm bắt đầu: (1) Lượng mưa trung bình 5 ngày (mm/ngày) lớn

hơn giá trị ở ngưỡng phân vị 50% thời kỳ 1986-2005; (2) Trung bình 5 ngày của

U850hPa là gió Tây (giá trị dương); (3) Cả hai chỉ tiêu nêu trên phải kéo dài trong

5 ngày liên tục. Chỉ tiêu đánh giá mức độ biến động là chỉ số STD cho 7 vùng khí

hậu Việt Nam.

Kết quả nghiên cứu cho thấy [65], cường độ có xu thế giảm và thời điểm

bắt đầu GMMH có xu thế đến sớm hơn vào giữa và cuối thế kỷ 21 so với thời kỳ

cơ sở. Tuy nhiên, mức độ biến đổi của thời điểm bắt đầu GMMH được dự tính là

không thay đổi đáng kể. Thời điểm bắt đầu được dự tính biến đổi nhiều nhất vào

giữa thế kỷ 21 là sớm hơn 6 ngày ở khu vực Bắc Trung Bộ. Mùa mưa được dự

tính ngắn lại ở các thời kỳ trong tương lai do thời điểm kết thúc đến sớm. Mức độ

giảm của độ dài mùa GMMH vào cuối thế kỷ 21 có thể đến 43% ở Nam Trung

Bộ (tương ứng 33 ngày) và 59% ở Bắc Trung Bộ (tương ứng 58 ngày). Tương

ứng với xu thế đó, lượng mưa GMMH cũng được dự tính giảm đáng kể ở các thời

kỳ trong tương lai, với mức giảm từ 11 đến 59%.

Như vậy có thể thấy, mặc dù thời điểm bắt đầu GMMH được dự tính biến

đổi và biến động không nhiều; độ dài mùa và lượng mưa biến đổi rất đáng kể [65].

Một điều đáng lưu ý, các tác giả chưa phân tích khách quan lựa chọn các chỉ tiêu

này. Do vậy, đây có thể là nguyên nhân dẫn đến sự biến đổi rất nhiều về độ dài

mùa và lượng mưa trong dự tính. Đối với khu vực chịu sự tác động bởi nhiều nhân

tố như Việt Nam, việc sử dụng kết hợp đồng thời chỉ tiêu mưa và U850hPa để xác

định các đặc trưng GMMH là không hợp lý [112].

27

Gần đây, các kết quả dự tính biến đổi thời điểm bắt đầu GMMH cho 7 vùng

khí hậu Việt Nam dựa trên sản phẩm dự tính bằng mô hình PRECIS [9] và được

sử dụng trong kịch bản quốc gia về biến đổi khí hậu [19]. Kết quả cho thấy,

GMMH ở khu vực Việt Nam được dự tính đến sớm hơn vào giữa và cuối thế kỷ

21.

1.4. Tổng quan chỉ số gió mùa mùa hè

Chỉ số gió mùa là một dạng của chỉ số khí hậu dùng để phản ánh một cách

đặc trưng nhất diễn biến của gió mùa trên các khu vực khác nhau. Do vậy, chỉ số

gió mùa là một công cụ quan trong phục vụ các nghiên cứu gió mùa và biến động

của chúng. Để xây dựng được chỉ số GMMH, điểm mấu chốt quan trọng nhất là

cần phải dựa vào định nghĩa và bản chất vật lý của GMMH [108].

Một số chỉ số GMMH đã được đề xuất cho khu vực gió mùa châu Á – TBD

[12] chủ yếu dựa trên chỉ tiêu về hoàn lưu (Bảng 1.1). Trên cơ sở phân tích về

những ưu/nhược điểm của các chỉ tiêu cho khu vực Biển Đông, các tác giả [112]

cho rằng, không nên kết hợp giữa U850hPa với lượng mưa để xác định các đặc

trưng GMMH, cũng như xây dựng chỉ số.

Chỉ số SCSSM đã được công bố và sử dụng để mô tả hoạt động của GMMH

ở khu vực Biển Đông [112] là trung bình U850hPa (5oN - 15oN và 110oE - 120oE).

Chỉ số này có thể mô tả được sự bùng phát đột ngột của GMMH ở khu vực Biển

Đông. Tuy nhiên, việc xác định thời điểm bắt đầu và kết thúc hoạt động của

GMMH ở khu vực này là hết sức phức tạp do các nguyên nhân: (1) Xâm nhập

từng đợt về phía Nam của front lạnh; (2) Bắt đầu GMMH “giả” ở phía Bắc do

hoạt động của đới gió Tây từ khu vực Nam Á; (3) Tác động của đới gió Đông

mực thấp có nguồn gốc từ rìa của áp cao Bắc TBD; (4) Dòng vượt xích đạo ở khu

vực Indonesia. Do vậy, miền tính của chỉ số GMMH có thiên hướng dịch chuyển

xuống phía Nam của khu vực Biển Đông.

28

Bảng 1.1. Tổng hợp các chỉ số GMMH cho khu vực gió mùa châu Á – TBD

(Nguồn: Trần Việt Liễn, 2007) [12]

Chỉ số Loại chỉ

số Khu vực Phương pháp tính Tác giả

AIMR Mưa Ấn Độ Lượng mưa toàn Ấn Độ Parthasarathy

(1992)

WYI Hoàn lưu

vĩ hướng

Nhiệt đới

Châu Á

U850-U200

(0-20oN, 40-110

oE)

Weber và Yang

(1992)

DU2

(SEAM)

Hoàn lưu

vĩ hương

Đông Nam

Á

U850(5-15oN, 90-130

oE) -

U850(22.5-32.5oN, 110-

140oE)

Wang và Fan

(1999)

RM1 Hoàn lưu

kinh hướng Nam Á

(V850 – V200)

(10o – 30oN, 70 – 110oE)

Lau và nnk

(2000)

RM2

(EAMI)

Hoàn lưu

vĩ hướng Đông Á

U200(40-50oN, 110-150

oE)-

U200(25-35oN, 110-150

oE)

Lau và nnk

(2000)

IMI Hoàn lưu

vĩ hướng Nam Á

U850(5-15oN, 40-80

oE)-

U850(20-30oN, 60-90

oE)

Wang và nnk

(2001)

WNPMI Hoàn lưu

vĩ hướng

Tây Bắc

TBD

U850(5-15oN, 100-130

oE)-

U850(20-30oN, 110-140

oE)

Wang và nnk

(2001)

AUSMI Hoàn lưu

vĩ hướng Australia U850(0-10

oS,120-150

oE

McBride và

nnk (1995)

SCSSM Hoàn lưu

vĩ hướng Biển Đông U850(5-15

oN,105-120

oE)

B. Wang, Lin

Ho, Y Zhang.

M.M. Lu,

(2004)

EASMI Hoàn lưu

vĩ hướng

Mùa hè

Đông Á

U850(10-20oN, 100-150

oE)-

U850(25-35oN, 100-150

oE)

Quingyun

Zhang,

Shiyang Tao

(1998)

29

Chỉ số Loại chỉ

số Khu vực Phương pháp tính Tác giả

SSI Hoàn lưu

kinh hướng

Ấn Độ

Dương

V850(15-30oN,85-100

oE) +

V850(0-15oS,40-55

oE)

Wang và Fan

(1999)

MHI

(HSAC

ELL)

Hoàn lưu

kinh hướng

Nam Á

(Harley

cell)

V850-V200

(10-30oN, 70-110

oE)

Goswami và

nnk (1999)

CI1 Đối lưu Bengal OLR(10-25oN, 70-100

oE)

Wang và Fan

(1999)

CI2 Đối lưu Philippine OLR(10-20oN, 115-140

oE)

Wang và Fan

(1999)

CSHL Hoàn lưu

vĩ hướng

Nam Bộ

Việt Nam

U850(2,5-12,5oN, 90-110

oE)

- U850(20,0-27,5oN, 105-

120oE)

Nguyễn Thị

Hiền Thuận

(2008)

Lưu ý: U, V là thành phần gió vĩ hướng và kinh hướng ở các mực tương

ứng; OLR là phát xạ sóng dài

Ở trong nước, nghiên cứu đề xuất các chỉ tiêu và chỉ số GMMH [2, 5, 12,

26, 28, 44, 118] chủ yếu tập trung xác định bắt đầu GMMH cho khu vực Tây

Nguyên và Nam Bộ. Đối với khu vực Tây Nguyên, chỉ tiêu xác định bắt đầu

GMMH dựa trên trung bình 5 ngày của lượng mưa và U850hPa [5] cho thấy, bắt

đầu GMMH ở khu vực Tây Nguyên xảy ra khi đồng thời tổng lượng mưa 5 ngày

vượt ngưỡng 25 mm và U850hPa chuyển từ Đông sang Tây. Cùng quan điểm này,

nghiên cứu xác định thời điểm bắt đầu GMMH trên khu vực Nam Bộ cũng đã

được thực hiện [118] và kiến nghị chỉ tiêu phù hợp mô tả bắt đầu GMMH là: (1)

Lượng mưa ngày vượt quá 5 mm/ngày và kéo dài liên tục trong 5 ngày; (2) Tốc

độ gió vĩ hướng trung bình ngày lớn hơn 0,5 m/s để tính toán ngày bùng phát cho

khu vực Nam Bộ. Nghiên cứu cho thấy ngày bắt đầu GMMH trung bình là ngày

12 tháng 5 với độ lệch chuẩn 11,6 ngày; bất đầu sớm nhất là ngày 19 tháng 4 năm

30

1979 và muộn nhất là ngày 9 tháng 6 năm 1993. Khi phân tích chỉ tiêu U850hPa

và gradient nhiệt độ mực trên cao [28], các tác giả chỉ ra rằng chỉ tiêu U850hPa

là phù hợp hơn cả để xác định thời điểm bắt đầu và có thể sử dụng để xây dựng

chỉ số GMMH cho khu vực Nam Bộ. Khảo sát của các tác giả cho thấy, chỉ tiêu

U850hPa vừa phản ánh được hoàn lưu quy mô lớn, đồng thời cũng phản ánh được

diễn biến mưa ở khu vực nghiên cứu.

Phân tích, đánh giá và lựa chọn chỉ số GMMH cho khu vực Việt Nam dựa

trên cơ sở mối quan hệ với lượng mưa quan cho thấy, các chỉ số GMMH ở khu

vực châu Á - TBD đều có quan hệ khá tốt với lượng mưa mùa hè. Trong đó, các

chỉ số hoàn lưu thể hiện rõ hơn mối quan hệ giữa GMMH châu Á với lượng mưa

[12]. Điều này cho thấy, hoạt động của GMMH ở khu vực Việt Nam là một bộ

phận khăng khít của GMMH châu Á - TBD. Tác giả [12] cũng cho rằng, khu vực

lựa chọn chỉ số ở Nam Trung Quốc hoặc Bắc Biển Đông sẽ phản ánh tốt hơn diễn

biến mưa ở khu vực ven biển Trung Bộ. Ngược lại, khu vực lựa chọn chỉ số

GMMH ở phía Nam sẽ phản ánh tốt hơn diễn biến lượng mưa ở Bắc Bộ, Tây

Nguyên và Nam Bộ.

Năm 2008, chỉ số hoàn lưu (CSHL) là U850hPa (2,5oN - 12,5oN, 90oE -

110oE) - U850hPa (20,0oN - 27,5oN, 105oE - 120oE) và chỉ số đối lưu (CSĐL)

được tính bằng -1x∆OLR(5-15oN, 100-115oE) được đề xuất và đánh giá là phù

hợp cho mô tả hoạt động của GMMH ở khu vực Nam Bộ. Trong đó, chỉ số CSHL

là phù hợp hơn trong việc mả diễn biến hoạt động của GMMH vào thời kỳ kết

thúc [26]. Theo tác giả, chỉ số CSHL được tính bằng hiệu số U850hPa giữa vùng

phía Nam và phía Bắc nhằm phản ánh được sự lấn át của đới gió từ phía Nam lên

so với đới gió của hoàn lưu vĩ độ trung bình. Đến nay, hai chỉ số này vẫn được

xem là các chỉ số GMMH duy nhất phục vụ nghiên cứu ở khu vực Nam Bộ.

Nhưng, chưa thể khẳng định có thể sử dụng các chỉ số này làm đại diện cho hoạt

động của GMMH ở Việt Nam. Hơn nữa, các chỉ số này mới chỉ dừng lại ở việc

phục vụ tính cường độ GMMH ở quy mô từ tháng đến mùa.

31

Gần đây, một cách tiếp cận mới trong đánh giá biến động mưa GMMH cho

các khu vực gió mùa trên thế giới [44] theo chỉ số NRM (NRM = sign (U850) x

abs (MSLP x U850)). Theo các tác giả [44], chỉ số NRM có thể áp dụng để xác

định bắt đầu mùa mưa GMMH trên các khu vực dựa trên quan điểm mưa là hệ

quả của GMMH. Thực tế, mưa không diễn ra liên tục và có thể là trễ pha so với

hoàn lưu gió, nên khí áp mực nước biển (MSLP) được lựa chọn để đại diện cho

lượng mưa. Kết quả nghiên cứu thử nghiệm cho khu vực Việt Nam và Biển Đông

cho thấy [44], chỉ số NRM phản ánh tốt diễn biến bắt đầu - gián đoạn - kết thúc

mưa GMMH. Nhìn chung, có thể thấy rõ ưu điểm của chỉ số này là phục vụ đánh

giá biến động mưa ở nhiều khu vực GMMH. Tuy nhiên, chỉ số này chưa chắc đã

phản ánh được biến động của GMMH ở khu vực như Việt Nam có sự giao tranh

của các hệ thống gió mùa và tác động của nhiều nhân tố địa phương.

1.5. Nhật xét cuối Chương 1

Nghiên cứu biến động của GMMH châu Á -TBD là một chủ đề được nhiều

nhà khoa học trên thế giới quan tâm và được thực hiện từ rất sớm. Các nghiên cứu

chủ yếu tập trung cho các khu vực GMMH điển hình như Ấn Độ, Đông Á và Tây

Bắc TBD. Các loại biến động của GMMH thường được đề cập đến là ISV, IAV

và IDV.

Trong những năm gần đây, vấn đề tác động của sự gia tăng nồng độ KNK

đến biến động của các đặc trưng GMMH là một chủ đề được nhiều tác giả quan

tâm. Tuy nhiên, các nhận định về biến đổi của sự biến động GMMH trong thế kỷ

21 do sự gia tăng KNK có tính không chắc chắn cao.

Ở trong nước, tác động của ENSO đến biến động của GMMH ở Nam Bộ

đã được đánh giá. Bên cạnh đó, đánh giá xu thế biến động của hầu hết các đặc

trưng quan trọng của GMMH đã được thực hiện theo chỉ số SCSSM. Tuy nhiên,

chỉ số GMMH được sử dụng trong hai nghiên cứu này vẫn chưa được kiếm chứng

tính đại diện cho hoạt động của GMMH trên lãnh thổ Việt Nam. Đối với bài toán

dự tính biến động của GMMH, đây là vấn đề còn mới mẻ và các kết quả mới chỉ

đề cập đến một phần nào đó của đặc trưng bắt đầu GMMH.

32

Chỉ số gió mùa là công cụ đơn giản và hiệu quả trong phản ánh hoạt động

của GMMH. Do vậy, rất nhiều chỉ số GMMH đã được nghiên cứu và đề xuất cho

3 khu vực gió mùa châu Á - TBD. Ở Việt Nam, chỉ số GMMH đã được đề xuất

cho khu vực Nam Bộ và chỉ số NRM được đề xuất phục vụ nghiên cứu biến động

mưa GMMH. Tuy nhiên, chưa có chỉ số nào được đề xuất để xác định diễn biến

hoạt động của GMMH trên lãnh thổ Việt Nam một cách đầy đủ nhất.

33

CHƯƠNG 2:

PHƯƠNG PHÁP VÀ SỐ LIỆU NGHIÊN CỨU

2.1. Phương pháp nghiên cứu

2.1.1. Phương pháp xác định chỉ số gió mùa mùa hè

a) Cách tiếp cận nghiên cứu đề xuất chỉ số

Đề xây dựng và đề xuất chỉ số gió mùa, điểm quan trọng nhất là cần phải

dựa vào định nghĩa và bản chất vật lý của nó. Từ đó, các đánh giá lựa chọn yếu tố

và khu vực đặc trưng được thực hiện. Bản chất của GMMH ở khu vực Việt Nam

là gió mùa Tây Nam xuất phát từ khu vực xích đạo Ấn Độ Dương (Nguyễn Đức

Ngữ, Nguyễn Trọng Hiệu, 2004); đới gió này có nguồn gốc là dòng vượt xích đạo

từ BCN lên BCB hoặc có thể là do phát sinh tại chỗ. Cũng theo các tác giả, hướng

gió và đường dòng ở tầng thấp về cơ bản là tương đồng nhau; từ trên mực 500hPa,

hướng chủ yếu của đường dòng là hướng Đông. Do vậy, chỉ số GMMH được đề

xuất phải phản ánh được diễn biến hoàn lưu quy mô lớn này.

Do lãnh thổ Việt Nam chịu sự tác động đồng thời của nhiều đới gió khác

nhau trong mùa GMMH, do vậy khu vực lựa chọn chỉ số phải có tín hiệu hoạt

động của đới gió Tây Nam mạnh mẽ và ổn định nhất; giảm thiểu tác động của các

đới gió khác.

Trên khu vực GMMH, hệ quả thời tiết rõ ràng nhất là gây mưa; đặc biệt là

khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ. Hơn nữa, do tác động của dãy Trường Sơn và

Hoàng Liên Sơn, hoạt động của GMMH gây hiệu ứng phơn tạo thời tiết khô nóng.

Do vậy, bên cạnh phản ánh được hoàn lưu quy mô lớn, chỉ số GMMH được gọi

là phù hợp cho khu vực Việt Nam khi đồng thời phản ánh được hệ quả mưa.

Tùy thuộc vào khu vực, diễn biến hoạt động của GMMH có thể được xác

định thông qua trường yếu tố khí hậu phù hợp. Trong đó, hai yếu tố phổ biến để

xây dựng chỉ số GMMH là OLR (phản ánh hoạt động đối lưu) và gió vĩ hướng

mực thấp (phản ánh hoàn lưu gió mùa). GMMH xuất hiện được đánh đấu bởi sự

thay thế đới gió Đông bởi đới gió Tây ở mực thấp (thông thường lựa chọn

U850hPa làm đại diện). Khi gió Tây xuất hiện cũng đồng thời kéo theo sự xuất

34

hiện của mưa quy mô lớn. Tuy nhiên, gió Tây và mưa thường xuất hiện lệch pha

nhau. Đặc biệt ở một số khu vực có địa hình phức tạp hoặc nơi chuyển giao giữa

các đới gió mùa, gió Tây và mưa thường có mối quan hệ yếu với nhau. Hơn nữa

ở các khu vực này, diễn biến mưa không diễn ra một cách đều đặn như diễn biến

của hoàn lưu gió.

b) Phương pháp giải quyết bài toán đề xuất chỉ số gió mùa:

(1) Lựa chọn trường khí tượng và miền tính phù hợp để phản ánh tốt diễn

biến hoạt động của GMMH ở khu vực Việt Nam.

- Lựa chọn trường khí tượng: Trên cơ sở phân tích kế thừa các nghiên cứu

trước đó, trường U850hPa được lựa chọn làm đại diện cho hoạt động GMMH ở

khu vực Việt Nam thông qua đề xuất chỉ số VSMI.

GMMH hoạt động là sự thay đổi về hoàn lưu quy mô lớn, kéo theo đó là

những thay đổi về đối lưu, hội tụ ẩm và hệ quả là gây mưa. Hay nói cách khác quá

trình đối lưu và mưa thường trễ pha so với sự thay đổi về hoàn lưu quy mô lớn.

Đặc biệt đối với khu vực như Việt Nam, hệ quả mưa không chỉ đến từ hoạt động

của GMMH, mà còn do tác động của nhiều nhân tố khác gây ra (nhiễu động,

ITCZ, XTNĐ, gió đất - biển, địa hình, xâm nhập lạnh, …). Do vậy, việc sử dụng

kết hợp đồng thời chỉ tiêu gió với các chỉ tiêu khác (đối lưu, mưa) có thể dẫn đến

những sai lầm. Một số nghiên cứu gần đây đã khẳng định, chỉ tiêu gió (U850hPa)

là phù hợp hơn cả để xây dựng chỉ số GMMH [12, 26, 28, 29].

- Lựa chọn miền tính: Do tính chất phức tạp của hoàn lưu gió ở khu vực Việt

Nam, việc lựa chọn miền tính để xây dựng chỉ số GMMH là rất quan trọng. Miền

tính được lựa chọn sao cho phản ánh được là khu vực chịu sự chi phối chính của

GMMH và tránh tác động của các đới gió khác. Mặt khác, miền tính chỉ số GMMH

cần được mở rộng trên phạm vi không gian đủ lớn để loại bỏ những nhiễu động

mang tính địa phương và nắm bắt được sự mở rộng của đới gió Tây Nam trên quy

mô lớn. Phương pháp nghiên cứu chính là phân tích bản đồ phân bố theo không

gian của trường gió mực 850hPa trong mùa hè.

35

Phương pháp phân tích hàm trực giao tự nhiên (EOF) [45] đối với trường

U850hPa theo lý thuyết phân tích chuỗi của Fourier với đối số là thời gian được

ứng dụng. Mục đích của việc sử dụng phương pháp phân tích EOF là nhằm xác

định phân bố theo không gian của thành phần chính U850hPa chi phối trong mùa

GMMH ở khu vực Việt Nam. Về mặt bản chất, phân tích EOF là một dạng của

phương pháp phân tích thành phần chính (Principal Component - PC). Trong

nghiên cứu khí hậu, phương pháp phân tích EOF thường được ứng dụng để phân

tích theo không gian (hình thế phân bố) và thời gian (dạng dao động). Về mặt

thống kê, phân tích EOF không xét đến giả thuyết phân bố xác suất và không thực

hiện kiểm nghiệm thống kê. Bản chất của phương pháp này là tách trường khí

tượng thành các ma trận trực giao (độc lập) về mặt toán học.

(2) Chỉ số GMMH phản ánh được hoàn lưu quy mô lớn và hệ quả mưa

Để kiểm nghiệm khả năng phản ánh hoàn lưu quy mô lớn và hệ quả mưa,

chúng tôi tiến hành tính toán hệ số tương quan với trường gió vĩ hướng (U) ở các

mực (850, 700, 500 và 300hPa) và với lượng mưa quan trắc. Kết quả tính toán hệ

số tương quan được kiểm nghiệm mức độ tin cậy 95 và 99% theo kiểm nghiệm t-

test [45]. Kết quả kiểm nghiệm khả năng phản ánh hệ quả mưa của chỉ số GMMH

được đề xuất (VSMI) sẽ được so sánh chỉ số SCSSM [110] và chỉ số CSHL [26].

Các chỉ số GMMH này (Hình 2.1) được tính toán như sau:

SCSSM = U850hPa(5 - 15oN,110 - 120oE)

CSHL = U850hPa(2,5-12,5oN; 90-120oE)-U850hPa(20-27,5oN; 105-120oE)

VSMI = U850hPa(5 - 15oN, 100 - 110oE)

Tính toán kiểm nghiệm khả năng phản ánh hoàn lưu quy mô lớn được thực

hiện đối với chỉ số VSMI. Phương pháp kiểm nghiệm được thực hiện dựa trên hệ

số tương quan giữa chuối số liệu VSMI với số liệu ô lưới CFSR của trường U các

mực khí quyển (850, 700, 500 và 300hPa) ở quy mô trung bình mùa. Mức độ tin

cậy được đánh giá theo kiểm nghiệm t-test [45].

36

Tính toán hệ số tương quan để kiểm nghiệm khả năng phản ánh mưa

GMMH được thực hiện ở quy mô thời gian là hậu. Mức độ tin cậy được đánh giá

theo kiểm nghiệm t-test [45].

Hình 2.1. Mô tả khu vực tính toán các chỉ số gió mùa mùa hè

2.1.2. Phương pháp tính toán các đặc trưng gió mùa mùa hè

Các đặc trưng được tính theo chỉ số VSMI:

- Thời điểm bắt đầu GMMH: Trong thời kỳ diễn ra bắt đầu GMMH, quá

trình biến đổi về hoàn lưu diễn ra nhanh, đột ngột và phản ánh sự thay thế gió

Đông bởi gió Tây trên quy mô lớn ở mực thấp. Để loại bỏ nhiễu động và đảm bảo

gió Tây đã hoạt động ổn định (GMMH hoạt động), thời điểm bắt đầu GMMH là

hậu (pentad) đầu tiên trong tối thiểu hai hậu liên tiếp tồn tại chỉ số VSMI có dấu

“dương” (gió Tây thay thế gió Đông). Trên cơ sở phân tích chuỗi số liệu chỉ số

VSMI thời kỳ 1981-2010 (Phụ lục 2), thời điểm bắt đầu GMMH được tính bắt

đầu từ hậu thứ 21.

- Thời điểm kết thúc GMMH: Thời điểm kết thúc hoạt động của GMMH

được đánh dấu bởi quá trình thay đổi hoàn lưu quy mô lớn từ gió Tây sang gió

Đông ở mực thấp. Quá trình kết thúc GMMH thường diễn ra chậm chạp và có sự

giao tranh của nhiều đới gió. Do vậy, việc xác định thời điểm kết thúc hoạt động

của GMMH thường rất phức tạp. Kết quả phân tích chuỗi số liệu thời kỳ 1981-

37

2010 (Phụ lục 3), chỉ tiêu đối với thời điểm kết thúc hoạt động của GMMH được

xác định là hậu đầu tiên trong ba hậu liên tục có chỉ số VSMI mang dấu “âm” (gió

Đông thay thế gió Tây). Thời điểm kết thúc hoạt động của GMMH được tính toán

kể từ sau hậu thứ 50.

- Độ dài mùa GMMH : Độ dài mùa GMMH được xác định là thời gian kéo

dài từ thời điểm bắt đầu (hậu bắt đầu) đến hậu trước thời điểm kết thúc (hậu kết

thúc).

- Cường độ của GMMH: Cường độ GMMH được xác định là giá trị của

chỉ số VSMI (m/s).

- Số đợt gián đoạn GMMH: Một đợt gián đoạn GMMH được xác định là

thời kỳ có chỉ số VSMI mang dấu “âm” và tồn tại trong một hậu hoặc duy trì liên

tục trong nhiều hậu. Do vậy, một đợt gián đoạn có thể chỉ duy trì trong một hậu

hoặc nhiều hậu.

Các đặc trưng khác:

- Hoàn lưu gió mực 850hPa: Về cơ bản, hoàn lưu mực thấp (dưới 500hPa)

có sự tương đồng nhau về mặt hướng [16] và để loại bỏ tác động của địa hình,

hoàn lưu gió mực 850hPa được lựa chọn làm đại diện cho hoàn lưu GMMH ở khu

vực Việt Nam.

- Mưa trong mùa GMMH ở khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ: Biến động

IAV được thực hiện đối với lượng mưa ở quy mô tháng và mùa GMMH (tháng 5

- tháng 9). Biến động ISV được thực hiện đối với lượng mưa quy mô hậu, tính từ

hậu bắt đầu đến thời điểm trước hậu kết thúc.

2.1.3. Tính toán biến động của các đặc trưng gió mùa mùa hè

Biến động của các đặc trưng

Biến động ISV được thể hiện qua chu kỳ tăng/giảm của các đặc trưng

GMMH so với trung bình mùa [105]. Chu kỳ tăng/giảm trong mùa được thể hiện

qua diễn biến thực tế và các chỉ số thống kê (chuẩn sai và biến suất)

38

Biến động IAV được xác định là sự thay đổi tăng/giảm của đặc trưng

GMMH xung quanh trạng thái trung bình nhiều năm, nghĩa là lớn hơn hoặc nhỏ

hơn giá trị trung bình nhiều năm [96, 119].

Hình 2.2 cho thấy, có sự khác nhau cơ bản giữa biến động khí hậu (Climate

Variability) với dao động khí hậu (Climate Oscillations) và biến đổi khí hậu

(Climate Change). Biến động khí hậu được xem xét sự thăng/giáng của yếu tố khí

hậu ở quy mô thời gian ngắn (năm đến thập kỷ) so với trạng thái trung bình; dao

động khí hậu là sự thăng/giáng của giá trị trung bình thời gian dài (thập kỷ đến

nhiều thập kỷ); biến đổi khí hậu là xu thế dịch chuyển của nền khí hậu ở quy mô

thời gian dài hơn (nhiều thập kỷ đến hàng thế kỷ) được tính từ biến động khí hậu.

Hình 2.2. Minh họa biến động IAV và biến đổi khí hậu: Biến động khí hậu được

tính ở quy mô thời gian ngắn (năm đến thập kỷ); dao động khí hậu được tính từ

biến động khí hậu nhưng ở quy mô thời gian dài hơn (thập kỷ đến nhiều thập

kỷ); biến đổi khí hậu là xu thế dịch chuyển của điều kiện khí hậu ở quy mô thời

gian dài (nhiều thập kỷ đến hàng thế kỷ) (Nguồn: Leung Wing-mo, 2005) [75]

39

Xác định mức độ biến động

Một số chỉ số thống kê mô tả sự phân tán của yếu tố khí hậu xung quanh

trạng thái trung bình ở quy mô thời gian xác định (tháng, mùa, năm, nhiều năm)

thường được sử dụng như [20]: Chuẩn sai (Anomaly-), độ lệch tiêu chuẩn

(Standard Deviation-STD), phương sai mẫu (Variance-D), độ nhọn (E), độ lệch

trung bình tuyệt đối (Va), biên độ (QA) và biến suất hay hệ số biến thiên (Cv).

Trong khuôn khổ nghiên cứu của luận án, một số chỉ thống kê sau được

tính toán:

(1) Chuẩn sai (hoặc độ lệch - ) được xác định theo công thức sau:

tx x (2.1)

Trong đó, x là giá trị trung bình thời kỳ 1981-2010 hoặc trung bình mùa.

(2) Độ lệch tiêu chuẩn (STD)

x xSD D (2.2)

Phương sai D được tính như sau:

2

1

1( )

n

x tt

D x xn

(2.3)

Trong đó xt, t=1...n là chuỗi các giá trị của yếu tố X.

Thực tế, phương sai (D) có thể đại diện cho tính biến động xung quanh đại

lượng trung bình của chuỗi. Trong khi đó, STD có cùng thứ nguyên với đại lượng

được tính toán. Do vậy, thông thường người ta sử dụng STD làm thước đo đánh

giá mức độ biến động (phân tán) của các thành phần trong chuỗi xung quanh giá

trị trung bình [20]. STD càng lớn, mức độ biến động (phân tán) của chuỗi càng

lớn và ngược lại.

(3) Hệ số biến thiên (Cv) còn được gọi là biến suất tương đối hay hệ số biến

động.

Cv phản ánh tương quan so sánh giữa STD và độ lớn của trung bình của

chuỗi x và được xác định theo công thức sau:

40

xv

SDC

x (2.4)

Thực tế Cv thường được lấy đơn vị là phần trăm (%) và được tính theo công

thức sau:

.100xv

SDC

x (2.5)

Đối với biến động ISV, phân tích diễn biến ở quy mô thời gian quy mô hậu

của các yếu tố (hoặc độ lệch so với trung bình mùa hè) xảy ra trong mùa GMMH

được thực hiện.

Biến động trong các pha ENSO

Phương pháp đánh giá được thực hiện dựa trên cơ sở so sánh các đặc trưng

thống kê trong các mùa hè ENSO. Do vậy, việc đầu tiên là cần phải phân định các

mùa hè ENSO, có thể được xác định thông qua các chỉ số: SOI, SSTA tại các

vùng Nino (Nino1, Nino2, Nino3, Nino4, Nino1.2 và Nino3.4), chỉ số ENSO hỗn

hợp và chỉ số ENSO tổng hợp (MEI).

Chỉ số Nino đại dương (ONI) được tính bằng trung bình trượt 3 tháng của

SSTA tại khu vực Nino3.4 (SSTA Nino3.4), sử dụng để xác định mùa hè ENSO.

Kết quả xác định các đợt ENSO thời kỳ 1981-2010 được kế thừa từ CPC (Phụ lục

4) [42]. Trong nghiên cứu này, mùa hè ENSO được xác định là mùa hè (tháng 5

đến tháng 9) thỏa mãn đồng thời hai điều kiện sau:

(1) Mùa hè ENSO là mùa hè phải nằm trong một đợt ENSO được xác định

theo chỉ số ONI và chỉ tiêu của CPC [42];

(2) Thỏa mãn điều kiện có chỉ số ONI đạt ngưỡng ±0,5oC trong 3 tháng liên

tục.

Kết quả xác định mùa hè ENSO được trình bày ở nội dung tiếp theo (Bảng

2.1 đến Bảng 2.3).

Dự tính biến động của GMMH

Các thời kỳ tính toán:

- Thời kỳ cơ sở: 1986-2005;

41

- Thời kỳ trong tương lai: Giữa thế kỷ 21 (2046 - 2065) và cuối thế kỷ 21 (2080

- 2099).

Phương pháp dự tính:

Phương pháp dự tính biến động của các đặc trưng GMMH được thực hiện

bằng cách so sánh kết quả tính toán chỉ số thống kê mô tả biến động trong tương

lai (2046-2065; 2080-2099) với kết quả tương ứng trong thời kỳ cơ sở (1986-

2005). Trong đó, chỉ số STD được sử dụng để mô tả mức độ biến động của các

đặc trưng GMMH trong các thời kỳ. Tùy thuộc vào đặc trưng khác nhau, phương

pháp so sánh khác nhau sẽ được thực hiện theo công thức (2.6) hoặc (2.7). Hai

phương pháp so sánh được áp dụng: (1) Tỷ số (2.6); (2) Hiệu số (2.7).

- Phương pháp tỷ số được xác định như công thức (2.6), đơn vị là% biến

đổi.

future 1986-2005

future

1986-2005

XΔX = *100

X

X

(2.6)

- Phương pháp hiệu số được thực hiện như công thức (2.8), đơn vị của mức

độ biến đổi trùng với đơn vị của đặc trưng GMMH.

future future 1986-2005ΔX =X - X (2.7)

Trong đó:

futureΔX là mức độ biến đổi chỉ số STD của các đặc trưng GMMH vào các

thời kỳ trong tương lai so với thời kỳ cơ sở.

futureX là giá trị chỉ số STD của các đặc trưng GMMH ở các thời kỳ trong

tương lai (2046 - 2065; 2080 - 2099) theo các kịch bản RCP4.5 và RCP8.5. *futureX

được tính toán từ các kết quả dự tính của mô hình PRECIS.

198 6-2005X là giá trị chỉ số STD của các đặc trưng GMMH thời kỳ cơ sở (1986-

2005) theo các kịch bản RCP4.5 và RCP8.5. 198 6-2005

X được tính toán từ các kết quả

mô phỏng của mô hình PRECIS.

42

Như vậy, bản chất của bài toán dự tính biến động của các đặc trưng GMMH

là bài toán so sánh kết quả tính toán chỉ số STD trong tương lai (2046-2065; 2080-

2099) với kết quả trong thời kỳ cơ sở (1986-2005).

2.2. Số liệu sử dụng trong nghiên cứu

Để thực hiện các nội dung nghiên cứu của luận án, các bộ số liệu chính

được sử dụng bao gồm:

(1) Số liệu tái phân tích và quan trắc tại trạm:

- Số liệu tái phân tích (CFSR, CMAP);

- Số liệu chỉ số ONI của CPC;

- Số liệu lượng mưa ngày quan trắc tại các trạm;

(2) Số liệu mô phỏng và dự tính khí hậu bằng mô hình PRECIS (Providing

Regional Climates for Impacts Studies). Chi tiết về các bộ số liệu này được mô tả

dưới đây.

2.2.1. Số liệu tái phân tích và quan trắc tại trạm

Số liệu tái phân tích CFSR (Climate Forecast System Reanalysis).

CFSR là bộ số liệu tái phân tích toàn cầu có độ phân giải ngang là 25x25km,

thời kỳ 1981-2010 được thu thập từ Trung tâm NCEP, Hoa Kỳ (National Centers

for Environmental Prediction) [87]. CFSR là bộ số liệu đồng bộ, liên tục và phản

ánh rất tốt tương tác khí quyển - đại dương và được đánh giá là một trong những

loại số liệu đáng tin cậy. Hiện nay, NCEP đang cung cấp số liệu CFSR tại địa chỉ

trang thông tin điện tử: https://climatedataguide.ucar.edu/climate-data/climate-

forecast-system-reanalysis-cfsr.

Trong khuôn khổ nghiên cứu của luận án, các trường số liệu sau được khai

thác từ bộ số liệu CFSR:

- Trường gió và độ cao địa thế vị (HGT) các mực 850, 700, 500 và 300hPa;

- Trường bức xạ sóng dài (OLR) và nhiệt độ mực 300hPa;

Số liệu ENSO (chỉ số ONI)

Số liệu ENSO được sử dụng trong luận án là chỉ số ONI (Oceanic Niño

Index). ONI là giá trị trung bình trượt 3 tháng của dị thường nhiệt độ mặt nước

43

biển (SSTA) tại khu vực Nino 3.4 (5oN-5oS, 120o-170oW) được cung cấp bởi

Trung tâm CPC, Hoa Kỳ [42]. Hiện nay, chỉ số ONI được sử dụng trong nghiệp

vụ giám sát và dự báo hoạt động ENSO của Hoa Kỳ và nhiều cơ quan khí tượng

trên thế giới.

Kết quả thu thập số liệu chỉ số ONI được trình bày trong Phụ lục 4. Trên

cơ sở phân tích chuỗi số liệu chỉ số ONI thời kỳ 1981-2010 của CPC và các chỉ

tiêu nêu trên, kết quả xác định mùa hè ENSO được trình bày trong Bảng 2.1 -

Bảng 2.3. Trong giai đoạn 1981-2010, đã xác định được 7 mùa hè El Nino: 1982,

1987, 1991, 1997, 2002, 2004, 2009 (Bảng 2.1) và 7 mùa hè La Nina: 1985, 1988,

1998, 1999, 2000, 2007, 2010. Trong đó, mùa hè có El Nino hoạt động mạnh nhất

là mùa hè 1997, với chỉ số ONI đạt giá trị lớn nhất là 2,1oC; mùa hè La Nina hoạt

động mạnh nhất là mùa hè 2010, với chỉ số ONI đạt giá -1,6oC.

Dựa trên số liệu SSTA trung bình tháng tại khu vực Nino3, mùa hè ENSO

cũng đã được xác định trong nghiên cứu trước đó cho khu vực Việt Nam [26].

Tác giả xác định mùa ENSO theo các tiêu chí sau: (1) Mùa hè ENSO phải thỏa

mãn có ít nhất 2 tháng của mùa hè nằm trong pha ENSO này; (2) Mùa hè năm sau

ENSO tiếp theo phải thỏa mãn điều kiện ENSO kéo dài ít nhất là sang hết quý 1

năm sau và duy trì dấu SSTA của kỳ ENSO đó cho tới ít nhất hai tháng của mùa

hè.

Có thể nhận thấy rõ những điểm khác biệt về kết quả xác định mùa hè

ENSO trong nghiên cứu của luận án (Bảng 2.1-Bảng 2.3) với kết quả trước đó

(Bảng 2.4). Điều này là do, sự khác nhau về chỉ tiêu và chỉ số Nino được sử dụng

và số liệu ENSO được CPC cập nhật theo quy trình đánh giá nghiệp vụ. Trong 24

mùa hè, sự khác nhau về kết quả xác định mùa hè ENSO xảy ra trong 8 mùa vào

các năm: 1984, 1985, 1987, 1995, 1998, 1999, 2000, 2004. Các sai khác đáng lưu

ý xảy ra vào mùa hè 1987, 1998 - 2000 và 2004. Theo CPC [42], mùa hè năm

1987 nằm trong đợt El Nino mạnh và kéo dài từ cuối năm 1986 đến đầu năm 1988;

ngược lại, theo [26] là mùa hè sau El Nino. Mùa hè năm 1998-2000 được xác định

là nằm trong đợt La Nina có cường độ rất mạnh và kéo dài [42]. Trong khi đó,

44

theo [26] các mùa hè này lần lượt được xác định là mùa hè sau El Nino (1998) và

sau La Nina (1999, 2000). Trong suốt các tháng mùa hè năm 2004, chỉ số ONI

vượt ngưỡng El Nino [42] và được xác định mà mùa hè El Nino. Ngược lại, tác

giả [26] xác định mùa hè 2004 không tồn tại ENSO.

Bảng 2.1. Kết quả xác định mùa hè El Nino thời kỳ 1981-2010

SST Mùa hè

El Nino Đặc điểm

1 1982 - Nằm trong đợt El Nino từ tháng 5/1982 đến tháng 6/1983;

- Chỉ số ONI tồn tại ở pha nóng kể từ tháng 2/1982;

- Chỉ số ONI lớn nhất trong mùa hè 1982 là 1,6oC.


- Đợt El Nino có cường độ mạnh (ONI lớn nhất là 1,7oC) và kéo

dài (17 tháng);



- Chỉ số ONI tồn tại ở pha nóng trong một thời gian dài (từ tháng

1/1990) trước khi đến mùa hè El Nino;


4 1997 - Nằm trong đợt El Nino từ tháng 5/1997 đến tháng 5/1998. Đây

là đợt El Nino có cường độ mạnh kỷ lục, với ONI lớn nhất đạt

2,4oC (từ tháng 11 đến tháng 12/1997);

- Đợt El Nino này có sự chuyển pha rất nhanh từ trạng thái ONI

ở pha Lạnh kéo dài từ tháng 7/1995 đến tháng 3/1997 và chuyển

sang El Nino và tháng 5/1997;

- Chỉ số ONI lớn nhất trong mùa hè 1997 là 2,1oC .

5 2002 - Nằm trong đợt El Nino có cường độ trung bình, kéo dài từ

tháng 6/2002 đến tháng 2/2003;

- Chỉ số ONI tồn tại ở pha nóng kể từ tháng 2 đến tháng 5/2002;


6 2004 - Nằm trong đợt El Nino yếu, kéo dài từ tháng 7/2004 đến tháng

2/2005;

- Chỉ số ONI tồn tại ở pha nóng kể từ tháng 7/2003 đến tháng

6/2004;

- Chỉ số ONI lớn nhất trong mùa hè 1982 là 0,7oC

45

7 2009 - Nằm trong đợt El Nino kéo dài từ tháng 7/2009 đến tháng

3/2010;

- Đợt El Nino này là nối tiếp của đợt La Nina mạnh và ONI ở

trạng thái pha lạnh;


Bảng 2.2. Kết quả xác định mùa hè La Nina thời kỳ 1981-2010

SST Mùa hè

La Nina Đặc điểm

1 1985 - Nằm trong đợt La Nina kéo dài từ tháng 10/1984 đến tháng

8/1985;

- Chỉ số ONI nhỏ nhất trong mùa hè 1985 là -0,8oC.


5/1999;

- Đợt La Nina này là nối tiếp của đợt El Nino có cường độ khá

mạnh kéo dài từ tháng 9/1986 đến tháng 2/1988



2/2001

- Đợt La Nina này là nối tiếp của đợt El Nino mạnh nhất trong

lịch sử quan trắc (từ tháng 5/1997 đến tháng 5/1998)



2/2001;

- Chỉ số ONI nhỏ nhất trong mùa hè 1999 là -1,2oC


2/2001;



6/2008;

- Đợt La Nina này là nối tiếp của đợt El Nino (từ tháng 8/2006

đến tháng 1/2007);



5/2011;

- Đợt La Nina này là nối tiếp của đợt El Nino (từ tháng 7/2009

đến tháng 3/2010);


46

Bảng 2.3. Kết quả xác định mùa hè trung tính của ENSO

SST Mùa hè

trung tính - pha ấm

Mùa hè

trung tính - pha lạnh

1 1983 1981

2 1986 1984

3 1990 1989

4 1992 1995

5 1993 1996

6 1994 2001

7 2003 2008

8 2005

9 2006

Bảng 2.4. Kết quả xác định mùa hè ENSO thời kỳ 1981-2004 (Nguồn: Nguyễn

Thị Hiền Thuận, 2008) [26]

STT Năm Mùa hè STT Năm Mùa hè

1 1981 Khg-ENSO 13 1993 Khg-ENSO

2 1982 ET 14 1994 Khg-ENSO

3 1983 SE 15 1995 LT

4 1984 LT 16 1996 SL

5 1985 SL 17 1997 ET

6 1986 Khg-ENSO 18 1998 SE

7 1987 SE 19 1999 SL

8 1988 LT 20 2000 SL

9 1989 SL 21 2001 Khg-ENSO

10 1990 Khg-ENSO 22 2002 ET

11 1991 ET 23 2003 Khg-ENSO

12 1992 SE 24 2004 Khg-ENSO

Ghi chú: ET - mùa hè El Nino; SE - Mùa hè sau El Nino; LT - Mùa hè La

Nina; SL - Mùa hè sau La Nina; Khg-ESNO - Mùa hè trung tính

47

Số liệu lượng mưa ngày quan trắc tại các trạm

Số liệu quan trắc lượng mưa ngày thời kỳ 1981-2014 tại 70 trạm (Hình 2.3

và Phục lục 1) được thu thập phục vụ các nội dung nghiên cứu của luận án. Bộ số

liệu này được thu thập từ Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu

[9]. Các trạm được lựa chọn là các trạm có đầy đủ số liệu, có tính đại diện và mỗi

vùng lựa chọn 10 trạm. Bộ số liệu này đã được kiểm nghiệm và sử dụng trong xây

dựng kịch bản biến đổi khí hậu cho Việt Nam được Bộ Tài nguyên và Môi trường

xuất bản năm 2016 [9].

Hình 2.3. Vị trí của 70 trạm quan trắc được sử dụng trong nghiên cứu

48

2.2.2. Số liệu kịch bản biến đổi khí hậu được sử dụng

Các luận cứ khoa học quan trọng trong xây dựng kịch bản biến đổi khí hậu

cho Việt Nam đã được thực hiện [3]. Trên cơ sở đó, Viện Khoa học Khí tượng

Thủy văn và Biến đổi khí hậu đã xây dựng thành công bộ số liệu về kịch bản biến

đổi khí hậu từ các phương án mô hình khí hậu khu vực dựa trên phương pháp hiệu

chỉnh thống kê [9].

Trong nghiên cứu này, luận án sử dụng số liệu dự tính biến đổi khí hậu từ

mô hình PRECIS [9] theo kịch bản RCP4.5 và RCP8.5 được thu thập từ Viện

Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu. Trong đó, số liệu về lượng

mưa đã được hiệu chỉnh thống kê bằng phương pháp hiệu chỉnh phân vị [9].

Bộ số liệu kịch bản khí hậu từ mô hình PRECIS

PRECIS (Providing Regional Climates for Impacts Studies) là một mô hình

khí hậu khu vực được phát triển bởi Trung tâm Hadley, Vương quốc Anh. PRECIS

được nghiên cứu và ứng dụng trong xây dựng kịch bản biến đổi khí hậu ở Việt

Nam kể từ năm 2004 [21]. Nghiên cứu đánh giá mô phỏng và xây dựng kịch bản

biến đổi khí hậu cho khu vực Việt Nam [3] cho thấy, PRECIS mô phỏng lượng

mưa tốt hơn các phương án mô hình khác đang được ứng dụng trong xây dựng

kịch bản biến đổi khí hậu ở Việt Nam [3, 9]. Năm 2016, các sản phẩm mô phỏng

và dự tính khí hậu theo kịch bản RCP4.5 và RCP8.5 đã được sử dụng trong tài

liệu “Kịch bản biến đổi khí hậu, nước biển dâng cho Việt Nam” do Bộ Tài nguyên

và Môi trường xuất bản [19].

Bộ số liệu của mô hình PRECIS có độ phân giải ngang 25x25km theo kịch

bản RCP4.5 và RCP8.5 cho các thời kỳ 1986-2005 (thời kỳ cơ sở), 2046-2065

(giữa thế kỷ 21) và 2080-2099 (cuối thế kỷ 21) được mô tả như trong Bảng 2.5.

Trong đó, mô hình PRECIS được chạy với các phương án điều kiện biên từ mô

hình toàn cầu (GCM) lần lượt tương ứng là CNRM - CM5 (PRECIS-CNRM) và

GFDL - CM3 (PRECIS-GFDL).

49

Cụ thể, các yếu tố khí hậu sau được thu thập:

- Trường gió mực 850hPa mô phỏng và dự tính được thu thập phục vụ tính

toán các đặc trưng GMMH ở khu vực Việt Nam.

- Lượng mưa ngày mô phỏng và dự tính được thu thập tại 70 trạm (Hình

2.1 và Phụ lục 1) được thu thập. Bộ số liệu mưa mô phỏng và dự tính bằng mô

hình PRECIS là số liệu đã được hiểu chỉnh thống kê bằng phương pháp hiệu chỉnh

phân vị (Quantile Mapping) [9].

Bảng 2.5. Số liệu dự tính khí hậu bằng mô hình PRECIS (Nguồn: Viện Khoa

học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu, 2016) [9]

TT Phương án mô

hình PRECIS

Điều kiện

biên từ mô

hình toàn

cầu

Độ phân

giải mô

hình

PRECIS

Kịch

bản

Các thời kỳ

Thời kỳ

cơ sở

Giữa thế kỷ 21

Cuối thế kỷ 21

1 PRECIS-CNRM CNRM-CM5 25x25km RCP4.5,

RCP8.5

1986-

2005

2045-

2064

2080-

2099

2 PRECIS-GFDL GFDL-CM3 25x25km RCP4.5,

RCP8.5

1986-

2005

2045-

2064

2080-

2099

2.3. Nhận xét cuối Chương 2

Phương pháp nghiên cứu:

Chỉ số gió mùa được đề xuất dựa trên bản chất GMMH ở khu vực Việt Nam

là gió mùa Tây Nam ở mực thấp. Kiểm nghiệm chỉ số được thực hiện đối với khả

năng phản ánh hoàn lưu quy mô lớn ở các mực khí quyển (850, 700, 500 và

300hPa); mưa GMMH ở Tây Nguyên và Nam Bộ.

Các đặc trưng của GMMH được đề cập bao gồm: Thời điểm bắt đầu, thời

điểm kết thúc, độ dài mùa, số đợt gián đoạn, cường độ, hoàn lưu gió mực 850hPa

và lượng mưa trong mùa GMMH.

50

Đánh giá biến động ISV được thực hiện thông qua phân tích diễn biến trong

mùa của các đặc trưng ở quy mô hậu và tháng.

Biến động IAV được đánh giá thông qua chỉ số thống kê và so sánh trong

các pha ENSO.

Dự tính biến động được thực hiện bằng phương pháp so sánh kết quả tính

toán chỉ số STD vào giữa (2046-2065) và cuối thế kỷ 21 (2080-2099) so với thời

kỳ cơ sở (1986-2005).

Số liệu được sử dụng:

Số liệu quá khứ bao gồm các loại số liệu sau: (1) Số liệu CFSR; (2) Chỉ số

ONI; (3) Lượng mưa ngày tại 70 trạm.

Số liệu mô phỏng (1986-2005) và dự tính (2046-2065 và 2080-2099) bằng

mô hình PRECIS theo kịch bản RCP4.5 và RCP8.5.

51

CHƯƠNG 3

ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG CỦA MỘT SỐ

ĐẶC TRƯNG GIÓ MÙA MÙA HÈ

3.1. Đề xuất chỉ số gió mùa mùa hè cho khu vực Việt Nam

3.1.1. Xác định yếu tố và vùng chỉ số gió mùa mùa hè

Hình 3.1 trình bày kết quả tính toán trung bình kinh hướng (100oE -110oE)

thời kỳ 1981-2010 phân bố vĩ hướng (5oS - 35oN) của trường U850hPa (Hình

3.1a) và OLR (Hình 3.1b). Ở phía Bắc (21oN - 30oN) tồn tại đới gió Tây ngoại

nhiệt đới phát triển từ khoảng giữa tháng 2. Đới gió Tây này dễ gây nhầm lẫn với

GMMH. Khu vực ít chịu sự tác động của đới gió tây ngoại nhiệt đới hơn nằm ở

dưới 21oN.

Hình 3.1a cho thấy, hình thế nổi bật ở mực 850hPa là đới gió Tây nhiệt đới

(GMMH) bắt đầu phát triển mạnh mẽ (U850hPa chuyển từ âm sang dương) trên

khu vực từ 5oN đến 15oN và mở rộng dần lên phía Bắc. Đến khoảng giữa tháng 5,

đới gió Tây này bắt đầu phát triển đến khoảng 22oN. Tuy nhiên, khu vực phía Bắc

còn chịu sự tác động của đới gió Tây có nguồn gốc từ áp thấp nóng Nam Á. Trong

giai đoạn cuối của GMMH, thời điểm kết thúc của đới gió Tây diễn ra vào khoảng

tuần đầu đến tuần thứ hai của tháng 9 và diễn ra khá đồng đều trên khu vực từ

15oN đến 22oN. Sau đó, quá trình này của đới gió Tây diễn ra chậm dần về phía

Nam. Đến khoảng đầu tháng 10, GMMH gần như kết thúc hoàn hoàn. Trong đó,

quá trình kết thúc của đới gió Tây mực 850hPa trên khu vực từ 5oN đến 10oN

được diễn ra một cách tương đối đồng đều nhau về mặt thời gian.

Hình 3.1b cho thấy, quá trình phát triển đối lưu sâu bắt đầu diễn ra vào

khoảng đầu tháng 5 (OLR nhỏ hơn 220 W/m2). Sự bùng phát của đối lưu sâu diễn

ra đột ngột (nhảy vọt của ITCZ lên BCB) và tương đồng với thời điểm bắt đầu

phát triển của đới gió Tây xích đạo. Khoảng từ đầu tháng 9 đến đầu tháng 10, diễn

ra quá trình ngược lại, gió Tây được thay thế bởi gió Đông chỉ thị cho sự kết thúc

GMMH. Tuy nhiên trong giai đoạn này, giá trị OLR thấp vẫn còn tồn tại và kéo

dài đến hết tháng 12.

52

Một khía cạnh quan trọng giữa giai đoạn bắt đầu và kết thúc của GMMH

là thời gian diễn ra của các quá trình. Có thể thấy, trong đầu mùa hè, quá trình bắt

đầu gió mùa diễn ra nhanh và đột ngột, được thể hiện bởi sự thay thế rất nhanh

của gió Đông bởi gió Tây và của giá trị OLR thấp. Trong Hình 3.1, góc nghiêng

của cả trường gió và OLR trong giai đoạn đầu mùa hè lớn, gần như thẳng đứng.

Trong giai đoạn cuối mùa, góc nghiêng này nhỏ hơn rất nhiều cho thấy một quá

trình chuyển tiếp mùa diễn ra chậm hơn. Nói cách khác, trong giai đoạn đầu mùa

hè, dải hội tụ nhiệt đới có sự di chuyển nhẩy vọt lên phía Bắc, gây nên mùa mưa

ở bán cầu Bắc. Nhưng trong giai đoạn kết thúc mùa hè, dải hội tụ nhiệt đới lại có

sự di chuyển xuống phía Nam chậm và từ từ hơn. Đây là nét đặc trưng của GMMH

châu Á, điều này đã khiến cho việc xác định thời điểm kết thúc của hệ thống gió

mùa trở nên rất phức tạp.

Từ các phân tích trên cho thấy, U850hPa phản ánh rõ ràng quá trình phát

triển của GMMH trên khu vực Việt Nam. Hay nói cách khác, yếu tố phù hợp hơn

cả để xây dựng chỉ số GMMH cho khu vực Việt Nam là U850hPa. Kết quả tính

toán trên Hình 3.1a cũng cho thấy rõ sự thay đổi hoàn lưu quy mô lớn trên dải vĩ

độ từ 5oN đến 15oN. Dải vĩ độ này bao phủ phần phía Nam của lãnh thổ Việt Nam;

là khu vực ít chịu sự tác động của đới gió Tây ngoại nhiệt đới và đới gió Tây có

nguồn gốc từ áp thấp nóng Nam Á. Do vậy, U850hPa trung bình trong dải vĩ độ

từ 5oN đến 15oN có thể sử dụng để xây dựng chỉ số GMMH cho khu vực Việt

Nam.

53

Hình 3.1. Kết quả tính toán trung bình giai đoạn 1981-2010 của giá trị trung

bình kinh hướng (100oE -110oE) và phân bố vĩ hướng-thời gian từ số liệu CFSR:

a) U850hPa (m/s); b) OLR (W/m2)

54

Một khía cạnh quan trọng cần đề cập đến đó là tác động của địa hình tới

hoàn lưu GMMH. Khi đới gió Tây nhiệt đới phát triển tới bán đảo Đông Dương

sẽ chịu tác động mạnh mẽ của điều kiện bề mặt và bị biến tính. Các đặc trưng mưa

ở khu vực này, do đó cũng sẽ có sự khác biệt so với các khu vực khác của gió mùa

mùa hè Châu Á. Các nghiên cứu trước đây sử dụng giá trị gió vĩ hướng ở khu vực

rất lớn làm chỉ số cho sự phát triển của gió mùa mùa hè Châu Á [116]. Chỉ số này

mặc dù phản ánh rất tốt cường độ của gió mùa Châu Á nói chung nhưng có mối

liên hệ yếu với trường mưa ở khu vực Việt Nam. Do đặc thù nêu trên, khu vực

được lựa chọn để xây dựng chỉ số gió mùa cho khu vực Việt Nam cần đủ nhỏ để

phản ánh các đặc trưng địa phương. Tuy nhiên, khu vực được lựa chọn cũng phải

đủ lớn để vẫn phản ánh được các đặc trưng gió mùa quy mô lớn. Hơn nữa, vùng

chỉ số GMMH không nên quá hẹp và mở rộng về các khu vực chịu sự tác động

của nhiều đới gió.

Để xác định giới hạn theo kinh độ của khu vực được lựa chọn làm chỉ số

GMMH cho khu vực Việt Nam, tính toán phân bố theo không giản của các véc tơ

riêng (EOF) của U850hPa trong mùa GMMH được thực hiện (Hình 3.2). Các tính

toán được thực hiện trên phạm vi không gian trong khoảng từ xích đạo đến 30oN

và từ 60oE đến 140oE. Kết quả cho thấy, thành phần véc tơ riêng thứ nhất (Mode1)

chứa khoảng 65,9% thông tin, với hình thế trải dài từ vùng xích đạo Trung tâm

ÂĐD tới Philippine. Khi tới khu vực Việt Nam, thành phần Mode1 này mở rộng

lên phía Bắc và phát triển về phía khu vực Đông Á (Hình 3.2a). Mode1 đại diện

cho biến động của trường gió Tây nhiệt đới phát triển đến khu vực Việt Nam và

có nguồn gốc từ vùng xích đạo ÂĐD (dòng vượt xích đạo từ BCN hoặc phát sinh

tại chỗ). Mode1 phản ánh rõ nét phạm vi không gian hoạt động của GMMH châu

Á. Kết quả tính toán cũng cho thấy, thành phần véc tơ riêng thứ hai (Mode2)

chiếm khoảng 6,3% thông tin, với hình thế trải dài từ Tây TBD tới bán đảo Đông

Dương (Hình 3.2b). Mode2 đại diện cho biến động của trường gió Đông ở rìa phía

Nam của áp cao Bắc TBD. Mặc dù, Mode1 có giá trị lớn hơn khoảng 10 lần so

với Mode 2. Tuy nhiên không thể bỏ qua hoàn toàn tác động của Mode2. Tổng

55

lượng thông tin của Mode1 và Mode2 là chiếm khoảng 75,8% trên khu vực phân

tích. Hay nói cách khác, gió mùa mùa hè ở nước ta không hoàn toàn là gió mùa

điển hình, hình thế hoàn lưu không đơn giản chỉ là sự mở rộng của GMMH Ấn

Độ, mà còn chịu tác động của áp cao Bắc TBD và một số đới gió khác.

Hình 3.2a cho thấy, đới gió Tây nhiệt đới mực 850hPa phát triển đến khu

vực Việt Nam đã biến tính đáng kể so với nơi khởi phát. Phương sai của U850hPa

trong dải vĩ độ 5oN - 15oN trên lãnh thổ Việt Nam (khoảng 0,5 đến 1,5 m/s) thấp

hơn rất nhiều so với trên khu vực từ ÂĐD đến vịnh Bengal (khoảng từ 1,5 đến 3

m/s). Vùng có tín hiệu hoạt động mạnh của Mode1 mở rộng đến khoảng kinh độ

110oE. Do vậy, có thể sử dụng giới hạn phía Đông của vùng chỉ số GMMH là

110oE. Để phản ánh tốt hoàn lưu quy mô lớn, vùng lựa chọn chỉ số GMMH cần

đủ rộng để nắm bắt được vùng có tín hiệu hoạt động mạnh của đới gió Tây nhiệt

đới này. Hơn nữa, vùng xác định chỉ số GMMH cần phải xác định sao cho vùng

đất liền phía Nam (dưới 15oN) nằm ở trung tâm. Do vậy, giới hạn về kinh độ của

vùng chỉ số GMMH có thể được xác định trên khu vực từ 100oE đến 110oE. Đây

là khu vực có phương sai của Mode1 dao động từ 0,5 đến 1,5 m/s.

56

Hình 3.2. Kết quả tính toán các thành phần véc tơ riêng (Mode) của U580hPa

mùa hè (tháng 5-tháng 9) thời kỳ 1981-2010 từ số liệu CFSR: a) Mode1; b)

Mode2

Hình 3.3 cho thấy, hướng gió chủ đạo ở 850hPa trên khu vực Việt Nam là

Tây Nam. Đới gió Tây Nam này là gió Tây nhiệt đới phát triển từ BCN tới BCB,

mở rộng đến khoảng 21oN và đóng vai trò kết nối vùng khí quyển nhiệt đới hai

bán cầu. Đới gió Tây Nam này có quy mô ngang trải dài từ khu vực Đông Phi đến

Philippine. Khi đến khu vực Philippine, đới gió này yếu đi và hòa cùng với hoàn

lưu từ áp cao Bắc TBD trở thành hoàn lưu ngoại nhiệt đới. Sự xuất hiện, mạnh

lên hay yếu đi của đới gió này có liên hệ chặt chẽ với sự phát triển của đối lưu

trên quy mô lớn trải dài từ Ấn Độ, vịnh Bengal và Việt Nam.

Xét về mặt phân bố theo không gian, vùng chỉ số GMMH được đề xuất là

5oN -15oN và 100oE -110oE nằm trọn vẹn trong khu vực chịu sự chi phối ổn định

của đới gió Tây nhiệt đới trong mùa GMMH. Do vậy, U850hPa trung bình khu

vực 5oN-15oN và 100oE-110oE được lựa chọn làm chỉ số GMMH cho khu vực

Việt Nam, gọi tắt là chỉ số VSMI.

57

Công thức tính toán chỉ số VSMI được thực hiện như sau:

VSMI = U850hPa (5oN – 15oN; 100oE - 110oE)

Hình 3.3. Trường gió (m/s) mực 850hPa trung bình mùa GMMH (tháng 5 -

tháng 9) thời kỳ 1981-2010 theo số liệu CFSR. Vùng ô vuông màu đỏ là vùng đề

tính chỉ số GMMH (5oN -15oN; 100oE -110oE)

3.1.2. Kiểm nghiệm sự phù hợp của chỉ số VSMI

Kiểm nghiệm chỉ số VSMI sẽ được thực hiện thông qua đánh giá khả năng

phản ánh hoàn lưu quy mô lớn và hệ quả mưa GMMH. Phương pháp kiểm nghiệm

được thực hiện thông qua tính toán hệ số tương quan giữa chỉ số VSMI với

U850hPa và lượng mưa quan trắc tại các trạm.

3.1.2.1. Khả năng phản ánh hoàn lưu quy mô lớn

Kết quả tính toán hệ số tương quan giữa chỉ số VSMI với trường gió vĩ

hướng (U) ở các mực khí quyển (850, 700, 500 và 300hPa) được trình bày trên

Hình 3.4-Hình 3.7. Trước khi tính toán hệ số tương quan, chỉ số VSMI và trường

U ở các mực được tính trung bình mùa hè (tháng 5 đến tháng 9). Như vậy, tổng

dung lượng mẫu tham gia tính toán là 30 trong thời kỳ 1981-2010. Vùng được tô

58

màu là vùng có độ tin cậy vượt ngưỡng 95% (ứng với p-value là 0,05) theo kiểm

nghiệm t-test. Cụ thể, một số nhận xét về kết quả tính toán như sau:

- Mực 850hPa (Hình 3.4): Kết quả cho thấy, hệ số tương quan dương thỏa

mãn trên 95% độ tin cậy trên khu vực khoảng 5-23oN trải dài từ khu vực ẤĐD

đến phía Đông Philippine. Hình thế này là phù hợp với hoàn lưu gió mực 850hPa

trong mùa GMMH.

- Mực 700hPa (Hình 3.5): Hình thế của hệ số tương quan là tương tự như ở

mực 850hPa. Hay nói cách khác, chỉ số VSMI cũng phản ánh được sự phát triển

của đới gió Tây trong mùa GMMH.

- Mực 500hPa (Hình 3.6): Chỉ số VSMI thể hiện tốt hoàn lưu gió Tây với

hình thế tương tự như mực 850hPa và 700hPa. Tuy nhiên, phạm vi không gian

thu hẹp hơn khi lên cao. Ngoài ra, sự phát triển của đới gió Đông từ vùng ngoại

nhiệt đới cũng được thể hiện rõ ràng ở khu vực trên 22oN, với hệ số tương quan

từ nhỏ hơn -0,55 đến -0,35. Điều này cho thấy, bên cạnh thể hiện tốt sự phát triển

của GMMH, chỉ số VSMI cũng thể hiện được sự liên kết vùng ngoại nhiệt đới với

vùng nhiệt đới ở mực trên cao.

- Mực 200hPa (Hình 3.7): Hình thế phát triển của đới gió Đông mực 200hPa

ở khu vực trên 15oN được thể hiện rất rõ ràng bởi chỉ số VSMI, với hệ số tương

quan từ nhỏ hơn -0,55 đến 0,35.

Từ các kết quả trên cho thấy, chỉ số VSMI thể hiện rất tốt sự phát triển của

đới gió Tây từ mực thấp đến mực 500hPa. Ngoài ra, sự phát triển của đới gió

Đông ở mực trên cao (500hPa và 300hPa) cũng được chỉ số VSMI nắm bắt rất rõ

ràng. Hệ số tương quan giữa chỉ số VSMI với trường U ở các mực khí quyển thỏa

mãn trên 95% độ tin cậy, phù hợp với sự phát triển của đới gió Tây mực thấp và

đới gió Đông mực trên cao.

59



tương quan vượt 95% độ tin cậy theo kiểm nghiệm t-test




60







61

3.1.2.2. Khả năng phản ánh mưa trong mùa GMMH

Kết quả tính toán hệ số tương quan giữa chuối số liệu ở quy mô hậu thời kỳ

1981-2010 của chỉ số VSMI, SCSSM và CSHL với lượng mưa trong mùa GMMH

(từ hậu bắt đầu đến hậu kết thúc) được trình bày trên Hình 3.8. Tính từ thời điểm

bắt đầu đến thời điểm kết thúc, số dung lượng mẫu được sử dụng lên tới khoảng

gần 900 mẫu trong 30 năm nghiên cứu. Vùng được tô màu là vùng có độ tin cậy

vượt ngưỡng 95% (ứng với p-value là 0,05) theo kiểm nghiệm t-test. Cụ thể, một

số nhận xét về kết quả tính toán (Hình 3.8) như sau:

Khu vực chỉ số GMMH:

- Khu vực Tây Nguyên: Hệ số tương quan của các chỉ số với lượng mưa

GMMH đều dương và vượt ngưỡng tin cậy 99%. Điều này cho thấy, cả ba chỉ số

GMMH đều phản ánh tốt diễn biến lượng mưa GMMH ở khu vực Tây Nguyên.

Hệ số tương quan của chỉ số VSMI và SCSSM với lượng mưa có phân bố theo

không gian khá tương đồng nhau (Hình 3.8a, b). Tương quan dương với lượng

mưa GMMH được thể hiện hơn theo chỉ số CSHL (Hình 3.8c).

- Khu vực Nam Bộ: Hệ số tương quan của các chỉ số với lượng mưa GMMH

trên khu vực Nam Bộ đều dương và vượt ngưỡng tin cậy 95%. Như vậy, các chỉ

số đều phản ánh được diễn biến mưa do GMMH trên khu vực Nam Bộ. Tuy nhiên,

hệ số tương quan giữa các chỉ số này với lượng mưa trên khu vực Nam Bộ là thấp

hơn so với khu vực Tây Nguyên. Trong 3 chỉ số, chỉ số VSMI có hệ số tương

quan với lượng mưa cao hơn so với hai chỉ số còn lại (SCSSM và CSHL).

- Khu vực Nam Trung Bộ: Hệ số tương quan với lượng mưa của chỉ số

VSMI và SCSSM có phân bố theo không gian là khá tương đồng nhau. Cả hai chỉ

số này đều có tương quan thấp đối với lượng mưa ở khu vực này. Chỉ số VSMI

phản ánh rõ hơn tác động của hiệu ứng phơn do địa hình gây thời tiết khô nóng ở

khu vực này, với hệ số tương quan từ -0,2 đến -0,13 ở khu vực Nam Quảng Nam

đến Phú Yên (vượt 95% độ tin cậy) (Hình 3.8a). Điều này là do khu vực Nam

Trung Bộ nằm trung vùng tính chỉ số VSMI nên chỉ số này phản ánh tính địa

phương tốt hơn. Cả hai chỉ số này đều có hệ số tương quan dương với lượng mưa

62

ở Bình Thuận (vượt 95% độ tin cậy) (Hình 3.8a, b). Hình 3.8c cho thấy, chỉ số

CSHL có tương quan dương với lượng mưa GMMH ở hầu hết khu vực Nam Trung

Bộ. Kết quả này không phù hợp với tác động của GMMH ở khu vực.

Khu vực Bắc Bộ:

- Khu vực Bắc Bộ: Như đã đề cập đến ở trong Chương 1, diễn biến mưa

trong mùa GMMH ở khu vực này là khá tương đồng với diễn biến cường độ

GMMH. Thời kỳ cao điểm mùa mưa trùng với thời kỳ GMMH hoạt động mạnh

nhất và có trục ITCZ ngang qua khu vực. Kết quả tính toán cho thấy (Hình 3.8a,b),

hệ số tương quan với lượng mưa của chỉ số VSMI và SCSSM là khá tương đồng

nhau (vượt 95% độ tin cậy). Cả hai chỉ số này đều phản ánh được tác động của

hiệu ứng phơn do dãy núi Hoàng Liên Sơn gây thời tiết khô ở sườn phía Đông.

Điểm khác biệt khá rõ ràng giữa hai chỉ số là vùng có tương quan dương (vượt

95% độ tin cậy) trong chỉ số VSMI được mở rộng hơn về phía Đông Bắc. Như

vậy có thể thấy, chỉ số VSMI phản ánh diễn biến mưa trong mùa GMMH là phù

hợp hơn so với chỉ số SCSSM.

- Chỉ số CSHL có hệ số tương quan dương (vượt 95% độ tin cậy) ở hầu hết

khu vực Bắc Bộ. Khu vực Tây Bắc, tương quan giữa chỉ số CSHL với lượng mưa

là rất thấp (không đạt 95% độ tin cậy). (Hình 3.8c). Thực tế cho thấy, diễn biến

mưa ở Tây Bắc có quan hệ gần gũi với hoạt động của GMMH ở khu vực Việt

Nam. Ngoài ra, tác động của dãy Hoàng Liên Sơn còn gây hiệu ứng phơn ở sườn

phía Đông trong mùa GMMH. Tuy nhiên, chỉ số CSHL cũng không phản ánh

được diễn biến này. Như vậy có thể thấy, chỉ số CSHL phản ánh tốt diễn biến mưa

trong mùa GMMH ở các khu vực Đông Bắc và Đồng Bằng Bắc Bộ. Tuy nhiên,

chỉ số này không phản ánh được diễn biến mưa trong mùa GMMH ở khu vực Tây

Bắc và sườn phía Đông của dãy Hoàng Liên Sơn.

Khu vực Bắc Trung Bộ:

- Nhìn chung, hệ số tương quan với lượng mưa có phân bố tương đồng nhau

theo chỉ số VSMI và SCSSM (Hình 3.8a, b). Cả hai chỉ số này đều phản ánh tương

quan dương (vượt 95% độ tin cậy) ở khu vực Thanh Hóa - Nghệ An và đều có

63

tương quan yếu với lượng mưa ở các địa phương khác. Điều này là do, diễn biến

lượng mưa ở khu vực Bắc Trung Bộ là rất phức tạp và chịu sự tác động của nhiều

nhân tố. Điểm khác biệt rõ ràng giữa hai chỉ số này là hiệu ứng phơn gây thời tiết

khô nóng khi cường độ GMMH mạnh được thể hiện ở khu vực Hà Tĩnh theo chỉ

số VSMI (hệ số tương quan từ -0,2 đến -0,13: vượt 95% độ tin cậy).

- Ngược lại với hai chỉ số nêu trên, chỉ số CSHL (Hình 3.8c) có tương quan

dương với lượng mưa trên toàn bộ khu vực Bắc Trung Bộ. Điều này là không phù

hợp với diễn biến thực tế của mưa trong mùa GMMH ở khu vực Việt Nam.

Cả ba chỉ số được so sánh đều được tính toán từ trường U850hPa để xây

dựng. Nhưng do khác nhau về cách tính và vùng tính chỉ số, dẫn đến khả năng

phản ánh diễn biến lượng mưa trong mùa GMMH của các chỉ số là khác nhau.

- Chỉ số CSHL được xây dựng nhằm phản ánh hoạt động của GMMH ở

khu vực Nam Bộ. Chỉ số này có xét đến hoàn lưu gió ở các vĩ độ thuộc phía Nam

Trung Quốc - Bắc Biển Đông. Hay nói cách khác, tác động của hoàn lưu ở phía

Bắc cũng được đúc kết trong chỉ số này. Do vậy, hệ số tương quan giữa chỉ số

CSHL với lượng mưa phổ biến là tương quan dương trên hầu hết diện tích cả

nước. Chỉ số VSMI khác với chỉ số SCSSM về khu vực tính toán, nhưng tương

đồng nhau về cách tính toán. Do vậy, phân bố theo không gian của hệ số tương

quan với lượng mưa là tương đồng nhau. Tuy nhiên, chỉ số VSMI phản ánh rõ nét

diễn biến mưa ở các địa phương hơn so với chỉ số SCSSM.

- Chỉ số VSMI là phù hợp hơn chỉ số SCSSM và CSHL trong phản ánh diễn

biến hệ quả mưa trong mùa GMMH ở khu vực Việt Nam. Điều này có thể thấy rõ

qua khả năng phản ánh diễn biến mưa ở các khu vực có mùa mưa trùng với mùa

GMMH như Tây Nguyên, Nam Bộ và Bắc Bộ. Đặc biệt, tác động của địa hình

gây hiệu ứng phơn tạo thời tiết khô nóng cũng được thể hiện thông qua chỉ số

VSMI. Do vậy, việc sử dụng chỉ số VSMI trong đánh giá biến động của các đặc

trưng GMMH ở khu vực Việt Nam là phù hợp hơn cả.

Như vậy, chỉ số VSMI phản ánh rõ nét hơn diễn biến mưa trong mùa

GMMH ở các vùng khí hậu so với các chỉ số SCSSM và CSHL. Đối với các vùng

64

chịu sự tác động trực tiếp, hệ quả mưa do GMMH được thể hiện tốt ở khu vực

Tây Nguyên và Nam Bộ (vượt ngưỡng 95% dộ tin cậy). Ngoài ra, chỉ số VSMI

cũng phản ánh được hiệu ứng phơn do địa hình gây thời tiết khô nóng ở khu vực

Trung Bộ. Đối với các khu vực khác, diễn biến mưa ở địa phương trong mùa

GMMH cũng được thể hiện phù hợp.

(a) (b)

Hình 3.8. Hệ số tương qua giữa các chỉ

số GMMH với lượng mưa quan trắc

thời kỳ 1981-2010 trung bình hậu

(pentad) trong các tháng mùa hè (tháng

5 - tháng 9): (a) Chỉ số VSMI; (b) Chỉ

số SCSSM; (c) CSHL. Giá trị hệ số

tương quan lớn hơn 0,1 (tô màu) thỏa

mãn độ tin cậy thống kê 95%

(c)

102°E 104°E 106°E 108°E 110°E 112°E 114°E

8°N

10°N

12°N

14°N

16°N

18°N

20°N

22°N

24°N

Trung quèc

C¨m pu chia

Th¸i Lan

-0.6

-0.4

-0.3

-0.2

-0.13

0

0.13

0.2

0.3

0.4

102°E 104°E 106°E 108°E 110°E 112°E 114°E

8°N

10°N

12°N

14°N

16°N

18°N

20°N

22°N

24°N

Trung quèc

C¨m pu chia

Th¸i Lan

-0.6

-0.4

-0.3

-0.2

-0.13

0

0.13

0.2

0.3

0.4

102°E 104°E 106°E 108°E 110°E 112°E 114°E

8°N

10°N

12°N

14°N

16°N

18°N

20°N

22°N

24°N

Trung quèc

C¨m pu chia

Th¸i Lan

-0.6

-0.4

-0.3

-0.2

-0.13

0

0.13

0.2

0.3

0.4

65

Nhận xét về chỉ số VSMI:

Phương pháp tính và khả năng áp dụng: Chỉ số VSMI được tính bằng

U850hPa trung bình khu vực 5oN -15oN và 100oE -110oE. Đây là chỉ số đơn giản

và có thể ứng dụng trong giám sát, dự báo và đánh giá biến động của GMMH ở

khu vực Việt Nam. Kết quả phân tích cũng cho thấy, chỉ số VSMI phản ánh rõ

ràng diễn biến hoạt động của đới gió Tây mực 850hPa. Hay nói cách khác, các

đặc trưng như thời điểm bắt đầu, kết thúc, gián đoạn và cường độ của GMMH ở

khu vực Việt Nam được tính toán thông qua chỉ số VSMI.

Phản ánh tốt hoàn lưu quy mô lớn và hệ quả mưa: Chỉ số VSMI phản ánh

tốt hoàn lưu quy mô lớn ở các mực khí quyển (850, 700, 500 và 300hPa) trong

mùa GMMH ở khu vực Việt Nam. Trong đó, không chỉ thể hiện tốt sự phát triển

của đới gió Tây mực thấp, chỉ số VSMI cũng thể hiện được sự phát triển của đới

gió Đông mực trên cao có nguồn gốc ngoại nhiệt đới. Đối với quy mô địa phương,

kết quả kiểm nghiệm cho thấy chỉ số VSMI nắm bắt được hệ quả mưa trong mùa

GMMH ở các vùng khí hậu

So sánh với chỉ số CSHL: Chỉ số CSHL [26] được đề xuất cho khu vực Nam

Bộ và có khả năng phản ánh hệ quả mưa do hoạt động của GMMH ở khu vực Tây

Nguyên và Nam Bộ. Tuy nhiên, CSHL có tương quan dương với lượng mưa ở khu

vực Trung Bộ và không thể hiện được mưa trong mùa GMMH ở khu vực Tây Bắc.

Chỉ số này có tương quan đồng biến với lượng mưa ở khu vực Trung Bộ có thể là

do cách tính chỉ số có xét đến hoàn lưu ở phía Nam Trung Quốc-Bắc Biển Đông.

Do vậy, CSHL phù hợp cho mô tả diễn biến hoạt động của GMMH ở khu vực Nam

Bộ, nhưng không phù hợp để đại diện cho hoạt động của GMMH ở khu vực Việt

Nam.

So sánh với chỉ số SCSSM: Điểm khác biệt giữa chỉ số VSMI với chỉ số

SCSSM [112] là ở khu vực tính toán chỉ số. Chỉ số VSMI được tính toán trên khu

vực bao trùm phần lãnh thổ đất liền Việt Nam chịu sự tác động của GMMH. Khu

vực tính toán chỉ số VSMI được lựa chọn dựa trên phân tích vùng có tín hiệu hoạt

động mạnh mẽ và ổn định nhất của GMMH. Trong khi đó, khu vực tính toán chỉ

66

số SCSSM bao trùm phía Nam Biển Đông. Do sự khác biệt về miền tính, dẫn đến

những khác nhau đáng kể giữa hai chỉ số này:

- Do khu vực tính toán ở phía Nam Biển Đông, chỉ số SCSSM chịu sự tác

động thường xuyên hơn bởi hoàn lưu từ khu vực GMMH Tây TBD và hoạt động

của tín phong. Do vậy, các đặc trưng của GMMH tính toán từ chỉ số SCSSM sẽ

khác với tính từ chỉ số VSMI. Tính theo chỉ số SCSSM, thời điểm bắt đầu đến

muộn hơn và thời điểm kết thúc gió mùa Tây Nam đến sớm hơn so với tính theo

chỉ số VSMI. Số đợt gián đoạn hoạt động của gió mùa Tây Nam tính theo chỉ số

SCSSM lớn hơn so với theo cách tính từ chỉ số VSMI. Do vậy, cường độ của gió

mùa sẽ yếu hơn và độ dài mùa ngắn hơn theo cách tính bằng chỉ số SCSSM so với

chỉ số VSMI.

- Chỉ số SCSSM và chỉ số VSMI đều phản ánh tốt diễn biến mưa trong mùa

GMMH ở các khu vực trên lãnh thổ Việt Nam. Mặc dù vậy, hệ số tương quan với

lượng mưa của chỉ số VSMI là rõ ràng hơn so với chỉ số SCSSM. Hay nói cách

khác, chỉ số VSMI phản ánh tính địa phương của diễn biến mưa trong mùa GMMH

ở các khu vực Việt Nam tốt hơn so với chỉ số SCSSM.

Từ những phân tích trên cho thấy, chỉ số VSMI là phù hợp hơn so với chỉ số

CSHL và SCSSM trong phản ánh hoạt động và hệ quả mưa GMMH trên khu vực

Việt Nam. Do vậy, chỉ số VSMI được lựa chọn để xác định các đặc trưng GMMH

ở khu vực Việt Nam trong nghiên cứu của luận án.

3.2. Biến động nội mùa của các đặc trưng gió mùa mùa hè

3.2.1. Biến động nội mùa của các đặc trưng quy mô lớn

Thời điểm bắt đầu GMMH ở khu vực Việt Nam xảy ra vào hậu thứ 27 (ngày

11/5), là thời điểm chỉ số VSMI chuyển từ dấu “âm” sang dấu “dương”. Ngược

lại, thời điểm kết thúc hoạt động của GMMH vào hậu 58 (ngày 11/10), là thời

điểm VSMI chuyển từ dấu “dương” sang dấu “âm”. Trung bình giai đoạn 1981-

2010, mùa GMMH kéo dài trong 30 hậu (tương ứng 150 ngày). Trung mình thời

kỳ 1981-2010, cường độ GMMH đạt giá trị 4,97m/s. Tuy nhiên, cường độ GMMH

không duy trì ổn định trong cả mùa, mà biến động rõ ràng qua các thời kỳ khác.

67

Biến động ISV của cường độ GMMH là rõ ràng với hệ số biến thiên (Cv) là 45,4%

(tương ứng STD là 2,26 m/s) (Hình 3.9).

Từ khi bắt đầu hoạt động (vào hậu thứ 27), cường độ GMMH liên tục được

tăng cường đều đặn và đạt cực đại lần thứ nhất vào hậu thứ 36 (VSMI đạt giá trị

là 6,7 m/s). Sau khi đạt cực đại, cường độ GMMH bắt đầu suy yếu dần và đạt cực

tiểu vào hậu thứ 40 (VSMI đạt giá trị 5,0 m/s). Sau đó, cường độ GMMH lại tiếp

tục được tăng cường và đạt cực đại lần thứ hai vào hậu thứ 44 (VSMI đạt giá trị

7,44 m/s). Ngày sau khi đạt cực đại lần thứ hai, cường độ GMMH tiếp tục trải qua

quá trình suy yếu dần, đạt ngưỡng giá trị trung bình mùa vào hậu thứ 51 và kết

thúc vào hậu thứ 57 (Hình 3.7). Như vậy, biến động ISV của cường độ GMMH

có dạng hai cực đại và xen giữa là một cực tiểu. Chu kỳ biến động ISV của cường

độ GMMH trung bình thời kỳ 1981-2010 là 35 - 85 ngày.

Hình 3.9. Diễn biến cường độ GMMH trung bình hậu (m/s) ở khu vực Việt Nam

(chỉ số VSMI trung bình hậu) thời kỳ 1981-2010 theo số liệu CFSR

Biến động của cường độ GMMH gắn liền với biến động của hoàn lưu quy

mô lớn mực 850hPa (Hình 3.10) và độ cao địa thế vị (HGT) (Hình 3.8). Trong đó,

những biến động của hoàn lưu gió và HGT rõ ràng nhất ở khu vực Trung tâm xích

đạo ẤĐD và vùng biển phía Đông Trung Quốc. Sự biến động này gắn liền với dị

thường xoáy nghịch/xoáy thuận và tăng/giảm của HGT. Kết quả tính toán chuẩn

68

sai của trường gió mực 850hPa so với trung bình mùa GMMH (Hình 3.10) cho

thấy rõ điều này như sau:

- Trong tháng 5, hình thế nổi bật là dị thường xoáy nghịch ở Tây Bắc TBD

với rìa phía Tây bao phủ Việt Nam và xoáy thuận ở khu vực xích đạo ÂĐD. Dị

thường xoáy thuận ở khu vực xích đạo ÂĐD đóng vai trò tạo điều kiện thuận lợi

cho dòng vượt xích đạo được hình thành và tăng cường. Thời điểm này, dòng vượt

xích đạo chủ yếu xuất hiện ở khu vực phía Đông Nam biển Ả Rập và Vịnh Bengal.

Trong thời gian này, hoạt động của GMMH chưa mạnh ở khu vực Việt Nam là do

tác động của áp cao Bắc TBD (Hình 3.10a).

- Sang tháng 6, chứng kiến sự biến đổi đáng chú ý về trường hoàn lưu khi

áp cao Bắc TBD dịch chuyển lên phía Bắc, với trục ở vị trí khoảng 20oN và gần

như không tác động tới Việt Nam. Bên cạnh đó, dị thường xoáy thuận ở khu vực

ÂĐD cũng dịch chuyển lên phía Bắc. Sự thay đổi trong hoàn lưu quy mô lớn này

đã tạo điều kiện cho đới gió Tây được tăng cường, với dị thường dương của gió

Tây mở rộng tới Việt Nam (Hình 3.10b).

- Đến tháng 7, áp cao Bắc TBD tiếp tục di chuyển lên phía Bắc với trục ở

vị trí vào khoảng 25oN. Trong thời gian này, dòng xiết Somali hoạt động mạnh,

dòng vượt xích đạo chủ yếu phát triển ở Đông Phi. Đây cũng là thời kỳ hoạt động

mạnh mẽ nhất ở của GMMH châu Á (Hình 3.10c).

- Đến tháng 8, áp cao Bắc TBD yếu hơn và dịch chuyển dần xuống phía

Nam so với tháng 7. Trên khu vực ÂĐD, dòng xiết Somali hoạt động yếu hơn so

với tháng 7. Dòng vượt xích đạo phát triển mạnh ở quy mô ngang lớn (tới

Phillipine) và nằm dưới 15oN (Hình 3.10d).

- Sự thay đổi mạnh nhất diễn ra trong giai đoạn suy yếu và kết thúc GMMH

(tháng 9 - tháng 10). Hình thế nổi bật của dị thường gió mực 850hPa là sự phát

triển của gió Đông trên khu vực từ phía Đông Trung Quốc tới biển Ả Rập (Hình

3.10e, f).

69

70

Hình 3.10. Chuẩn sai trường gió mực 850hPa (m/s) so với trung bình mùa trong

giai đoạn 1981-2010 theo số liệu CFSR: (a) tháng 5, (b) tháng 6, (c) tháng 7, (d)

tháng 8, (e) tháng 9 và (f) tháng 10

71

Biến động của trường gió mực 850hPa là phù hợp với biến động của trường

HGT mực 850hPa. Kết quả trên Hình 3.11 cho thấy, biến động của trường HGT

nổi bật nhất là hai xu thế trái ngược nhau ở Tây Bắc TBD và ÂĐD. Trong tháng

6, HGT tại ÂĐD giảm mạnh; ngược lại xu thế tăng mạnh ở khu vực Tây Bắc TBD

(Hình 3.8a). Trong các tháng tiếp theo, HGT tại Tây Bắc TBD giảm dần, thể hiện

sự di chuyển của áp cao này lên phía Bắc (Hình 3.8b, c, d). Cùng thời gian này,

giá trị HGT tại trung tâm ÂĐD lại tăng lên, cho thấy sự hoạt động mạnh của áp

cao cận nhiệt đới biển Ả Rập. Như vậy trong giai đoạn đầu mùa, áp cao tại Ả Rập

yếu đi đã tạo điều kiện cho đới gió Tây từ BCN phát triển lên phía Bắc và mùa

mưa bắt đầu. Trong giai đoạn chính mùa, dải áp cao này dịch chuyển lên phía Bắc

tạo điều kiện thuận lợi cho đới gió Tây duy trì đều đặn.

72

Hình 3.11. Chuẩn sai của trường HGT mực 850hPa (gpm) so với trung bình mùa

trong giai đoạn 1981-2010 theo số liệu CFSR: (a) tháng 6, (b) tháng 7, (c) tháng

8 và (d) tháng 9

3.2.2. Diễn biến quy mô lớn trong thời kỳ bắt đầu và kết thúc gió mùa mùa hè

3.2.2.1. Thời kỳ bắt đầu gió mùa mùa hè

Hoàn lưu gió mực 850hPa:

Tại thời điểm trước khi bắt đầu GMMH (Hình 3.12a), đới gió Tây chi phối

ở khu vực xích đạo ÂĐD và vịnh Bengal. Trong thời gian này, hoàn lưu ở khu

vực Biển Đông chịu sự chi phối bởi áp cao Bắc TBD. Trên khu vực lục địa Ấn

Độ, gió Tây cũng đã xuất hiện. Tuy nhiên, đới gió Tây này là đới gió Tây ngoại

73

nhiệt đới, không phải GMMH, nên thời điểm này vẫn chưa phải là mùa mưa ở Ấn

Độ.

Tại thời điểm hậu bắt đầu GMMH (Hình 3.12b), đới gió Tây bùng phát hoạt

động ở khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ. Ở thời điểm này, gió Tây xích đạo tại

Sri Lanka và Ấn Độ tiếp tục được tăng cường và phát triển đến Việt Nam. Trong

khi đó, lưỡi áp cao Bắc TBD rút lui dần sang phía Đông. Mặc dù là thời điểm bắt

đầu GMMH, nhưng tốc độ gió Tây quan sát được là khá yếu. Điều này có thể là

do tác động của dòng phân kỳ từ áp cao Bắc TBD, khiến gió Tây phát triển đến

lãnh thổ Việt Nam bị suy yếu (Hình 3.12b).

Thời điểm sau khi bắt đầu GMMH (Hình 3.13c), hình thế rõ ràng so với

thời điểm bắt đầu là sự rút lui của lưỡi áp cao Bắc TBD về phía Đông rõ ràng hơn.

Thời điểm này, hoàn lưu của áp cao Bắc TBD hầu như không ảnh hưởng đến lãnh

thổ Việt Nam. Gió tây tại khu vực Sri Lanka tiếp tục phát triển mạnh mẽ và thống

trị khu vực rộng lớn, kéo dài đến bán đảo Đông Dương.

Như vậy, sự thay đổi rõ ràng nhất về hoàn lưu quy mô lớn được quan sát

thấy là hình thế tăng cường đới gió Tây rõ ràng nhất là giữa thời điểm bắt đầu và

thời điểm trước đó. Sang thời điểm sau khi bắt đầu, sự khác nhau về hoàn lưu thể

hiện sự rút lui dần về phía Đông của lưỡi áp cao Bắc TBD. Hay nói cách khác,

quá trình bắt đầu của GMMH diễn ra rất nhanh và chỉ trong khoảng 5 ngày (1

hậu).

74

Hình 3.12. Diễn biến trường gió mực 850hPa tại các thời điểm trong quá trình


(Pentad 0); (c) Hậu sau bắt đầu (pentad+1)

75

Biến động OLR (đối lưu) là khá rõ ràng trong thời kỳ bắt đầu GMMH ở

Việt Nam. Vao thời điểm trước khi bắt đầu GMMH (Hình 3.13a), chuỗi OLR có

giá trị lớn bao phủ hoàn toàn Tây Bắc TBD và Ấn Độ, biểu thị cho sự phát triển

của dải áp cao cận nhiệt đới tại hai khu vực này. Việt Nam nằm giữa hai trung

tâm OLR cao và kết nối hai áp cao này, với giá trị OLR khoảng 230-240 W/m2.

Phía Nam của dải áp cao này, hình thành một khu vực có OLR thấp, đại diện cho

sự phát triển của đối lưu sâu tại khu vực bán đảo Malaysia. Vào thời điểm bắt đầu

GMMH (Hình 3.13b), lưỡi áp cao Bắc TBD dịch chuyển về phía Đông, đối lưu

sâu từ Malaysia phát triển tới Việt Nam, đánh dấu thời điểm bắt đầu hoạt động

GMMH. Sang thời điểm sau bắt đầu (Hình 3.13c), sự rút lui rất nhanh sang phía

Đông của lưỡi áp cao Bắc TBD. Quá trình rút lui này tiếp tục tạo điều kiện để đối

lưu sâu từ phía Nam phát triển lên phía Bắc gây mưa tại bán đảo Đông Dương

(Hình 3.13c).

Hình 3.14 trình bày kết quả tính toán trường gió (m/s) và nhiệt độ (K) mực

300hPa trung bình các thời điểm trong quá trình bắt đầu GMMH (pentad-1,

pentad0 và pentad+1). Kết quả tính toán cho thấy, hoàn lưu xoáy nghịch di chuyển

dần từ BCN lên BCB ở khu vực Nam Á. Sự thay đổi này hình thành khu vực gió

Đông trên khu vực từ Nam Á tới Tây TBD. Hoàn lưu xoáy nghịch này có vai trò

quan trọng trong việc hình thành nên đới gió Tây mực thấp do định luật bảo toàn

mô men động lượng. Với sự di chuyển lên phía Bắc của hoàn lưu xoáy nghịch

mực cao và sự hình thành của đới gió Tây mực thấp, cấu trúc thẳng đứng của khí

quyển trong giai đoạn bắt đầu GMMH có sự đảo ngược quy mô lớn.

76



(Pentad 0); (c) Hậu sau bắt đầu (pentad+1)

77

Hình 3.14. Nhiệt độ (K) và trường gió (m/s) mực 300hPa trung bình trong giai

đoạn 1981-2010 tương ứng với các pentad trong giai đoạn bắt đầu GMMH: (a)

Hậu trước bắt đầu (pentad-1); (b) Hậu bắt đầu (Pentad 0); (c) Hậu sau bắt đầu

(pentad+1)

78

Theo quan điểm cổ điển, tương phản đốt nóng giữa lục địa và đại dương là

nguyên nhân chính dẫn đến sự hình thành của gió mùa mùa hè Châu Á. Tuy nhiên

đốt nóng bề mặt không đủ để dẫn đến sự chuyển mùa rất nhanh của gió mùa mùa

hè Châu Á. Để phản ứng với sự đốt nóng bề mặt, khí quyển phải cần một thời gian

rất dài (khoảng 100 ngày) để có thể sinh ra hoàn lưu nghịch như được phân tích ở

trên.

Kết quả phân tích (Hình 3.14) cho thấy, trước khi GMMH bắt đầu, khí

quyển mực trên cao tại khu vực xích đạo Indonesia có nhiệt độ cao, ứng với sự

đốt nóng do đối lưu rất mạnh. Các trung tâm đốt nóng này có xu hướng di chuyển

dần lên phía Bắc, kéo theo là hoàn lưu xoáy nghịch mực cao. Trong thời gian này,

khu vực có nhiệt độ lớn hơn 243,50K chỉ giới hạn ở phía Nam Việt Nam (Hình

3.14a). Đến thời điểm bắt đầu GMMH, khu vực có nhiệt độ cao mở rộng lên phía

Bắc và Đông. Trong thời gian này, khu vực khí quyển mực cao ở Việt Nam có

nhiệt độ cao hơn so với khu vực cùng kinh độ ở BCN, đánh dấu sự đảo ngược của

gradient nhiệt độ kinh hướng mực cao. Sự đảo ngược gradient nhiệt độ kinh hướng

kéo theo sự đảo ngược độ đứt gió thẳng đứng, đồng thời làm tăng cường gió Tây

mực thấp (Hình 3.14b).

Như vậy có thể thấy, cơ chế vật lý thật sự của bắt đầu GMMH ở Việt Nam

có liên quan chặt chẽ với đốt nóng khí quyển mực trên cao do giải phỏng ẩn nhiệt

từ hoạt động đối lưu trong giai đoạn trước khi bắt đầu GMMH.

3.2.2.2. Thời kỳ kết thúc gió mùa mùa hè

Hình thế nổi bật nhất ở mực 850hPa trong thời kỳ kết thúc GMMH là sự

rút lui của đới gió Tây về phía Tây và sự lấn sâu của lưỡi áp cao Bắc TBD về phía

Tây. Do nằm trong khu vực giao tranh của các đới gió mùa, hình thế hoàn lưu quy

mô lớn mực 850hPa không có sự thay đổi nhiều trong quá trình kết thúc GMMH

(Hình 3.15). Tại thời điểm trước khi kết thúc GMMH (Hình 3.15a), lưỡi áp cao

lấn sâu xuống bờ biển Nam Trung Bộ. Vào thời điểm này, hoàn lưu ở khu vực

Biển Đông (từ quần đảo Trường Sa trở lên) chịu sự chi phối bởi áp cao Bắc TBD.

Đới gió Tây tồn tại ở khu vực đất liền và vùng biển phía Nam quần đảo Trường

79

Sa (Hình 3.15a). Đến thời điểm kết thúc GMMH (Hình 3.15b), lưỡi áp cao lấn

sâu về phía Tây sang lãnh thổ Campuchia. Trong thời gian này, lưỡi áp cao Bắc

TBD chi phối hoàn lưu ở hầu hết khu vực đất liền. Sang thời điểm sau khi kết thúc

GMMH (Hình 3.15c), lưỡi áp cao tiếp tục lấn xa hơn về phía Tây. Nhìn chung,

hình thế hoàn lưu quy mô lớn mực 850hPa tại thời điểm này không khác nhiều so

với thời điểm kết thúc GMMH.

Diễn biến của trường OLR (Hình 3.16) trong giai đoạn kết thúc GMMH co

thể nhận thấy rõ ràng nhất có thể nhận thấy là sự lấn sâu dần của lưỡi áp cao Bắc

TBD và gia tăng HGT tại khu vực Ấn Độ. Tại thời điểm kết thúc GMMH (Hình

3.16b), dải đối lưu quy mô lớn vẫn tồn tại và thống trị tại Đông Dương và

Malaysia. Tại thời điểm sau khi kết thúc (Hình 3.16c), dải đối lưu này di chuyển

chậm xuống phía Nam. Tuy nhiên, giá trị của OLR vẫn thấp và phản ánh hoạt

động đối lưu xích đạo vẫn phát triển mạnh.

Trong suốt mùa GMMH, quá trình đốt nóng do ẩn nhiệt từ đối lưu khiến

cho khí quyển mực trên cao ở BCB (tại khu vực châu Á) có nhiệt độ cao hơn hẳn

so với ở BCN. Khác với giai đoạn bắt đầu, giai đoạn kết thúc (Hình 3.17) diễn ra

chậm hơn, các tín hiệu về nhiệt độ cũng không rõ ràng như giai đoạn bắt đầu.

Gradient nhiệt độ kinh hướng được nhận thấy giảm mạnh trong giai đoạn kết thúc

GMMH. Tuy nhiên không diễn ra sự đảo ngược gradient nhiệt độ trong giai đoạn

này. Điều này khiến cho mùa mưa có xu hướng kết thúc chậm hơn và kéo dài hơn.

Như vậy, so với thời kỳ bắt đầu, vai trò của ẩn nhiệt đối với quá trình rút

lui của GMMH là rất mờ nhạt.

80

Hình 3.15. Diễn biến trường gió mực 850hPa tại các thời điểm trong quá trình

kết thúc GMMH ở Việt Nam: (a) Hậu trước kết thúc (pentad-1); (b) Hậu kết

thúc (Pentad0); (c) Hậu sau kết thúc (pentad+1)

81


bắt đầu GMMH ở Việt Nam: (a) Hậu trước kết thúc (pentad-1); (b) Hậu kết thúc

(Pentad0); (c) Hậu sau kết thúc (pentad+1)

82

Hình 3.17. Nhiệt độ và trường gió mực 300hPa trung bình 1981-2010 trong giai

đoạn kết thúc GMMH: (a) Hậu trước kết thúc (pentad-1); (b) Hậu kết thúc

(Pentad0); (c) Hậu sau kết thúc (pentad+1)

83

3.2.3. Biến động nội mùa của lượng mưa theo số liệu quan trắc

Khu vực Tây Nguyên

Trung bình mùa GMMH, lượng mưa ở khu vực Tây Nguyên là 9,17

mm/ngày. Tuy nhiên, lượng mưa có sự phân hóa rõ ràng theo không gian, với giá

trị dao động từ 5,49 (tại M’ĐRắk) đến 12,40 mm/ngày (tại Bảo Lộc) (Bảng 3.1).

Trong đó, lượng mưa thấp nhất ở các trạm thuộc khu vực phía Đông của Trung

tâm khu vực Tây Nguyên. Lượng mưa lớn nhất ở khu vực phía Nam Tây Nguyên;

sau đó đến khu vực phía Bắc và dải phía Tây. Sự phân hóa lượng mưa một cách

rõ ràng theo không gian trong mùa GMMH là do tác động của địa hình.

Trung bình khu vực, lượng mưa trong mùa GMMH biến động ISV với chỉ

số Cv là 23,82% (Bảng 3.1) và chuẩn sai so với trung bình mùa dao động từ -2,4

đếm 2,62 mm/ngày (Hình 3.18). Biến động ISV của lượng mưa cũng có sự phân

hóa rõ ràng theo không gian ở khu vực Tây Nguyên, với chỉ số Cv dao động từ

14,83 (tại trạm Đà Lạt) đến 44,46% (tại trạm M’ĐRắk). Trong đó, biến động ISV

của lượng mưa diễn ra mạnh mẽ nhất ở các trạm có lượng mưa thấp và ít hơn ở

các trạm có lượng mưa lớn (Bảng 3.1). Về tính chất biến động có thế thấy rõ qua

các thời kỳ tăng/giảm, với chu kỳ 70-80 ngày. Quá trình kết thúc mùa mưa diễn

ra nhanh và phù hợp với diễn biến cường độ GMMH hơn so với quá trình bắt đầu

(Hình 3.18). Cụ thể, các giai đoạn biến động của lượng mưa GMMH ở khu vực

Tây Nguyên như sau:

Giai đoạn thứ nhất kéo dài từ thời điểm (hậu 27) đến hậu 40, lượng mưa

duy trì ở mức từ 6,43 đến 8,98 mm/ngày, thấp hơn trung bình mùa từ -2,4 đến -

0,4 mm/ngày. Giai đoạn có lượng mưa thấp hơn trung bình mùa này kéo dài liên

tục trong 14 hậu (tương ứng 70 ngày). Một điểm đáng chú ý khác, không có sự

gia tăng lượng mưa đột biến trong giai đoạn bắt đầu GMMH như sự thay đổi của

cường độ GMMH.

Giai đoạn thứ hai tồn tại từ hậu 41 đến hậu 56, với lượng mưa phổ biến từ

9,27 mm/ngày đến 11,68 mm/ngày, lớn hơn trung bình mùa từ 0,21 đến 2,62

mm/ngày. Đây là giai đoạn có lượng mưa lớn hơn trung bình mùa được duy trì

84

liên tục trong 16 hậu (tương ứng 80 ngày). Trong giai đoạn này, lượng mưa có hai

lần đạt cực đại tương ứng vào hậu 43 (trước hậu cực đại lần thứ hai của cường độ

GMMH) và hậu 52 (trong giai đoạn suy yếu GMMH), với lượng mưa lần lượt là

11,61 mm/ngày và 11,68 mm/ngày.

Tại thời điểm kết thúc GMMH (hậu 57), lượng mưa giảm nhanh và thấp

hơn so với trung bình mùa GMMH khoảng 0,73 mm/ngày. Xu thế giảm nhanh

của lượng mưa tiếp tục diễn ra trong các hậu tiếp theo. Quá trình này đánh dấu

quá trình kết thúc mùa mưa ở khu vực Tây Nguyên. Điều này cho thấy, quá trình

kết thúc mùa mưa ở khu vực Tây Nguyên là khá phù hợp với sự kết thúc GMMH.

Bảng 3.1. Lượng mưa GMMH (mm/ngày) và chỉ số Cv (%) thời kỳ 1981-2010

tại các trạm thuộc khu vực Tây Nguyên

Tên trạm Đặc trưng thống kê

Lượng mưa trung bình (mm/ngày)

Biến suất (Cv) (%)

Ayunpa 5,55 29,65

Bảo Lộc 12,40 20,75

B.M. Thuột 8,96 16,32

Đắk Nông 12,18 20,25

Đắk Tô 9,78 23,90

Đà Lạt 8,75 14,83

Kon Tum 9,35 18,17

Liên Khương 7,22 26,86

M'ĐRắk 5,49 44,46

PLây cu 12,02 23,01

Trung bình 9,17 23,82

85

Hình 3.18. Diễn biến lượng mưa quy mô hậu (mm/ngày) và chuẩn sai lượng

mưa (mm/ngày) so với trung bình mùa GMMH ở khu vực Tây Nguyên

Khu vực Nam Bộ

Trung bình mùa GMMH, lượng mưa khu vực Nam Bộ là 8,99 mm/ngày.

Tuy nhiên, lượng mưa ở khu vực Nam Bộ cũng phân hóa rõ ràng theo không gian,

với giá trị dao động từ 6,81 (tại trạm Mỹ Tho) đến 13,67 mm/ngày (tại trạm Phước

Long). Nhìn chung, sự phân hóa thể hiện lượng mưa thấp hơn ở các địa phương

ở rìa phía Đông và cao hơn ở rìa phía Tây của khu vực (Bảng 3.2).

Lượng mưa ở khu vực Nam Bộ cũng thể hiện rõ biến động ISV với chỉ số

Cv là 18,98% và chuẩn sai dao động từ -1,93 (hậu 29) đến 3,13 mm/ngày (hậu

55). Biến động ISV cũng thể hiện rõ sự phân hóa theo không gian, với chỉ số Cv

dao động từ 14,09 (tại trạm Bạc Liêu) đến 26,13% (tại trạm Mỹ Tho). Trong đó,

biến động của lượng mưa diễn ra mạnh mẽ nhất tại các trạm có lượng mưa thấp;

ít biến động hơn ở các trạm có lượng mưa lớn (Bảng 3.2). Về tính chất biến động,

có thể phân chia thành các giai đoạn tăng/giảm với chu kỳ 40 - 110 ngày (Hình

3.19). Cụ thể, các giai đoạn biến động của lượng mưa GMMH ở khu vực Nam Bộ

như sau:

86

Giai đoạn thứ nhất kéo dài từ thời điểm bắt đầu (hậu 27) đến hậu 49, lượng

mưa GMMH phổ biến duy trì từ 7,04 đến 9,54 mm/ngày và chuẩn sai so với trung

bình mùa hè dao động từ -1,93 đến 0,55 mm/ngày. Giai đoạn này kéo dài trong

22 hậu (tương ứng 110 ngày), với xu thế phổ biến là lượng mưa thấp hơn so với

trung bình mùa GMMH. Tuy nhiên, tồn tại một số thời điểm (hậu 34, 39, 42-44,

46) có lượng mưa lớn hơn so với trung bình mùa GMMH, với chuẩn sai dao động

từ 0,01 đến 1,13 mm/ngày. Kết quả cũng cho thấy, quá trình diến biến lượng mưa

ở thời điểm bắt đầu GMMH cũng không diễn ra sự thay đổi đột ngột.

Giai đoạn thứ hai kéo dài từ hậu 50 đến hậu 56, lượng mưa GMMH dao

động từ 9,06 đến 12,1 mm/ngày. Giai đoạn này là giai đoạn có lượng mưa lớn hơn

so với trung bình mùa GMMH, với chuẩn sai dao động từ 0,08 đến 3,13 mm/ngày.

Như vậy, giai đoạn có lượng mưa gia tăng mạnh mẽ kéo dài trong 8 hậu (tương

ứng 40 ngày), ngắn hơn đáng kể so với giai đoạn có sự giảm của lượng mưa so

với trung bình mùa. Lượng mưa GMMH lớn nhất là 12,1 mm/ngày vào hậu 54 và

55.

Tại thời điểm kết thúc GMMH, lượng mưa vẫn lớn hơn trung bình mùa và

xu thế này tiếp diễn trong 2 hậu sau đó. Đến hậu 60, lượng mưa ở khu vực Nam

Bộ giảm mạnh, thấp hơn trung bình mùa GMMH khoảng -1,8 mm/ngày và xu thế

này tiếp tục trong các hậu tiếp theo. Điều này cho thấy quá trình kết thúc mùa mưa

ở khu vực Nam Bộ diễn ra chậm pha hơn so với thời điểm kết thúc GMMH. Điều

nay là do, vào cuối mùa GMMH mưa vẫn xảy ra ở khu vực Nam Bộ do tác động

của ITCZ và tín phong.

87

Hình 3.19. Diễn biến lượng mưa quy mô hậu (mm/ngày) và độ lệch lượng mưa

(mm/ngày) so với trung bình mùa GMMH ở khu vực Nam Bộ

Bảng 3.2. Lượng mưa mùa GMMH (mm/ngày) và chỉ số Cv (%) thời kỳ 1981-

2010 tại các trạm thuộc khu vực Nam Bộ

Tên trạm

Đặc trưng thống kê

Lượng mưa trung bình

(mm/ngày)

Biến suất (Cv)

(%)

Bạc Liêu 9,13 14,09

Ba Tri 6,71 25,38

Cà Mau 10,77 13,37

Cần Thơ 7,35 17,52

Mỹ Tho 6,81 26,13

Phước Long 13,67 21,38

Rạch Giá 10,04 16,67

Sóc Trăng 9,00 13,38

Tây Ninh 8,78 23,63

Vũng Tàu 7,59 18,25


88

3.3. Biến động năm của một số đặc trưng gió mùa mùa hè 3.3.1. Mối quan hệ giữa các đặc trưng gió mùa mùa hè

Trong thời kỳ 1981-2010, các đặc trưng GMMH có mối quan hệ rõ ràng

với nhau (Bảng 3.3). Trong đó, có thể thấy một số điểm rất đáng chú ý:

- Thời điểm bắt đầu hoạt động của GMMH có quan hệ chặt chẽ với độ dài

mùa, với hệ số tương quan là -0,73 (vượt 99% độ tin cậy). Kết quả này cho thấy,

những năm có GMMH đến sớm kéo theo độ dài mùa tăng. Quan hệ giữa thời điểm

bắt đầu GMMH với số đợt gián đoạn là tương đối lỏng lẻo, với hệ số tương quan

đạt giá trị -0,29 (không thỏa đạt 95% độ tin cậy). Đặc biệt, thời điểm bắt đầu

GMMH có quan hệ rất kém với cường độ và thời điểm kết thúc, với hệ số tương

quan lần lượt tương ứng là 0,02 và -0,07 .

- Thời điểm kết thúc hoạt động của GMMH có quan hệ chặt chẽ với độ dài

mùa, cường độ và số đợt gián đoạn, với hệ số tương quan lần lượt tương ứng là

0,74, -0,56 và 0,48 (vượt 99% độ tin cậy). Kết quả này cho thấy, thời điểm kết

thúc hoạt động của GMMH đến muộn kéo theo độ dài mùa tăng, cường độ giảm

và số đợt gián đoạn gia tăng.

- Cường độ GMMH có quan hệ chặt chẽ với thời điểm bắt đầu, kết thúc, số

đợt gián đoạn và độ dài mùa (vượt 99% độ tin cậy). Hay nói cách khác, những

năm có cường độ GMMH yếu thường trùng với năm có thời điểm kết thúc muộn,

độ dài lớn và số đợt gián đoạn nhiều.

Bảng 3.3. Ma trận hệ số tương quan giữa các đặc trưng GMMH

Bắt đầu Kết thúc Gián đoạn Cường độ Độ dài mùa

Bắt đầu -0,07 -0,29 0,02 -0,63

Kết thúc -0,07 0,48 -0,56 0,78

Gián đoạn -0,29 0,48 -0,71 0,52

Cường độ 0,02 -0,56 -0,71 -0,51

Dộ dài mùa -0,63 0,78 0,52 -0,51

(Ghi chú: Chữ bôi đậm - vượt 99% độ tin cậy, với dung lượng mẫu là 30)

89

3.3.2. Biến động năm của các đặc trưng theo chỉ số VSMI

3.3.2.1. Biến động của thời điểm bắt đầu gió mùa mùa hè

Trung bình thời kỳ 1981-2010, thời điểm bắt đầu GMMH diễn ra vào

khoảng hậu thứ 27 (ngày 11 tháng 5). Tuy nhiên, thời điểm bắt đầu biến động từ

năm này qua năm khác (Hình 3.20) với chuẩn sai dao động từ -4,1 hậu đến 4,9

hậu và chỉ số STD là 1,9 hậu (khoảng 9,5 ngày). Như vậy, có những năm GMMH

đến rất sớm (sớm hơn 4,1 hậu – tương ứng 21 ngày) và rất muộn (muộn hơn 4,9

hậu - tương ứng 24,5 ngày). Hình 3.17 cho thấy, thời điểm bắt đầu GMMH có xu

thế đến sớm dần trong giai đoạn 1981-2010. Tuy nhiên, xu thế biến đổi này không

thỏa mãn mức tin cậy 95%.

Kết quả tính toán trong 30 năm cho thấy, hoạt động của GMMH đến sớm

(trước hậu 27) trong 18 năm và muộn (sau hậu 27) trong 12 năm. Thời điểm hoạt

động của GMMH đến sớm hơn so với trung bình nhiều năm dao động từ 0,1 hậu

(1 ngày) đến 4,1 hậu (21 ngày). Ngược lại, thời điểm hoạt động của GMMH đến

muộn hơn so với trung bình nhiều năm dao động từ 0,9 hậu (4,5 ngày) đến 4,9

hậu (24,5 ngày). Như vậy có thể thấy, biên độ dao động lớn nhất của thời điểm

bắt đầu GMMH ở khu vực Việt Nam là rất lớn, khoảng 9 hậu (45 ngày). Các năm

có thời điểm bắt đầu GMMH sớm nhất là 1985 và 1999, sớm 4,1 hậu so với trung

bình nhiều năm. Các năm có bắt đầu GMMH muộn nhất là 1991 (muộn 4,9 hậu)

và 1982 (muộn 3,9 hậu).

Hình 3.20 cũng cho thấy rõ vai trò ENSO đối với biến động của thời điểm

bắt đầu hoạt động của GMMH ở khu vực Việt Nam. Cụ thể như sau:

- Trong mùa hè El Nino: Thời điểm bắt đầu GMMH đến muộn trong 5

mùa (1982, 1987, 1991, 1997, 2009) và xấp xỉ trung bình nhiều năm trong 2 mùa

(2002 và 2004). Trong đó, chỉ số ONI đều ở trạng thái ấm hơn trung bình nhiều

năm trước mùa hè các năm 1982, 1987, 1991, 2002 và 2004. Ngược lại, chỉ số

ONI đều lạnh hơn trung bình nhiều năm trước mùa hè năm 1997 và 2009 (Bảng

2.1 và Phụ lục 4). Thời điểm bắt đầu GMMH đến muộn nhất trong thời kỳ 1981-

90

2010 đều trùng với mùa hè El Nino (1982 và 1991), là mùa hè nối tiếp của điều

kiện đại dương có chỉ số ONI ấm hơn trung bình nhiều năm.

- Trong các mùa hè La Nina: Thời điểm bắt đầu GMMH đến sớm trong

4 mùa (1985, 1999, 2000, 2007) và đến muộn trong 3 mùa (1988, 1998 và 2010).

Trong đó, các mùa hè 1985, 1999 và 2000 đều là nối tiếp của các tháng La Nina

hoặc chỉ chỉ số ONI lạnh hơn trung bình nhiều năm trong nhiều tháng. Ngược lại,

các mùa hè khác đều là nối tiếp sau của đợt El Nino hoặc tồn tại nhiều tháng có

chỉ số ONI ấm hơn trung bình nhiều năm (Bảng 2.2 và Phụ lục 4). Thời điểm bắt

đầu mùa GMMH đến sớm nhất trong giai đoạn 1981-2010 đều trùng với mùa hè

La Nina (1985 và 1999) và là các mùa hè nối tiếp của các tháng La Nina. Ngược

lại, thời điểm bắt đầu GMMH đến muộn trong các mùa hè La Nina đều là các mùa

hè nối tiếp của đợt El Nino. Điều này cho thấy, ENSO có tác động trễ pha đến

thời điểm bắt đầu GMMH ở khu vực Việt Nam.

- Trong các mùa hè trung tính: Thời điểm bắt đầu GMMH đến muộn

đáng kể nhất vào mùa hè năm 1993, muộn 2,9 hậu (14,5 ngày) so với trung bình

nhiều năm. Mùa hè năm 1993 có 2 tháng đạt ngưỡng El Nino và con tháng còn

lại là trung tính - pha ấm. Ngoài ra, mùa hè năm 1993 là sau trung tính - pha ấm

(Phụ lục 4). Thời điểm bắt đầu GMMH đến sớm đáng chú ý (sớm 2,1 hậu) vào

mùa hè năm 1989, 1994 và 2008. Trong đó, mùa hè 1989 và 2008 đều là mùa hè

nối tiếp đợt La Nina khá mạnh (đợt La Nina 5/1988-5/1989 và 7/2007-6/2008) và

trung tính - pha lạnh (Phục lục 4).

Nhận xét chung: Trong kỳ 1981-2010, thời điểm bắt đầu GMMH biến

động mạnh mẽ qua các năm với chỉ số STD là 1,9 hậu. Trong giai đoạn nghiên

cứu, thời điểm bắt đầu có xu thế giảm nhẹ (GMMH đến sớm hơn). Tuy nhiên, xu

thế này không thỏa mãn độ tin cậy 95%. Thời điểm bắt đầu GMMH đến muộn

nhất (1982 và 1991) đều trùng với mùa hè El Nino; đến sớm nhất (1985 và 1999)

đều trùng với mùa hè La Nina. Tiếp ngay sau đợt El Nino hoặc trung tính - pha

ấm, thời điểm bắt đầu GMMH thường đến muộn. Ngược lại, tiếp sau đợt La Nina

hoặc trung tính - pha lạnh, thời điểm bắt đầu mùa GMMH đến sớm.

91

Hình 3.20. Diễn biến chuẩn sai của thời điểm bắt đầu GMMH (hậu) so với trung

bình trong thời kỳ 1981-2010 trong các pha ENSO

3.3.2.2. Biến động của thời điểm kết thúc gió mùa mùa hè

Trung bình thời kỳ 1981-2010, thời điểm kết thúc hoạt động của GMMH

xảy ra vào khoảng hậu thứ 57 và có xu thế kết thúc sớm dần. Tuy nhiên, thời điểm

kết thúc hoạt động của GMMH biến động rất mạnh mẽ từ năm này qua năm khác

(Hình 3.21), với chuẩn sai dao động từ -5,7 hậu đến 3,3 hậu và chỉ số STD là 2,4

hậu (12 ngày). Kết quả này cho thấy, có những năm GMMH kết thúc rất sớm

(sớm hơn 5,7 hậu – tương ứng 28,5 ngày) và rất muộn (muộn hơn 3,3 hậu – tương

ứng 16,5 ngày). Ngoài ra, thời điểm kết thúc hoạt động của GMMH cũng biến

động mạnh mẽ hơn so với thời điểm bắt đầu. Những năm có kết thúc GMMH

muộn nhất đáng chú ý như 1983, 1985, 1988-1999, 1998, 2000, 2009-2010, muộn

hơn từ 2,3 hậu đến 3,3 hậu. Những năm có GMMH kết thúc sớm đáng chú ý như

1984, 1986-1987, 1992, 1999 và 2004, sớm hơn từ 2,7 hậu đến 5,7 hậu.

Kết quả trên Hình 3.21 cũng cho thấy vai trò ENSO đối với biến động của

thời điểm kết thúc hoạt động của GMMH ở khu vực Việt Nam.

- Hầu hết các mùa hè La Nina (1985, 1988, 1998, 2000, 2007 và 2010) đều

có kết thúc mùa muộn hơn so với trung bình nhiều năm. Trong đó, các mùa

GMMH có thời điểm kết thúc muộn nhất đều trùng với mùa hè La Nina (1985,

2000 và 2010).

92

- Hầu hết các mùa hè El Nino (1982, 1987, 1997, 2002, 2004) đều có thời

điểm kết thúc hoạt động của GMMH sớm hơn so với trung bình nhiều năm. Các

mùa hè El Nino có kết thúc hoạt động của GMMH sớm đáng chú ý nhất là 1987

và 2004, sớm hơn 3,7 hậu (18,5 ngày). Kết thúc mùa GMMH sớm nhất vào năm

1984, sớm hơn 5,7 hậu (28,5 ngày). Mùa GMMH năm 1987 là tiếp sau của đợt

La Nina và là mùa hè trung tính - pha lạnh. Những năm mùa hè trung gian của

ENSO có kết thúc GMMH muộn đáng chú ý là 1983 và 1989 (muộn hơn 2,5 Hậu).

Trong đó, các mùa hè này đều là mùa hè trung tính - pha lạnh.

Hình 3.21. Diễn biến chuẩn sai của thời điểm kết thúc GMMH (hậu) so với

trung bình trong thời kỳ 1981-2010 trong các pha ENSO

Nhận xét chung: Trong thời kỳ 1981-2010, thời điểm kết thúc hoạt động

GMMH có xu thế đến sớm hơn. Tuy nhiên, xu thế biến đổi của thời điểm kết thúc

cũng không thỏa mãn ngưỡng tin cậy 95%. Hầu hết các mùa hè La Nina (85,7%)

đều có kết thúc hoạt động GMMH muộn hơn so với trung bình nhiều năm. Trong

đó, các năm có kết thúc hoạt động của GMMH muộn nhất đều trùng với mùa hè

La Nina hoặc trung tính - pha lạnh. Hầu hết các mùa hè El Nino (71,4%) đều có

kết thúc hoạt động GMMH sớm hơn so với trung bình nhiều năm.

3.3.2.3. Biến động của độ dài mùa gió mùa mùa hè

Như đã phân tích, độ dài mùa có quan hệ chặt chẽ với thời điểm bắt đầu và

thời điểm kết thúc hoạt động GMMH. Do vậy, biến động của độ dài mùa phụ

thuộc vào biến động của các đặc trưng về bắt đầu và kết thúc. Trung bình thời kỳ

93

1981-2010, mùa GMMH ở khu vực Việt Nam kéo dài trong khoảng 30 hậu (150

ngày). Độ dài mùa GMMH biến động rõ ràng qua các năm (Hình 3.22), với chuẩn

sai dao động từ -6 (30 ngày) hậu đến 8 hậu (40 ngày) và chỉ số STD là 3,4 hậu.

Độ dài mùa GMMH ngắn nhất là 24 hậu (1984) và 25 hậu (1982); dài nhất là 38

hậu (2009) và 37 hậu (1985). Trong giai đoạn 1981-2010, độ dài mùa GMMH có

xu thế tăng nhẹ (Hình 3.19).Tuy nhiên, xu thế tăng của độ dài mùa GMMH cũng

không thỏa mãn độ tin cậy 95%.

Kết quả tính toán trên Hình 3.22 cũng tho thấy, ENSO có tác động rõ ràng

đến biến động IAV của độ dài mùa GMMH. Hầu hết mùa hè La Nina (85,7%)

đều có độ dài mùa GMMH dài hơn so với trung bình nhiều năm. Hầu hết mùa hè

El Nino (87,5%) đều có độ dài mùa GMMH ngắn hơn so với trung bình năm. Hay

nói cách khác, độ dài mùa GMMH có khuynh hướng ngắn hơn trong mùa hè El

Nino và dài hơn trong mùa hè La Nina.

Hình 3.22. Diễn biến chuẩn sai của độ dài mùa GMMH (hậu) so với trung bình

trong thời kỳ 1981-2010 trong các pha ENSO

3.3.2.4. Biến động của số đợt gián đoạn gió mùa mùa hè

Biến động số đợt gián đoạn GMMH có mối quan hệ chặt chẽ với độ dài

mùa và thời điểm kết thúc gió mùa. Do vậy, số đợt gián đoạn GMMH cũng biến

động rõ ràng qua những năm qua (Hình 3.23). Kết quả tính toán cho thấy, số đợt

gián đoạn trung bình là 1,5 đợt và biến động với STD là 1,3 đợt (tương ứng biến

suất là 83,9%). Chuẩn sai số đợt gián đoạn dao động từ -1,5 đợt đến 2,5 đợt.

94

Hình 3.23 cho thấy, số đợt gián đoạn của GMMH cũng biến động qua các

năm, năm có nhiều đợt gián đoạn nhất lên tới 4 đợt (1983, 1985, 1996 và 1998).

Ngược lại, nhiều năm có GMMH được duy trì liên tục (không xảy ra gián đoạn),

như: 1986, 1991, 1993, 1994, 2002, 2004 và 2005. Trong giai đoạn 1981-2010,

số đợt gián đoạn GMMH có xu thế giảm nhẹ. Tuy nhiên, xu thế biến đổi của số

đợt gián đoạn GMMH không thỏa mãn độ tin cậy 95%.

Trong hầu hết các mùa hè El Nino (71,4%) số đợt gián đoạn thấp hơn từ 0,5

đến 1,5 đợt so với trung bình nhiều năm. Gián đoạn GMMH ít xảy ra trong các mùa

hè El Nino, với số đợt dao động từ 0 đợt đến 2 đợt. Trong khi đó, số đợt gián đoạn

GMMH trong mùa hè La Nina phổ biến dao động từ 2 đến 4 đợt. Trong đó, có những

đợt gián đoạn kéo dài trong khoảng thời gian khoảng 4 hậu (1985 và 2000). So với

trung bình nhiều năm, hầu hết các mùa hè La Nina (71,4%) có số đợt gián đoạn

nhiều hơn từ 0,5 đến 2,5 đợt.

Như vậy, số đợt gián đoạn GMMH ở khu vực Việt Nam tuy không nhiều,

nhưng biến động rất mạnh mẽ. Biến động của ENSO có tác động đến biến động

của số đợt gián đoạn số đợt gián đoạn GMMH. Trong đó, trong các pha El Nino,

số đợt gián đoạn là ít hơn và tồn tại trong thời gian ngắn hơn; hoặc không gián

đoạn. Ngược lại, trong pha La Nina, số đợt gián đoạn nhiều hơn, với số đợt gián

đoạn dao động từ 2 đến 4 đợt và độ dài của các đợt cũng nhiều hơn.

Hình 3.23. Diễn biến số đợt gián đoạn GMMH (đợt) thời kỳ 1981-2010 trong

các pha ENSO

95

3.3.2.5. Biến động của cường độ gió mùa mùa hè

Trung bình thời kỳ 1981-2010, cường độ GMMH đạt giá trị khoảng

5,0m/s. Trong thời kỳ nghiên cứu, xu thế biến đổi về cường độ GMMH là không

rõ ràng và không thỏa mãn mức tin cậy 95%. Cường độ GMMH cũng biến động

rất mạnh mẽ qua các năm (Hình 3.24), với chuẩn sai dao động từ -2,7 m/s đến 1,6

m/s và với STD là 1,1 m/s (tương ứng biến suất 21,9%).

Hình 3.24 cũng tho thấy, ENSO có tác động đến biến động IAV của cường

độ GMMH ở khu vực Việt Nam. Cường độ GMMH đạt mức từ xấp xỉ đến lớn

hơn trung bình nhiều năm trong các mùa hè El Nino. Trong hầu hết mùa hè El

Nino (85,6%) và trung tính - pha ấm (77,8%), cường độ mạnh hơn trung bình

nhiều năm. Những năm có cường độ GMMH mạnh nhất (1982 và 2002) đều là

những năm có mùa hè El Nino. Cường độ GMMH đạt mức từ thấp hơn đến xấp

xỉ trung bình nhiều năm trong hầu hết mùa hè La Nina (85,6%) và trung tính - pha

lạnh (57,1%). Trong đó, những năm có cường độ GMMH yếu nhất (1998 và 2010)

đều là những năm có mùa hè La Nina.

Hình 3.24. Diễn biến chuẩn sai của cường độ GMMH (m/s) so với trung bình

trong thời kỳ 1981-2010 trong các pha ENSO

Như vậy, cường độ GMMH biến động mạnh mẽ qua các năm và trong các

pha ENSO. Cùng với sự biến động về cường độ, hoàn lưu GMMH và trường HGT

cũng có những biến động đáng kể (Hình 3.25).

96

Chênh lệch về trường hoàn lưu gió (m/s) mực 850hPa trung mình mùa

GMMH trong năm có cường độ mạnh (mùa hè El Nino) so với năm cường độ yếu

được trình bày trên Hình 3.25a. Kết quả cho thấy, trên khu vực Biển Đông xuất

hiện một hoàn lưu xoáy thấp với vị trí trùng với rìa của áp cao Bắc TBD. Điều

này cho thấy sự yếu đi của áp cao này tại Đông Dương. Sự thay đổi nhiều nhất

của hoàn lưu được nhận thấy là sự xuất hiện của đới gió tây mạnh ở vùng xích

đạo, trải dài từ khoảng 110oE tới ngoài 160oE. Theo trung bình khí hậu, khu vực

này thịnh hành đới gió đông nhiệt đới rìa phía nam áp cao Bắc TBD. Do đó, sự

xuất hiện của đới gió Tây này cho thấy áp cao Bắc TBD di chuyển lên phía Bắc

cao hơn.

Sự khác nhau về trường độ cao địa thế vị mực 850hPa (Hình 3.25b) cho

thấy, áp cao Bắc TBD yếu đi tại khu vực biển phía Đông Trung Quốc, với một

khu vực có chuẩn sai của HGT từ -9 đến -3 gpm. Sự yếu đi của áp cao này đã tạo

điều kiện để gió Tây xích đạo mạnh lên và phát triển sang phía Đông. Khu vực áp

cao Mascarene không nhận thấy sự thay đổi nào đáng kể. Điều này cho thấy,

không có sự tác động nhiều của áp cao Mascarene tới độ mạnh yếu của gió mùa

tại Việt Nam.

Từ kết quả này cho thấy, sự biến động mạnh (yếu) của GMMH ở khu vực

Việt Nam gắn liền với sự thay đổi của áp cao Bắc TBD. Trong những năm gió

mùa hoạt động yếu, áp cao Bắc TBD tăng cường và lấn sâu xuống phía Nam. Do

đó, chính sự lấn sâu xuống phía Nam của áp cao này đã ngăn cản sự phát triển của

dòng vượt xích đạo từ BCN lên BCB.

97

Hình 3.25. Khác biệt giữa năm gió mùa mạnh với năm gió mùa yếu ở mực

850hPa: (a) Trường hoàn lưu gió (m/s), (b) Trường HGT (gpm)

3.3.2.6. Xu thế biến động năm qua các thập kỷ

Bảng 3.4 trình bày kết quả tính toán chỉ số STD của các đặc trưng GMMH

thời kỳ 1981-2010 và qua các thập kỷ. Kết quả cho thấy, xu thế thay đổi chỉ số

STD (mức độ biến động IAV) của các đặc trưng GMMH qua các thập kỷ là khá

rõ ràng. Cụ thể như sau:

98

- Thời điểm bắt đầu GMMH biến động mạnh mẽ nhất trong thập kỷ 1991-

2000 (STD đạt giá trị 2,41 hậu) và 1981-1990 (STD đạt giá trị 2,04 hậu); lớn hơn

so với thập kỷ cuối (STD đạt 1,14 hậu) và giai đoạn 1981-2010 (STD đạt giá trị

1,9 hậu). Điều này cho thấy, mức độ biến động của thời điểm bắt đầu GMMH có

xu thế giảm đáng kể trong thập kỷ cuối của thời kỳ nghiên cứu.

- Biến động của thời điểm kết thúc hoạt động của GMMH cũng thay đổi

qua các thập kỷ. Trong đó, biến động của thời điểm kết thúc diễn ra mạnh mẽ nhất

vào thập kỷ 1981-1990, với STD đạt giá trị 3,01 hậu. Trong hai thập kỷ tiếp theo,

mức độ biến động của thời điểm kết thúc hoạt động của GMMH là khá tương

đồng nhau, với STD dao động từ 1,95 đến 2,18 hậu. Hay nói cách khác, biến động

của thời điểm kết thúc GMMH có xu thế giảm qua các thập kỷ trong thời kỳ

nghiên cứu.

- Biến động của độ dài mùa GMMH cũng thay đổi rõ ràng qua ba thập kỷ

của chuỗi số liệu nghiên cứu. Trong đó, độ dài mùa GMMH biến động mạnh mẽ

nhất vào thập kỷ 1981-1990, với STD đạt giá trị 4,15 hậu. Trong các thập kỷ tiếp

theo, mức độ biến động giảm, với STD lần lượt tương ứng là 2,69 hậu và 3,11

hậu.

- Biến động của đố đợt gián đoạn GMMH diễn ra mạnh mẽ nhất trong hai

thập kỷ đầu, với STD lần lượt tương ứng là 1,22 đợt và 1,43 đợt; yếu hơn trong

thập kỷ cuối, với STD là 0,89 hậu.

- Cùng với xu biến động IAV qua các thập kỷ của các đặc trưng nêu trên,

biến động của cường độ GMMH cũng thay đổi qua các thập kỷ. Trong đó, biến

động của cường độ GMMH biến động mạnh mẽ nhất trong hai thập kỷ đầu, với

STD là 1,16 m/s; yếu nhất trong thập kỷ cuối, với STD là 0,86 m/s.

Từ các kết quả này cho thấy, biến động IAV của các đặc trưng GMMH diễn

ra mạnh nhất trong hai thập kỷ đầu (1981-1990, 1991-2000) và yếu hơn trong thập

kỷ cuối (2001-2010).

99

Bảng 3.4. STD của đặc trưng GMMH thời kỳ 1981-2010 và các thập kỷ

Đặc trưng Bắt đầu

(số hậu)

Kết thúc

(số hậu)

Độ dài mùa

(số hậu)

Gián đoạn

(số đợt)

Cường độ

(m/s)

1981-1990 2,04 3,01 4,15 1,22 1,16

1991-2000 2,41 1,95 2,69 1,43 1,16

2001-2010 1,14 2,18 3,11 0,89 0,86

1981-2010 1,9 2,4 3,4 1,3 1,1

3.3.3. Biến động năm của lượng mưa gió mùa mùa hè

Khu vực Tây Nguyên

Kết quả tính toán cho thấy, lượng mưa trong mùa GMMH trung bình ở khu

vực Tây Nguyên có xu thế giảm nhẹ trong giai đoạn 1981-2010. Tuy nhiên xu thế

này không thỏa mãn mức độ tin cậy 95%. Trong số 10 trạm nghiên cứu, xu thế

tăng nhẹ của lượng mưa trong mùa GMMH thỏa mãn mức độ tin cậy 95% tại trạm

M'ĐRắk.

Lượng mưa trong mùa GMMH ở khu vực Tây Nguyên biến động với chuẩn

sai dao động từ -2 đến 2mm/ngày và chỉ số STD là 1,45 mm/ngày (tương ứng chỉ

số Cv là 18,06%). Biến động IAV của lượng mưa trong mùa GMMH khá tương

đồng giữa các trạm với chỉ số STD dao động từ 1,02 đến 1,95 mm/ngày và chỉ số

Cv dao động từ 15,45 đến 20,39%. Trong đó, biến động IAV diễn ra mạnh mẽ

nhất ở các trạm có lượng mưa lớn; ngược lại, ít biến động hơn ở các trạm có lượng

mưa thấp (Bảng 3.5).

Hình 3.26 cho thấy tác động của ENSO đối với biến động của lượng mưa

GMMH. Lượng mưa GMMH thấp hơn trung bình nhiều năm đáng chú ý nhất xảy

ra trong cả mùa hè El Nino (năm 1987) và La Nina (năm 1998 và 2010). Lượng

mưa GMMH lớn hơn trung bình nhiều năm đáng chú ý nhất xảy ra vào mùa hè

La Nina (năm 2000). Trong đa số mùa hè El Nino, lượng mưa GMMH thấp hơn

so với trung bình nhiều năm. Tuy nhiên, trong mùa hè trung tính - pha ấm, lượng

100

mưa GMMH có xu thế lớn hơn so với trung bình nhiều năm. Tác động của La

Nina đến lượng mưa GMMH ở khu vực Tây Nguyên là không rõ ràng bằng của

EL Nino. Có thể nhận thấy, các mùa hè có lượng mưa lớn hơn (năm 2000) và thấp

hơn (năm 1998 và 2010) trung bình nhiều năm rõ ràng nhất đều trùng với mùa hè

La Nina. Lượng mưa có thiên hướng lớn hơn so với trung bình nhiều năm trong

mùa hè trung tính - pha lạnh.

- Trong 7 mùa hè La Nina, lượng mưa GMMH thấp hơn trung bình nhiều

năm trong 4 mùa (chiếm 57,1%) và lớn hơn trong 3 mùa (chiếm 42,9%). Trong

khi đó, lượng mưa GMMH lớn hơn trung bình nhiều năm trong 4 mùa trung gian

- pha lạnh (chiếm 57,1%) và 3 mùa trung gian - pha ấm (chiếm 42,9%).

- Trong 7 mùa hè El Nino, lượng mưa thấp hơn trung bình nhiều năm 5 mùa

(chiếm 71,4%) và lớn hơn trong 1 mùa (2009). Trong số 9 mùa hè trung gian -

pha ấm, lượng mưa lớn hơn trung bình nhiều năm trong 6 mùa (chiếm 66,66%)

và nhỏ hơn trong 3 mùa (chiếm 33,33%).

Bảng 3.5. Kết quả tính toán các chỉ số thống kê của lượng mưa GMMH ở khu

vực Tây Nguyên

Tên trạm Chuẩn sai tiêu chuẩn (STD)

(mm/ngày)

Biến suất (Cv)

(%)

Ayunpa 1,02 20,10

Bảo Lộc 1,95 17,15

B.M. Thuột 1,45 18,10

Đắk Nông 1,72 16,20

Đắk Tô 1,64 20,39

Đà Lạt 1,32 16,58

Kon Tum 1,46 18,10

Liên Khương 1,02 15,45

M'ĐRắk 1,16 19,58

PLây cu 1,84 19,02


101

Hình 3.26. Diễn biến chuẩn sai của lượng mưa GMMH (mm/ngày) thời kỳ

1981-2010 ở khu vực Tây Nguyên

Khu vực Nam Bộ

Trong giai đoạn 1981-2010, lượng mưa trong mùa GMMH trung bình khu

vực Nam Bộ có xu thế tăng nhẹ (Hình 3.24). Tuy nhiên, xu thế biến đổi của lượng

mưa ở khu vực Nam Bộ không thỏa mãn mức tin cậy 95%. Trong số 10 trạm

nghiên cứu, xu thế giảm nhẹ của lượng mưa trong mùa GMMH tại trạm Vũng

Tàu là thỏa mãn mức tin cậy 95%.

Trung bình khu vực Nam Bộ, lượng mưa trong mùa GMMH biến động IAV

với chuẩn sai dao động từ -1,6 đến 1,7 mm/ngày và chỉ số STD là 1,27 mm/ngày

(tương ứng chỉ số Cv là 16,24%). Biến động của lượng mưa GMMH có sự tương

đồng tương đối giữa các trạm với chỉ số STD dao động từ 0,91 (tại trạm Vũng

Tàu) đến 1,73 mm/ngày (tại trạm Phước Long), chỉ số Cv dao động từ 13,67 đến

26,59 % (Bảng 3.6). Nhìn chung, biến động IAV mạnh mẽ hơn ở các trạm có

lượng mưa trong mùa GMMH lớn; ngược lại, ít hơn ở các trạm có lượng mưa

thấp.

Kết quả tính toán cũng cho thấy, hoạt động của ENSO có tác động đến biến

động của lượng mưa GMMH ở khu vực Nam Bộ. Lượng mưa GMMH thấp hơn

và lớn hơn trung bình nhiều năm đáng chú ý đều xảy ra trong mùa hè La Nina.

Trong đa số mùa hè La Nina và trung tính - pha lạnh, lượng mưa GMMH có thiên

102

hướng cao hơn so với trung bình nhiều năm. Trong các mùa hè El Nino và trung

tính - pha ấm, lượng mưa có thiên hướng thấp hơn so với trung bình nhiều năm.

- Trong 7 mùa hè La Nina, lượng mưa lớn hơn trung bình nhiều năm trong

5 mùa (chiếm 71,4%). Lượng mưa lớn hơn trung bình nhiều năm trong 5 mùa hè

trung gian - pha lạnh (chiếm 71,4%).

- Trong 7 mùa hè El Nino, lượng mưa ở mức xấp xỉ đến thấp hơn trung

bình nhiều năm trong 5 mùa (chiếm 71,4%). Trong các mùa hè trung gian - pha

ấm, lượng mưa có thiên hướng thấp hơn so với trung bình nhiều năm.

Bảng 3.6. Kết quả tính toán các chỉ số thống kê của lượng mưa GMMH ở khu

vực Nam Bộ

Tên trạm Chuẩn sai tiêu chuẩn (STD) (mm/ngày)

Biến suất (Cv) (%)

Bạc Liêu 1,26 15,75

Ba Tri 1,70 26,59

Cà Mau 1,43 14,88

Cần Thơ 1,03 15,97

Mỹ Tho 0,89 14,66

Phước Long 1,73 15,18

Rạch Giá 1,53 17,42

Sóc Trăng 1,15 14,40

Tây Ninh 1,09 13,67

Vũng Tàu 0,91 13,87


103

Hình 3.27. Diễn biến chuẩn sai của lượng mưa GMMH (mm/ngày) thời kỳ

1981-2010 ở khu vực Nam Bộ


(1) Chỉ số gió mùa mùa hè (VSMI): Chỉ số VSMI phản ánh tốt hoàn lưu

quy mô lớn ở các mực khí quyển (850, 700, 500 và 300hPa) và hệ quả mưa trong

mùa GMMH. Do vậy, chỉ số VSMI hoàn toàn phù hợp phục vụ cho nghiên cứu

biến động GMMH ở khu vực Việt Nam.

(2) Biến động ISV của các đặc trưng GMMH

- Cường độ biến động ISV với chu kỳ 35 - 85 ngày; có hai lần đạt cực đại

vào hậu 36 (6,7 m/s) và hậu 44 (7,4m/s).

- Lượng mưa GMMH biến động ISV mạnh mẽ theo không gian ở khu vực

Tây Nguyên và Nam Bộ; biến động mạnh mẽ nhất ở các trạm có lượng mưa thấp

và ngược lại. Lượng mưa GMMH khu vực Tây Nguyên biến động ISV của lượng

mưa GMMH với chu kỳ 70 - 80 ngày và chuẩn sai từ -2,4 đến 2,62 mm/ngày.

Lượng mưa GMMH khu vực Nam Bộ biến động ISV với chu kỳ 40 - 110 ngày

và chuẩn sai từ -1,93 đến 3,13 mm/ngày.

(3) Biến động IAV của các đặc trưng GMMH

- Một số đặc trưng GMMH có quan hệ chặt chẽ với nhau (vượt 99% độ tin

cậy): Độ dài mùa có quan hệ với thời điểm bắt đầu và kết thúc; số đợt gián đoạn

GMMH có quan hệ với độ dài mùa và thời điểm kết thúc; cường độ có quan hệ

với độ dài mùa, thời điểm kết thúc và số đợt gián đoạn.

104

- Các đặc trưng GMMH biến động từ năm này qua năm khác và biến động

trong các pha ENSO, cụ thể:

+ Thời điểm bắt đầu GMMH biến động IAV với chuẩn sai dao động từ -

4,1 hậu đến 4,9 hậu và chỉ số STD là 1,9 hậu (khoảng 9,5 ngày). Trong đa số các

mùa hè La Nina (chiếm 57,1%) và trung tính - pha lạnh (chiếm 85,7%), thời điểm

bắt đầu thường đến sớm hơn; ngược lại, đến muộn hơn trong mùa hè El Nino và

trung tính - pha nóng.

+ Thời điểm kết thúc GMMH biến động IAV với chuẩn sai dao động từ -

5,7 hậu đến 3,3 hậu và chỉ số STD là 2,4 hậu (12 ngày). Trong hầu hết mùa hè La

Nina (chiếm 71,4%) và trung tính - pha lạnh (chiếm 57,1%), thời điểm kết thúc

GMMH đến muộn hơn; ngược lại, kết thúc sớm hơn trong mùa hè El Nino và

trung tính - pha nóng.

+ Độ dài mùa GMMH biến động IAV với chuẩn sai dao động từ -6 (30

ngày) hậu đến 8 hậu (40 ngày) và chỉ số STD là 3,4 hậu (17 ngày). Trong các mùa

hè La Nina và trung tính - pha lạnh, mùa GMMH kéo dài hơn; ngược lại, ngắn

hơn trong mùa hè El Nino và trung tính - pha ấm.

+ Số đợt gián đoạn GMMH biến động IAV với chuẩn sai từ -1,5 đợt đến

2,5 đợt và chỉ số STD là 1,3 đợt (tương ứng biến suất là 83,9%). Trong các mùa

hè La Nina, số đợt gián đoạn thường nhiều hơn và ngược lại trong các mùa hè El

Nino.

+ Cường độ GMMH biến động IAV với chuẩn sai dao động từ -2,7 đến

1,6 m/s và chỉ số STD là 1,1 m/s (tương ứng biến suất 21,9%). Trong hầu hết mùa

hè El Nino (chiếm 85,6%) và trung tính - pha ấm (chiếm 77,8%), cường độ mạnh

hơn; ngược lại, cường độ yếu nhất đều trùng với mùa hè La Nina.

+ Lượng mưa GMMH ở khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ có thiên hướng

lớn hơn trong mùa hè La Nina và ngược lại trong mùa hè El Nino. Lượng mưa

GMMH ở khu vực Tây Nguyên biến động IAV với chuẩn sai dao động từ -2 đến

2mm/ngày và chỉ số STD là 1,45 mm/ngày (tương ứng chỉ số Cv là 18,06%).

Lượng mưa GMMH ở khu vực Nam Bộ biến động IAV với chuẩn sai dao động

từ -1,6 đến 1,7 mm/ngày và chỉ số STD là 1,27 mm/ngày (tương ứng chỉ số Cv là

16,24%).

105

CHƯƠNG 4

DỰ TÍNH BIẾN ĐỘNG CỦA MỘT SỐ

ĐẶC TRƯNG GIÓ MÙA MÙA HÈ

4.1. Đánh giá mô phỏng của mô hình PRECIS đối với các đặc trưng gió mùa

mùa hè ở khu vực Việt Nam

Như đã trình bày trong Chương 2, các phương án dự tính biến đổi khí hậu

bằng mô hình PRECIS được sử dụng được kế thừa từ kết quả của Viện Khoa học

Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu. Kỹ năng mô phỏng khí hậu của mô hình

PRECIS trên khu vực Việt Nam đã được đánh giá chi tiết [3]. Theo các tác giả,

kỹ năng mô phỏng khí hậu, đặc biệt là với lượng mưa trên lãnh thổ Việt Nam của

mô hình PRECIS là tốt hơn so với các phương án mô hình khác (cl_WRF,

RegCM, CCAM). Trên cơ sở đánh giá này, các kết quả mô phỏng và dự tính biến

đổi khí hậu bằng mô hình PRECIS đã được sử dụng trong báo cáo “Kịch bản biến

đổi khí hậu, nước biển dâng cho Việt Nam” do Bộ Tài nguyên và Môi trường công

bố năm 2016 [19].

Trong khuôn khổ nghiên cứu của luận án, đánh giá mô phỏng bằng mô hình

PRECIS chủ yếu được tập trung vào một số đặc trưng cơ bản của GMMH và biến

động IAV của chúng. Hình 4.1 trình bày kết quả tính toán trung bình kinh hướng

(100oE-110oE) phân bố vĩ hướng của trường gió U850hPa (m/s) trung bình thời

kỳ 1986-2005 từ kết quả mô phỏng bằng mô hình PRECIS-CNRM (Hình 4.1a),

PRECIS-GFDL (Hình 4.1b) và số liệu CFSR (Hình 4.1c). Hình 4.2 trình bày kết

quả so tính toán chỉ số VSMI trung bình thời kỳ 1986-2005 theo phương án mô

phỏng PRECIS-CNRM (Hình 4.2a), PRECIS-GFDL (Hình 4.2b) và CFSR (Hình

4.2c).

Hình 4.1c và Hình 4.2c cho thấy, số liệu CFSR phản ánh mùa gió mùa mùa

hè bắt đầu từ khoảng đầu tháng 5 đến cuối tháng 9, đới gió Tây phát triển đến

khoảng 21oN và cường độ GMMH lớn nhất đạt giá trị khoảng 8m/s xảy ra hai lần

vào khoảng cuối tháng 6 và cuối tháng 7 (Hình 4.1c). So sánh Hình 4.1a với Hình

4.1c cho thấy, phương án PRECIS-CNRM có thiên hướng mô phỏng mùa GMMH

106

đến sớm và kết thúc muộn hơn; vùng phát triển của đới gió Tây mở rộng hơn về

phía Bắc (lên tới khoảng 27oN) so với CFSR. So sánh Hình 4.1b với Hình 4.1c

cho thấy, phương án PRECIS-GFDL có thiên hướng mô phỏng mùa GMMH đến

muộn và kết thúc sớm hơn; vùng phát triển của đới gió Tây thu hẹp hơn so với

CFSR. Cường độ GMMH được mô phỏng bằng PRECIS-GFDL có thiên hướng

mạnh mẽ hơn so với CFSR.

Sự sai khác nhau về các đặc trưng GMMH có thể thấy rõ qua so sánh kết

quả tính toán chỉ số VSMI từ mô phỏng PRECIS-CNRM (Hình 4.2a) và PRECIS-

GFDL (Hình 4.2b) với kết quả từ số liệu CFSR (Hình 42.c). Các đặc trưng GMMH

trong mô phỏng PRECIS-CNRM (Hình 4.2a) có sự khác biệt so với CFSR (Hình

4.2c). Trong đó, thời điểm bắt đầu GMMH đến sớm hơn và quá trình bắt đầu diễn

ra mạnh mẽ hơn (độ dốc lớn hơn); thời điểm kết thúc muộn hơn và diễn ra mạnh

mẽ hơn. Bên cạnh đó, PRECIS-CNRM có thiên hướng mô phỏng thời điểm cực

đại cường độ GMMH lần thứ nhất đến sớm hơn (khoảng đầu tháng 6) và cực đại

lần hai đến muộn hơn (vào khoảng giữa tháng 9) so với CFSR. Ngược lại,

PRECIS-GFDL (Hình 4.2b) so với CFSR (Hình 4.2c) có thiên hướng mô phỏng

thời điểm bắt đầu GMMH đến muộn hơn và quá trình bắt đầu diễn ra yếu hơn;

thời điểm kết thúc cũng diễn ra sớm hơn và quá trình kết thúc diễn ra yếu hơn.

Phương án PRECIS-GFDL chỉ nắm bắt được một lần cực đại của cường độ

GMMH diễn ra vào khoảng giữa tháng 7 và có cường độ lớn nhất mạnh hơn

(khoảng 8,7m/s) so với CFSR.

107

Hình 4.1. Biểu đồ Hovmoller trường U850 hPa (m/s) khu vực 100oE -110oE

trung bình thời kỳ 1986-2005 ở quy mô hậu: (a) PRECIS-CNRM; (b) PRECIS-

GFDL; (c) CFSR

108

Hình 4.2. Kết quả tính toán biến trình năm của chỉ số VSMI ở quy mô hậu trung

bình thời kỳ 1986-2010: (a) PRECIS-CNRM; (b) PRECIS-GFDL; (c) CFSR

109

Hình 4.3 trình bày kết quả tính biến trình năm của trường U850hPa ở quy

mô hậu phân bố vĩ hướng (5oN - 24oN) trung bình kinh hướng 100oE - 110oE và

trung bình thời kỳ 1986-2005 từ các phương án mô phỏng PRECIS (Hình 4.3a, b,

c) và số liệu CFSR (Hình 4.3d).

Theo số liệu CFSR (Hình 4.3d), quá trình thay đổi hoàn lưu quy mô lớn ở

mực 850hPa diễn ra rất rõ ràng. Thời điểm bắt đầu mùa GMMH diễn ra vào

khoảng đầu tháng 5 trên phạm vi hầu hết các vĩ độ. Quá trình kết thúc GMMH

diễn ra dần dần từ Bắc xuống Nam, từ giữa tháng 9 (ở phía Bắc) đến thúc vào đầu

tháng 10 ở phía Nam (Hình 4.3d). Phạm vi không gian hoạt động của đới gió Tây

mực 850hPa chủ yếu chi phối ở khu vực dưới 20oN. Thời kỳ có cường độ gió

mạnh nhất (từ 5 đến 10m/s) bắt đầu từ tháng 5 đến tháng 9 và hoạt động trên khu

vực từ 6oN đến 18oN.

Hình 4.3a - Hình 4.3c cho thấy, hình thế cơ bản của đới gió Tây mực

850hPa theo các mô phỏng là khá tương đồng với số liệu CFSR. Diễn biến của

đới gió này trong giai đoạn đầu, cuối và thời kỳ cực đại là khá phù hợp với CFSR.

Tuy nhiên, vẫn tồn tại những điểm khác biệt khá rõ ràng so với số liệu CFSR. Các

phương án của mô hình PRECIS đều có thiên hướng mô phỏng cường độ gió

mạnh và phạm vi của vùng gió mạnh mở rộng hơn hơn CFSR

- So với CFSR (Hình 4.3d), PRECIS-CNRM (Hình 4.3a) có thiên hướng

mô phỏng cường độ gió mạnh hơn và mở rộng hơn trong mùa GMMH. Thời kỳ

bắt đầu phát triển của đới gió Tây được mô phỏng xảy ra sớm hơn và mạnh mẽ

hơn so với CFSR. Thời kỳ rút lui của đới gió này được mô phỏng gần với CFSR;

phù hợp hơn ở khu vực phía Nam.

- So với CFSR (Hình 4.3d), PRECIS-GFDL (Hình 4.3b) có thiên hướng mô

phỏng cường độ gió mạnh hơn; tuy nhiên, phạm vi hoạt động hẹp hơn so với

CFSR. Về mặt diễn biến, thời kỳ bắt đầu được mô phỏng đến muộn hơn và sớm

hơn đối với thời kỳ kết thúc.

110

- Phương án tổ hợp (Hình 4.3c) cho thấy sự hài hòa về diễn biến, cường độ

và phạm vi với số liệu CFSR (Hình 4.3d). Mặc dù vậy, phạm vi hoạt động của

vùng gió mạnh vẫn có thiên hướng mở rộng hơn so với CFSR.

(a)

(b)

(c)

(d)


hưỡng (5oN -24oN) và thời gian (tháng 1-tháng 12) của trường gió (m/s) mực

850hPa trung bình 1986-2005: (a) PRECIS-CNRM; (b) PRECIS-GFDL; (c)

PRECIS - Tổ hợp; (d) CFSR

So sánh kỹ năng mô phỏng chỉ số STD của U850hPa (m/s) bằng mô hình

PRECIS (Hình 4.4a-c) với CFSR (Hình 4.4d) thời kỳ 1986-2005 trung bình kinh

hướng 100oE - 110oE phân bố vĩ hướng (5oN - 24oN). Nhìn chung, chỉ số STD

của U850hPa được mô phỏng cao hơn so với CFSR. Trong thời kỳ phát triển của

đới gió Tây, mức độ biến động của trường gió là khá phù hợp với thực tế. Ngược

lại, sự sai khác về chỉ số STD là rõ ràng hơn vào giai đoạn rút lui của đới gió Tây,

với thiên hướng cao hơn so với CFSR.

111

(a) (b)

(c) (d)


hưỡng (5oN -24oN) và thời gian (tháng 1-tháng 12) của chỉ số STD trường gió

(m/s) mực 850hPa trung bình 1986-2005: (a) PRECIS-CNRM; (b) PRECIS-

GFDL; (c) PRECIS-Tổ hợp; (d) CFSR

Kết quả tính toán (Hình 4.5a và Bảng 4.1) cho thấy, lượng mưa trong mùa

GMMH thời kỳ 1986 - 2005 theo mô hình PRECIS không sai khác nhiều so với

số liệu quan trắc ở các vùng khí hậu, với sai số dao động từ -0,3 mm/ngày đến 0,7

mm/ngày. Bảng 4.1 cho thấy, bộ số liệu lượng mưa từ các phương án mô hình

phản ánh một cách phù hợp về quy luật biến động của lượng mưa ở các vùng khí

hậu. Trong đó, chỉ số STD của lượng mưa đều thấp nhất ở vùng Tây Nguyên và

Nam Bộ; lớn nhất ở khu vực Trung Bộ. Mức độ sai khác của chỉ số STD giữa mưa

mô phỏng với quan trắc dao động từ 0 (theo phương án PRECIS-GFDL tại khu

112

vực Tây Bắc) đến 1 mm/ngày (theo phương án PRECIS-GFDL tại khu vực Nam

Trung Bộ). Sai khác về chỉ số STD giữa các phương án mô hình với quan trắc là

rất thấp so với chỉ số STD tính từ số liệu quan trắc. Điều này cho thấy, số liệu mô

phỏng đã phản ánh tốt biến động IAV của lượng mưa GMMH.

Hình 4.6 và Hình 4.7 cho thấy, diễn biến trong mùa GMMH theo các

phương án mô hình PRECIS là phù hợp với thực tế. Trung bình giai đoạn 1986-

2005, hệ số tương quan giữa chuối số liệu lượng mưa trong mùa GMMH từ sản

phẩm mô hình với quan trắc ở các vùng khí hậu dao động từ 0,59 đến 0,9. Trong

đó, hệ số tương quan tốt nhất ở khu vực Trung Bộ, Nam Bộ, Tây Bắc và Đông

Bắc (Hình 4.6). Các hệ số tương quan này là đảm bảo ý nghĩa thống kê (vượt 99%

độ tin cậy). Mặc dù vậy, sai số về lượng trong một số trường hợp là khá rõ ràng,

với lượng mưa thấp hơn/cao hơn đáng kể so với thực tế (Hình 4.7). Điều này là

do biến động của lượng mưa mô hình là lớn hơn so với thực tế.

Nhìn chung, bộ số liệu về lượng mưa ngày từ các phương án mô hình

PRECIS là phù hợp với thực tế về giá trị và mức độ biến động. Bên cạnh đó, vẫn

tồn tại một số hạn chế như giá trị, biến động ISV và IAV theo các phương án mô

hình đều lớn hơn thực tế. Tuy nhiên, sai số giữa số liệu mưa từ các phương án mô

hình so với thực tế đều thấp hơn đáng kể so với mức độ biến động của số liệu

quan trắc.

113

Hình 4.5. Chênh lệch giữa mô phỏng bằng PRECIS với số liệu quan trắc (tháng

5-tháng 9) thời kỳ 1986-2005: (a) Lượng mưa (mm/ngày); (b) chỉ số STD

(mm/ngày)

Hình 4.6. Hệ số tương quan giữa chuối số liệu của lượng mưa quy mô hậu trung

bình thời kỳ 1986-2005 diễn ra trong mùa GMMH theo các phương án mô hình

PRECIS với số liệu quan trắc

114

Hình 4.7. Diễn biến lượng mưa

(mm/ngày) quy mô hậu trung bình thời

kỳ 1986-2005 trong các phương án mô

phỏng PRECIS (PRECIS-CNRM và

PRECIS-GFDL) với số liệu quan trắc

thực tế ở 7 vùng khí hậu

115

Bảng 4.1. Kết quả tính toán các đặc trưng thống kê giữa số liệu lương mưa mô

phỏng và số liệu quan trắc

Vùng khí hậu

Đặc trưng thống kê

Lượng mưa trung bình

(mm/ngày) STD (mm/ngày)

Quan trắc

PRECIS-CNRM

PRECIS-GFDL

Quan trắc

PRECIS-CNRM

PRECIS-GFDL

Tây Bắc 9,0 9,1 8,9 2,7 3,2 2,7

Đông Bắc 10,8 10,8 10,9 2,5 3,2 3,4

Đồng Bằng

Bắc Bộ

8,0 7,9 8,0 2,0 2,2 2,05

Bắc Trung

Bộ

7,1 6,9 7,3 3,8 3,9 4,7

Nam Trung

Bộ

4,8 5,2 5,5 2,6 3,1 3,6

Tây Nguyên 8,9 9,0 9,5 1,6 2,0 1,7

Nam Bộ 8,6 9,3 8,9 1,4 1,5 1,9

4.2. Dự tính biến động của trường U850hPa

4.2.1. Dự tính biến động vào giữa thế kỷ 21

Các phương án dự tính đều cho thấy sự gia tăng biến động U850hPa ở khu

vực Bắc Trung Bộ và vùng biển lân cận. Tuy nhiên, có sự bất đồng nhất về dự

tính biến động U850hPa ở các khu vực khác, đặc biệt là khu vực Bắc Bộ. Các

phương án mô hình PRECIS-GFDL và kịch bản RCP8.5 có thiên hướng dự tính

sự gia tăng biến động U850hPa vào giữa thế kỷ 21 ở khu vực phía Nam.

Hình 4.8 và Hình 4.9 cho thấy, điểm tương đồng nổi bất nhất giữa các

phương án mô hình và kịch bản là sự gia tăng biến động của U850hPa ở khu vực

116

Bắc Trung Bộ và vùng biến lân cận. Ngoài ra, giữa các phương án kịch bản trong

cùng một mô hình cũng thể sự hiện sự tương đồng cao về mặt hình thế phân bố

theo không gian. Tuy nhiên, có thể thấy rõ sự khác nhau giữa hai phương án mô

hình trong dự tính biến động U850hPa ở khu vực Bắc Bộ và phía Nam. Phương

án PRECIS-CNRM cho thấy, biến động trường U850hPa ở Bắc Bộ có thiên hướng

tăng theo kịch bản RCP4.5 và giảm theo RCP8.5; giảm ở các vùng khí hậu phía

Nam theo cả hai kịch bản. Mức tăng/giảm của chỉ số STD dao động từ -20 đến

20% so với thời kỳ cơ sở. Phương án PRECIS-GFDL cho thấy, giảm biến động ở

Bắc Bộ và tăng biến động ở phía Nam theo cả hai kịch bản RCP4.5 và RCP8.5.

Phương án tổ hợp cho thấy, giảm biến động ở Bắc Bộ và phía Nam; tăng biến

động ở khu vực Bắc Trung Bộ. Mức tăng/giảm của chỉ số STD so với thời kỳ cơ

sở dao động từ -20 đến 20%.

Theo kịch bản RCP4.5 (Hình 4.8): Theo phương án PRECIS-CNRM, hình

thế cơ bản là biến động của U850hPa được dự tính giảm ở phía Nam (từ Quảng

Bình trở vào) và tăng ở phía Bắc, với mức độ biến đổi của chỉ số STD so với thời

kỳ cơ sở dao động trong khoảng từ -40 đến 40% (Hình 4.8a). Ngược lại, biến động

được dự tính gia tăng ở đa phần diện tích cả nước và giảm ở Bắc Bộ, với mức độ

biến đổi của chỉ số STD so với thời kỳ cơ sở dao động trong khoảng từ -60 đến

60% (Hình 4.8b). Phương án tổ hợp trung bình (PRECIS-Tổ hợp) cho thấy, mức

độ biến đổi của chỉ số STD so với thời kỳ cơ sở dao động từ -20 đến 20% trên khu

vực đất liền và từ 0 đến 40% trên hầu hết khu vực Biển Đông. Trong đó, biến

động được dự tính giảm ở vùng núi phía Bắc và khu vực phía Nam (Tây Nguyên

và Nam Trung Bộ); tăng ở khu vực Đồng Bằng Bắc Bộ, Bắc Trung Bộ và Nam

Bộ (Hình 4.8c).

Theo kịch bản RCP8.5 (Hình 4.9): Kết quả dự tính mức độ biến đổi chỉ số

STD của trường U850hPa theo kịch bản RCP8.5 có phân bố theo không gian là

tương đồng với theo kịch bản RCP4.5. Tuy nhiên, khu vực được dự tính giảm biến

động của U850hPa theo phương án PRECIS-CNRM được mở rộng ở phía Bắc

(Hình 4.9a). Vùng có biến động được dự tính gia tăng ở phía Nam được dự tính

117

mở rộng hơn về giá trị và phạm vi theo phương án PRECIS-GFDL. Bên cạnh đó,

phương án PRECIS-GFDL cũng cho thấy mức độ biến động giảm đáng kể ở một

phần khu vực Tây Nam Bộ và vùng biển phía Nam (Hình 4.9b). Do vậy, phương

án tổ hợp cho thấy giảm biến động ở hầu hết Bắc Bộ và Nam Bộ; tăng biến biến

động ở Trung Bộ và Tây Nguyên. Mức tăng/giảm biến động là rõ ràng hơn so với

kịch bản RCP4.5. Mức biến đổi của chỉ số STD so với thời kỳ cơ sở dao động từ

-40 đến 40% (Hình 4.9c).

(a)

(b)

(c)

Hình 4.8. Mức độ biến đổi chỉ số STD

(%) của U850hPa trung bình mùa

GMMH vào giữa thế kỷ 21 so với thời

kỳ cơ sở theo kịch bản RCP4.5: (a)

PRECIS-CNRM; (b) PRECIS-GFDL;

(c) Tổ hợp trung bình

118

(a)

(b)

(c)



GMMH vào giữa thế kỷ 21 so với thời



(c) Tổ hợp các dự tính

4.2.2. Dự tính biến động vào cuối thế kỷ 21

Hình thế biến động U850hPa vào cuối thế kỷ 21 là tương đồng với giữa thế

kỷ 21. Tuy nhiên, mức độ đồng nhất trong dự tính gia tăng biến động U850hPa ở

khu vực phía Nam là rõ ràng hơn so với thời kỳ giữa thế kỷ 21 theo kịch bản

RCP4.5. Theo phương án tổ hợp, biến động U850hPa được dự tính gia tăng ở hầu

hết diện tích cả nước, với mức tăng phổ biến từ 0 đến trên 20%. Theo kịch bản

RCP8.5, biến động U850hPa được dự tính giảm biến động ở Bắc Bộ và phía Nam;

119

tăng ở Bắc Trung Bộ. Mức tăng/giảm của chỉ số STD so với thời kỳ cơ sở dao

động từ -20 đến trên 20%.

Theo kịch bản RCP4.5 (Hình 4.10): Cả hai phương án mô hình PRECIS

đều dự tính gia tăng biến động của trường U850hPa ở khu vực Bắc Trung Bộ và

vùng biển lân cận, với mức tăng của chỉ số STD phổ biến từ 20 đến 60%. Sự sai

khác rõ ràng giữa hai phương án dự tính xảy ra ở khu vực Bắc Bộ và phía Nam.

Phương án PRECIS-CNRM dự tính gia tăng biến động của trường U850hPa ở

hầu hết Bắc Bộ và khu vực phía Nam (Tây Nguyên, Nam Trung Bộ và Nam Bộ),

với mức biến đổi của chỉ số STD phổ biến từ -20 đến 0% (Hình 4.10a). Trong khi

đó, phương án PRECIS-GFDL dự tính gia tăng biến động của U850hPa ở hầu hết

Bắc Bộ, Tây Nguyên và Nam Trung Bộ; giảm ở Nam Bộ. Mức độ biến đổi của

chỉ số STD trong dự tính PRECIS-GFDL trên các khu vực này phổ biến trong

khoảng từ -20 đến 40% (Hình 4.10b). Theo phương án tổ hợp trung bình, gia tăng

biến động của trường U850hPa được dự tính xảy ra ở hầu hết các khu vực trên cả

nước, với mức tăng của chỉ số STD phổ biến từ 0 đến 40%. Trong đó, tăng nhiều

hơn ở khu vực Bắc Trung Bộ và vùng biển lân cận, với mức tăng của chỉ số STD

lớn hơn 20%. Đối với các khu vực còn lại, gia tăng biến động của trường U850hPa

là không rõ ràng bằng, với mức tăng của chỉ số STD thấp hơn 20% (Hình 4.10c).

Theo kịch bản RCP8.5: Nhìn chung, hình thế tăng/giảm biến động của

trường U850hPa theo phương án kịch bản RCP8.5 (Hình 4.11) là khá tương đồng

với phương án RCP4.5 (Hình 4.10). Những điểm khác biệt đáng chú ý là sự mở

rộng vùng giảm biến động và thu hẹp vùng tăng biến động của trường U850hPa.

Theo phương án mô hình PRECIS-CNRM, hình thế cơ bản là giảm biến động ở

Bắc Bộ và phía Nam; tăng biến động ở khu vực Bắc Trung Bộ và vùng biển lân

cận. Trong đó, mức tăng/giảm của chỉ số STD phổ biến dao động từ -20 đến 20%

(Hình 4.11a). Theo phương án, PRECIS-GFDL, hình thế cơ bản là gia tăng biến

động ở phía Bắc; giảm biến động ở phía Nam. Mức tăng/giảm của chỉ số STD

được dự tính phổ biến trong khoảng từ -20 đến trên 60% (Hình 4.11b). Phương

án tổ hợp trung bình cho thấy, hình thế cơ bản là tăng biến động ở hầu hết khu

120

vực phía Bắc; giảm biến động ở một phần vùng núi phía Bắc và khu vực phía

Nam. Mức tăng/giảm của chỉ số STD được dự tính dao động trong khoảng từ -20

đến trên 40% (Hình 4.11c).

(a)

(b)

(c)



GMMH vào cuối thế kỷ 21 so với thời



(c) Tổ hợp các dự tính

121

(a)

(b)

(c)

Hình 4.11. Mức độ biến đổi chỉ số STD (%) của U850hPa trung bình mùa GMMH vào cuối thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở theo kịch bản RCP8.5: (a) PRECIS-CNRM; (b) PRECIS-GFDL; (c) Tổ hợp các dự tính

4.3. Dự tính biến động các đặc trưng gió mùa mùa hè theo chỉ số VSMI

4.3.1. Dự tính biến động của thời điểm bắt đầu gió mùa mùa hè

Nhìn chung, thời điểm bắt đầu vào giữa và cuối thế kỷ 21 được dự tính biến

đổi không nhiều so với thời kỳ cơ sở, với mức biến đổi theo phương án tổ hợp dao

động từ 0,1 đến 0,5 hậu. Biến động của thời điểm bắt đầu GMMH được dự tính

giảm vào giữa và cuối thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở; với mức giảm của chỉ số

STD theo phương án tổ hợp lần lượt tương ứng từ 18,4% (RCP8.5) đến 24,8%

(RCP4.5) và từ 13,2% (RCP8.5) đến 19,7 (RCP4.5). Cụ thể như sau:

122

Thời điểm bắt đầu GMMH

Giữa thế kỷ 21: Các phương án dự tính cho thấy thời điểm bắt đầu đến

muộn hơn so với thời kỳ cơ sở từ 0 đến 0,9 hậu. Theo phương án tổ hợp trung

bình, thời điểm bắt đầu muộn 0,5 hậu hơn so với thời kỳ cơ sở theo cả hai phương

án kịch bản (Hình 4.12a)

Cuối thế kỷ 21: Phương án PRECIS-GFDL dự tính thời điểm bắt đầu đến

sớm hơn thời kỳ cơ sở từ 0,6 hậu (RCP8.5) đến 0,7 hậu (RCP4.5). Ngược lại,

phương án PRECIS-CNRM dự tính thời điểm bắt đầu đến muộn hơn 1 hậu so với

thời kỳ cơ sở. Theo phương án tổ hợp, thời điểm bắt đầu đến muộn hơn khoảng

0,1 đến 0,2 hậu (Hình 4.12b).

Nhìn chung, các phương án mô hình đều cho thấy thời điểm bắt đầu vào

giữa và cuối thế kỷ 21 biến đổi không nhiều so với thời kỳ cơ sở. Mức độ biến đổi

thời điểm bắt đầu so với thời kỳ dao động trong khoảng từ -0,7 đến 1,0 hậu. Trong

đó, toàn bộ các phương án mô hình đều dự tính thời điểm bắt đầu đến muộn hơn

vào giữa thế kỷ 21. Xét xu thế biến đổi của chuối số liệu thời điểm bắt đầu GMMH

ở các thời kỳ trong tương lai cho thấy, xu thế của các chuỗi số liệu này đều không

thỏa mãn độ tin cậy 95%.

Biến động của thời điểm bắt đầu GMMH

Giữa thế kỷ 21: Toàn bộ các phương án mô hình đều dự tính biến động của

thời điểm bắt đầu GMMH giảm so với thời kỳ cơ sở. Kết quả tính toán cho thấy,

mức biến đổi của chỉ số STD so với thời kỳ cơ sở được dự tính dao động từ -29,4

đến 13,8%. Trong đó, các kịch bản theo phương án PRECIS-CNRM có mức giảm

nhiều hơn so với PRECIS-GFDL; kịch bản RCP4.5 giảm nhiều hơn kịch bản

RCP8.5. Phương án tổ hợp trung bình cho thấy, chỉ số STD vào giữa thế kỷ giảm

từ 18,4% (RCP8.5) đến 24,8% (RCP4.5) (Hình 4.13a).

Cuối thế kỷ 21: Hầu hết các kết quả dự tính đều cho thấy biến động của

thời điểm bắt đầu GMMH giảm so với thời kỳ cơ sở. Kết quả tính toán cho thấy,

mức biến đổi của chỉ số STD dao động từ -41,6 đến 2,3%. Duy nhất kết quả mô

hình PRECIS-GFDL theo kịch bản RCP4.5 cho mức biến động tăng. Kết quả tổ

123

hợp trung bình cho thấy, biến động thời điểm bắt đầu giảm so với thời kỳ cơ sở

theo cả hai kịch bản, với mức biến đổi của chỉ số STD từ -19,7 (RCP4.5) đến -

13,2% (RCP8.5) (Hình 4.13b).

Hình 4.12. Mức biến đổi của thời điểm bắt đầu GMMH (hậu) ở các thời kỳ trong


án tổ hợp trung bình: a) 2046-2065; b) 2080-2099

124


bắt đầu GMMH: a) 2046-2065; b) 2080-2099

4.3.2. Dự tính biến động của thời điểm kết thúc gió mùa mùa hè

Hình 4.14 và Hình 4.15 cho thấy, thời điểm kết thúc GMMH vào giữa và

cuối thế kỷ 21 được dự tính không biến đổi nhiều so với thời kỳ cơ sở, với mức

biến đổi theo phương án tổ hợp dao động từ -0,2 đến 1,4 hậu. Biến động của thời

điểm kết thúc GMMH được dự tính gia tăng trong đa số các trường hợp (chiếm

125

66,7%), với mức tăng của chỉ số STD theo phương án tổ hợp dao động từ 25 đến

47,8%. Cụ thể kết quả như sau:

Thời điểm kết thúc GMMH:

Cũng như thời điểm bắt đầu, thời điểm kết thúc GMMH ở các thời kỳ trong

tương lai được dự tính biến đổi không nhiều so với thời kỳ cơ sở (Hình 4.14).

Mức biến đổi của thời điểm kết thúc GMMH dao động từ -0,7 đến 1,5 hậu. Trong

đó, xu thế chung là GMMH kết thúc muộn hơn.

Giữa thế kỷ 21: Theo kịch bản RCP4.5, thời điểm kết thúc GMMH muộn

hơn 0,2 hậu theo dự tính PRECIS-GFDL và sớm hơn 0,7 hậu theo dự tính

PRECIS-CNRM. Phương án tổ hợp trung bình kịch bản RCP4.5 cho thấy, thời

điểm kết thúc GMMH đến sớm hơn 0,2 hậu so với thời kỳ cơ sở. Theo kịch bản

RCP8.5, toàn bộ các kết quả dự tính đều cho thấy thời điểm kết thúc GMMH đến

muộn hơn so với thời kỳ cơ sở, với mức biến đổi từ 0,9 đến 1,2 hậu. Kết quả tổ

hợp kịch bản RCP8.5 cho thấy, thời điểm kết thúc GMMH đến muộn hơn thời kỳ

cơ sở khoảng 1,0 hậu (Hình 4.14a).

Cuối thế kỷ 21, toàn bộ các kết quả dự tính đều cho thấy thời điểm kết thúc

GMMH đến muộn hơn so với thời kỳ cơ sở, với mức biến đổi từ 0 đến 1,5 hậu.

Kết quả tổ hợp cho thấy, thời điểm kết thúc GMMH đến muộn hơn 0,6 hậu theo

kịch bản RCP4.5 và 1,4 hậu theo kịch bản RCP8.5 (Hình 4.14b). Xu thế diễn biến

của các chuỗi số liệu thời điểm kết thúc GMMH ở các giai đoạn trong tương lai

đều không thỏa mãn mức tin cậy 95%.

126

Hình 4.14. Mức biến đổi của thời điểm kết thúc GMMH (hậu) ở các thời kỳ

trong tương lai so với thời kỳ cơ sở theo các kịch bản (RCP4.5 và RCP8.5) và

phương án tổ hợp trung bình: a) 2046-2065; b) 2080-2099

Biến động của thời điểm kết thúc GMMH

Mặc dù thời điểm kết thúc GMMH được dự tính không biến đổi nhiều so

với thời kỳ cơ sở. Tuy nhiên, mức độ biến động của thời điểm kết thúc được dự

tính thay đổi đáng kể so với thời kỳ cơ sở. Trong đó, mô hình PRECIS-GFDL có

thiên hướng dự tính giảm biến động của thời điểm kết thúc. Tuy nhiên, phương

127

án PRECIS-CNRM có thiên hướng dự tính tăng đáng kể về biến động của thời

điểm kết thúc.

Giữa thế kỷ 21: Theo kịch bản RCP4.5, mức độ biến động được dự tính

giảm theo mô hình PRECIS-GFDL và tăng theo phương án PRECIS-CNRM.

Trong đó, mức biến đổi của chỉ số STD lần lượt tương ứng với các mô hình là -

20,3 và 70,3%. Kết quả tổ hợp dự tính theo kịch bản RCP4.5 cho thấy, biến động

của thời điểm kết thúc GMMH được dự tính tăng so với thời kỳ cơ sở, với mức

tăng của chỉ số STD khoảng 25%. Theo kịch bản RCP8.5, xu thế dự tính biến

động của thời điểm kết thúc cũng tương tự như kịch bản RCP4.5. Trong đó, mức

biến đổi của chỉ số STD là -16,1% theo PRECIS-GFDL và 109,4% theo PRECIS-

CNRM. Kết quả tính toán tổ hợp trung bình cho thấy, chỉ số STD tăng khoảng

47,8% (Hình 4.15a).

Cuối thế kỷ 21: Xu thế dự tính biến động của thời điểm kết thúc GMMH

vào cuối thế kỷ là tương đồng với thời kỳ giữa thế kỷ 21. Tuy nhiên, mức biến

đổi vào cuối thế kỷ là thấp hơn so với thời kỳ giữa thế kỷ 21. Toàn bộ các kết quả

theo kịch bản RCP4.5 đều cho thấy sự gia tăng biến động của thời điểm kết thúc.

Trong đó, mức tăng của chỉ số STD dao động từ 2,3 (PRECIS-GFDL) đến 64%

(PRECIS-CNRM). Kết quả tổ hợp trung bình theo kịch bản RCP4.5 cho thấy, chỉ

số STD vào cuối thế kỷ 21 được dự tính tăng khoảng 47,8% so với thời kỳ cơ sở.

Theo kịch bản RCP8.5, mức biến đổi của chỉ số STD là -16,1% theo kết quả

PRECIS-GFDL và 13,0% theo kết quả PRECIS-CNRM. Kết quả tổ hợp trung

bình theo kịch bản RCP8.5 cho thấy, chỉ số STD giảm khoảng 1,6% (Hình 4.15b).

128


kết thúc GMMH: a) 2046-2065; b) 2080-2099

4.3.3. Dự tính biến động của độ dài mùa gió mùa mùa hè

Độ dài mùa GMMH là đặc trưng có mối quan hệ chặt chẽ với thời điểm bắt

đầu và kết thúc. Do vậy những biến đổi về biến động của hai đặc trưng này sẽ tác

động đến biến động của độ dài mùa (Hình 4.16 và Hình 4.17). Vào giữa thế kỷ

21, mùa GMMH được dự tính là ngắn hơn (chiếm 66,7% của tổng các phương án

dự tính) và gia tăng biến động (chiếm 66,7% của tổng các phương án dự tính).

Đến cuối thế kỷ 21, hầu hết các phương án đều dự tính mùa GMMH kéo dài hơn

129

(chiếm 83,3% của tổng các phương án dự tính) và giảm biến động (100% các kết

quả đều dự tính giảm biến động).

Độ dài mùa GMMH

Nhìn chung, mức độ biến đổi của độ dài mùa GMMH vào giữa (Hình 4.16a)

và cuối thế kỷ 21 (Hình 4.16b) so với thời kỳ cơ sở là không nhiều và phù hợp

với kết quả dự tính biến đổi của thời điểm bắt đầu (Hình 4.5) và thời điểm kết

thúc (Hình 4.7). Xu thế chung là độ dài mùa được dự tính tăng rõ ràng hơn theo

kịch bản RCP8.5 và vào cuối thể kỷ 21. Tuy nhiên, xét xu thế của chuỗi số liệu

độ dài mùa trong các kết quả dự tính đều không thỏa mãn độ tin cậy 95%.

Giữa thế kỷ 21: Các kết quả theo kịch bản RCP4.5 đều cho thấy độ dài mùa

GMMH vào giữa thế kỷ 21 được dự tính ngắn hơn từ 0,6 đến 1 hậu so với thời kỳ

cơ sở. Kết quả tổ hợp trung bình theo kịch bản RCP4.5 cho thấy, độ dài mùa

GMMH được dự tính ngắn hơn thời kỳ cơ sở khoảng 0,8 hậu. Ngược lại, dài mùa

GMMH đều được dự tính tăng theo các kết quả kịch bản RCP8.5, mức tăng nhiều

nhất là 1,2 hậu theo kết quả PRECIS-GFDL. Tổ hợp trung bình các kết quả theo

kịch bản RCP8.5 cho thấy, độ dài mùa GMMH được dự tính tăng khoảng 0,6 hậu

(Hình 4.16a).

Đến cuối thế kỷ 21: Độ dài mùa GMMH vào cuối thế kỷ 21 được dự tính

tăng so với thời kỳ cơ sở ở hầu hết các kết quả (chiếm 83,3%). Trong đó, mức

tăng của độ dài mùa dao động từ 0,4 hậu đến 2,2 hậu. Mức tăng của độ dài mùa

GMMH nhiều nhất trong các phương án dự tính bằng mô hình PRECIS-GFDL

(2,0 hậu theo kịch bản RCP4.5 và 2,2 hậu theo kịch bản RCP8.5). Kết quả tổ hợp

trung bình cho thấy, độ dài mùa tăng khoảng 0,5 hậu theo kịch bản RCP4.5 và 1,3

hậu theo kịch bản RCP8.5 (Hình 4.16b).

130

Hình 4.16. Mức biến đổi của độ dài mùa GMMH (hậu) ở các thời kỳ trong



Biến động của độ dài mùa GMMH

Vào giữa thế kỷ 21: Đa số các kết quả dự tính (chiếm 66,7%) đều dự tính

biến động của độ dài mùa GMMH vào giữa thế kỷ là gia tăng so với thời kỳ cơ

sở, với mức tăng của chỉ số STD từ 5,0 đến 38,0%. Trong đó, các kết quả PRECIS-

CNRM đều cho thấy biến động gia tăng mạnh, với mức tăng của chỉ số STD từ

36,8% (RCP4.5) đến 38,0% (RCP8.5). Ngược lại, mức độ biến động được dự tính

giảm trong các dự tính PRECIS-GFDL, với mức giảm của chỉ số STD từ 0,1%

131

(RCP4.5) đến 28,0% (RCP8.5). Kết quả tính toán tổ hợp trung bình cho thấy, chỉ

số STD của độ dài mùa GMMH được dự tính gia tăng từ 5,0% (RCP8.5) đến

18,3% (RCP4.5) (Hình 4.17a).

Đến cuối thế kỷ 21: Hình 4.17b cho thấy, biến động của độ dài mùa GMMH

vào cuối thế kỷ 21 đều được dự tính giảm so với thời kỳ cơ sở trong toàn bộ các

phương án mô hình PRECIS. Trong đó, mức giảm của chỉ số STD vào cuối thế

kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở dao động từ 2,3% đến 30,4%. Kết quả tổ hợp trung

bình các dự tính cho thấy, chỉ số STD của độ dài mùa giảm từ 4,1% (RCP8.5) đến

16,3% (RCP4.5) (Hình 4.17b).

Hình 4.17. Tương tự như Hình 4.9 nhưng đối với chỉ số STD (%) của độ dài

mùa GMMH: a) 2046-2065; b) 2080-2099

132

4.3.4. Dự tính biến động của số đợt gián đoạn gió mùa mùa hè

Số đợt gián đoạn GMMH là một đặc trưng có quan hệ thống kê chặt chẽ

với độ dài mùa và thời điểm kết thúc. Do vậy, đặc trưng về số đợt gián đoạn cũng

biến đổi ở các thời kỳ trong tương lai theo kịch bản RCP4.5 và RCP8.5. Tuy

nhiên, số đợt xảy ra gián đoạn GMMH là không nhiều (khoảng 1,5 đợt/mùa), dẫn

đến mức độ biến đổi của đặc trưng này trong tương lai cũng không lớn (Hình

4.18). Tuy nhiên, biến động của đặc trưng này trong tương lai được dự tính biến

đổi khá rõ ràng so với thời kỳ cơ sở theo từng phương án mô hình PRECIS (Hình

4.19).

Nhìn chung, số đợt gián đoạn GMMH được dự tính gia tăng vào giữa và

cuối thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở, với mức tăng theo phương án tổ hợp là từ 0,1

đến 0,3 đợt. Tuy nhiên, có sự bất đồng nhất các giữa các phương án mô hình trong

dự tính mức độ biến động. Trong đó, PRECIS-GFDL có thiên hướng dự tính giảm

biến động; xu thế gia tăng theo PRECIS – CNRM.

Số đợt gián đoạn GMMH:

Kết quả cho thấy, mức độ biến đổi của số đợt gián đoạn GMMH ở các thời

kỳ trong thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở dao động từ -0,4 đến 0,9 đợt. Vào giữa thế

kỷ 21, đa số các kết quả (chiếm 66,7%) là gia tăng số đợt gián đoạn từ 0,1 đến 0,6

đợt (Hình 4.18a). Xu thế này tiếp tục diễn ra vào giai đoạn cuối thế kỷ 21, với

mức tăng từ 0,1 đến 0,9 đợt (Hình 4.18b). Kết quả tính toán tổ hợp trung bình cho

thấy, số đợt gián đoạn tăng từ 0,1 đến 0,3 đợt. Trong đó, số đợt gián đoạn được

dự tính gia tăng nhiều hơn vào cuối thế kỷ 21. Xu thế của chuỗi số liệu số đợt gián

đoạn GMMH từ các kết quả dự tính đều không thỏa mãn mức tin cậy 95%.

133

Hình 4.18. Mức biến đổi của số đợt gián đoạn GMMH (hậu) ở các thời kỳ trong



Biến động của số đợt gián đoạn GMMH

Có sự không đồng nhất rõ ràng giưa các phương án mô hình về dự tính biến

động của số đợt gián đoạn GMMH. Trong đó, phương án mô hình PRECIS-GFDL

có thiên hướng dự tính giảm biến động số đợt gián đoạn. Ngược lại, phương án

PRECIS-CNRM có thiên hướng dự tính gia tăng biến động của số đợt gián đoạn.

Vào giữa thế kỷ 21, phương án PRECIS-GFDL dự tính giảm chỉ số STD là 38,1%

(RCP4.5) và 4,5% (RCP8.5). Phương án PRECIS-CNRM dự tính tăng chỉ số STD

134

là 5,1% (RCP4.5) và 11,7% (RCP8.5) (Hình 4.19a). Đến cuối thế kỷ 21, xu thế

tăng/giảm của chỉ số STD trong hai phương án mô hình này là tương đương nhau,

với mức biến đổi dao động từ -37,1 đến 37,1% (Hình 4.19b).

Hình 4.19. Tương tự như Hình 4.11 nhưng đối với chỉ số STD (%) của số đợt

gián đoạn GMMH: a) 2046-2065; b) 2080-2099

4.3.5. Dự tính biến động cường độ gió mùa mùa hè

Cường độ GMMH là một đặc trưng có quan hệ chặt chẽ với độ dài mùa,

thời điểm kết thúc và số đợt gián đoạn. Do vậy, biến động của cường độ GMMH

vào giữa và cuối thế kỷ 21 được dự tính là biến đổi rõ ràng so với thời kỳ cơ sở

(Hình 4.21). Nhìn chung, cường độ GMMH được dự tính gia tăng vào giữa và

135

cuối thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở, với mức tăng theo phương án tổ hợp là từ 0,2

đến 0,3 m/s. Đa số các kết quả dự tính cho thấy sự gia tăng biến động về cường

độ GMMH, với mức tăng của chỉ số STD theo phương án tổ hợp là từ 11,9 đến

16,1%. Trong đó, mô hình PRECIS-CNRM có thiên hướng dự tính gia tăng biến

động, đặc biệt là vào cuối thế kỷ 21. Ngược lại, mô hình PRECIS-GFDL có thiên

hướng dự tính giảm biến động vào cuối thể kỷ 21.

Cường độ GMMH

Giữa thế kỷ 21: Đa số kết quả dự tính (chiếm 66,7%) cho thấy cường độ

GMMH được tăng cường so với thời kỳ cơ sở, với mức tăng dao động từ 0,2 đến

0,7 m/s. Kết quả tổ hợp trung bình cho thấy cường độ GMMH tăng từ 0,2 m/s

(RCP4.5) đến 0,3 m/s (RCP8.5) (Hình 4.20a).

Cuối thế kỷ 21: Xu thế biến đổi của cường độ GMMH vào cuối thế kỷ là

tương tự vào giữa thế kỷ. Kết quả cho thấy, đa số các kết quả dự tính (chiếm

66,7%) cho thấy cường độ GMMH gia tăng so với thời kỳ cơ sở, với mức tăng từ

0,2 đến 1 m/s. Kết quả tổ hợp trung bình cũng cho thấy cường độ GMMH tăng từ

0,2 m/s (RCP4.5) đến 0,3 m/s (RCP8.5) (Hình 4.20b).

136

Hình 4.20. Mức biến đổi của cường độ GMMH (hậu) ở các thời kỳ trong tương


hợp trung bình: a) 2046-2065; b) 2080-2099

Biến động của cường độ GMMH

Giữa thế kỷ 21: Đa số kết quả dự tính (chiếm 66,7%) cho thấy biến động

của cường độ GMMH gia tăng, với mức tăng của chỉ số STD từ 5,8 đến 18,0% so

với thời kỳ cơ sở. Kết quả tổ hợp trung bình cho thấy mức biến đổi của chỉ số

STD dao động từ -3,0% (RCP4.5) đến 11,9% (RCP8.5) (Hình 4.21a).

Cuối thế kỷ 21: Có sự không đồng nhất (trái ngược nhau) trong dự tính xu

thế biến động của cường độ GMMH giữa hai phương án mô hình PRECIS.

137

Phương án PRECIS-GFDL có thiên hướng dự tính biến động GMMH giảm so với

thời kỳ cơ sở, với mức giảm của chỉ số STD từ 9,4% (RCP4.5) đến 37,4%

(RCP8.5). Ngược lại, phương án PRECIS-CNRM có thiên hướng dự tính gia tăng

biến động, với mức tăng của chỉ số STD từ 26,6% (RCP8.5) đến 41,7% (RCP8.5).

Kết quả tính toán tổ hợp trung bình cho thấy biến động của cường độ GMMH

tăng khoảng 16,1% theo kịch bản RCP4.5 và giảm khoảng 5,4% theo kịch bản

RCP8.5 (Hình 4.21a).

Hình 4.21. Tương tự như Hình 4.13 nhưng đối với chỉ số STD (%) của cường độ

GMMH: a) 2046-2065; b) 2080-2099

138

4.4. Dự tính biến động lượng mưa trong mùa gió mùa mùa hè ở khu vực Tây

Nguyên và Nam Bộ

Các kết quả dự tính lượng mưa và mức độ biến động được trình bày trong

Bảng 4.2 và Bảng 4.3. Nhìn chung, lượng mưa và mức độ biến động đều được dự

tính gia tăng vào giữa và cuối thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở ở khu vực Tây Nguyên

và Nam Bộ theo các phương án kịch bản RCP4.5 và RCP8.5. Trong đó, lượng

mưa được dự tính gia tăng nhiều hơn ở Tây Nguyên; nhiều hơn theo kịch bản

RCP8.5 và vào cuối thế kỷ 21. Ngược lại, mức độ biến động được dự tính gia tăng

nhiều hơn ở khu vực Nam Bộ; nhiều hơn theo kịch bản RCP8.5 và vào cuối thế

kỷ 21.

Biến đổi lượng mưa

Bảng 4.2 cho thấy, hầu hết các phương án đều có thiên hướng dự tính gia

tăng lượng mưa vào các thời kỳ trong tương lai so với thời kỳ cơ sở ở khu vực

Tây Nguyên và Nam Bộ. Trong đó, lượng mưa tăng nhiều hơn ở khu vực Tây

Nguyên so với Nam Bộ; tăng nhiều hơn theo kịch bản RCP8.5 so với RCP4.5 và

tăng nhiều hơn vào cuối thế kỷ so với giữa thế kỷ 21.

- Khu vực Tây Nguyên: Đến giữa thế kỷ 21, lượng mưa được dự tính gia

tăng ở hầu hết các phương án dự tính, với mức tăng lớn nhất lên tới 26,4% theo

kịch bản RCP8.5 (PRECIS-GFDL). Trong khi đó, mô hình PRECIS-CNRM dự

tính lượng mưa vào giữa thế kỷ 21 giảm khoảng 1,5% so với thời kỳ cơ sở theo

kịch bản RCP4.5. Theo phương án tổ hợp, lượng mưa trong mùa GMMH vào giữa

thế kỷ 21 tăng từ 10,2 (RCP4.5) đến 20,5% (RCP8.5) so với thời kỳ cơ sở. Đến

cuối thế kỷ 21, lượng mưa trong mùa GMMH được dự tính gia tăng từ 6,9 đến

33,5% so với thời kỳ cơ sở. Theo phương án tổ hợp, lượng mưa vào cuối thế kỷ

21 được dự tính gia tăng từ 16,8 (RCP4.5) đến 31,2% (RCP8.5) (Bảng 4.2).

- Khu vực Nam Bộ: Nhìn chung, mức độ biến đổi lượng mưa ở khu vực

Nam Bộ ở các thời kỳ trong tương lai là thấp hơn so với khu vực Tây Nguyên.

Trong đó, phương án mô hình PRECIS-CNRM có thiên hướng dự tính lượng mưa

giảm ở các thời kỳ trong tương lai theo cả hai phương án kịch bản. Đến giữa thế

139

kỷ 21, lượng mưa được dự tính giảm so với thời kỳ cơ sở theo phương án mô hình

PRECIS-CNRM, với mức giảm từ 2,3 (RCP8.5) đến 5,1% (RCP4.5). Ngược lại,

phương án mô hình PRECIS-GFDL có thiên hướng dự tính gia tăng lượng mưa,

với mức tăng từ 3,6 (RCP4.5) đến 7,2% (RCP8.5). Theo phương án tổ hợp, lượng

mưa vào giữa thế kỷ 21 được dự tính biến đổi từ -1,5 (RCP4.5) đến 2,4 %

(RCP8.5) so với thời kỳ cơ sở. Đến cuối thế kỷ 21, xu thế lượng mưa được dự

tính giảm từ 0,9 (RCP8.5) đến 4,0% (RCP4.5) theo phương án PRECIS-CNRM.

Phương án PRECIS-GFDL dự tính lượng mưa vào cuối thế kỷ 21 tăng từ 12,6

(RCP4.5) đến 16,6% (RCP8.5). Theo phương án tổ hợp, lượng mưa trong mùa

GMMH được dự tính gia tăng từ 4,3 (RCP4.5) đến 7,9% (RCP8.5) (Bảng 4.3).

Bảng 4.2. Kết quả dự tính biến đổi lượng mưa vào giữa và cuối thế kỷ 21 so với

thời kỳ cơ sở ở các vùng khí hậu

Kịch bản

Phương án

mô hình

Khu vực/thời kỳ

Tây Nguyên Nam Bộ

2046 - 2065 2080 - 2099 2046 - 2065

2080 - 2099

RCP4.5

PRECIS-CNRM -1,5 6,9 -5,1 -4,0

PRECIS-GFDL 21,9 26,7 3,6 12,6

Tổ hợp 10,2 16,8 -1,5 4,3

RCP8.5

PRECIS-CNRM 14,7 33,5 -2,3 -0,9

PRECIS-GFDL 26,4 28,9 7,2 16,6

Tổ hợp 20,5 31,2 2,4 7,9

140

Biến động lượng mưa

Bảng 4.3 cho thấy, hầu hết kết quả đều cho thấy sự gia tăng biến động lượng

mưa vào các thời kỳ trong tương lai so với thời kỳ cơ sở ở khu vực Tây Nguyên

và Nam Bộ. Mức tăng biến động của lượng mưa giữa hai vùng khí hậu là khá

tương đồng nhau. Trong đó, xu thế chung là biến động của lượng mưa tăng nhiều

hơn theo kịch bản RCP8.5 so với RCP4.5 và tăng nhiều hơn vào cuối thế kỷ so

với giữa thế kỷ 21.

- Khu vực Tây Nguyên: Hầu hết các kết quả dự tính đều cho thấy sự gia

tăng biến động của lượng mưa ở khu vực Tây Nguyên và giữa và cuối thế kỷ 21,

với mức tăng của chỉ số STD cao nhất lên tới 13,0%. Đến giữa thế kỷ 21, biến

động lượng mưa được dự tính gia tăng, với mức tăng của chỉ số STD trong khoảng

từ 0,2 đến 13,0%. Đến cuối thế kỷ 21, mức tăng biến động lượng mưa được dự

tính có thiên hướng nhiều hơn so với thời kỳ giữa thế kỷ 21. Mức tăng của chỉ số

STD vào cuối thế kỷ 21 được dự tính dao động trong khoảng từ 6,1 đến 13,0%.

Theo phương án tổ hợp, mức tăng của chỉ số STD vào giữa thế kỷ 21 trong khoảng

từ 0,2 (RCP4.5) đến 6,7% (RCP8.5); trong khoảng từ 6,1 (RCP4.5) đến 10,2%

(RCP8.5) vào cuối thế kỷ 21 (Bảng 4.3).

- Khu vực Nam Bộ: Hầu hết các kết quả dự tính đều cho thấy sự gia tăng

biến động lượng mưa ở khu vực Nam Bộ vào giữa thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở,

với mức tăng của chỉ số STD cao nhất lên tới 14,0% vào giữa thế kỷ và 24,0%

vào cuối thế kỷ 21. Đến giữa thế kỷ 21, biến động lượng mưa được dự tính gia

tăng trong hầu hết các trường hợp, với mức tăng của chỉ số STD trong khoảng từ

2,1 đến 14,0%. Đến cuối thế kỷ 21, mức tăng biến động lượng mưa được dự tính

có thiên hướng cao hơn so với thời kỳ giữa thế kỷ 21, với mức tăng của chỉ số

STD trong khoảng từ 5,4 đến 24,0%. Theo phương án tổ hợp, biến động lượng

mưa được dự tính gia tăng vào giữa thế kỷ 21, với mức tăng của chỉ số STD trong

khoảng từ 2,1 (RCP4.5) đến 8,8% (RCP8.5). Mức tăng của chỉ số STD vào cuối

thế kỷ 21 là cao hơn một chút so với thời kỳ giữa thế kỷ 21, với mức tăng của chỉ

số STD trong khoảng từ 8,0 (RCP4.5) đến 14,7% (RCP8.5) (Bảng 4.3).

141

Bảng 4.3. Kết quả dự tính biến đổi chỉ số STD của lượng mưa vào giữa và cuối

thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở ở các vùng khí hậu

Kịch bản

Phương án

mô hình

Khu vực/thời kỳ

Tây Nguyên Nam Bộ

2046-2065

2080-2099 2046-2065

2080-2099

RCP4.5

PRECIS-CNRM -8,4 -0,8 -8,8 -0,2

PRECIS-GFDL 8,6 13,0 13,0 16,1

Tổ hợp 0,2 6,1 2,1 8,0

RCP8.5

PRECIS-CNRM 0,5 8,4 3,5 5,4

PRECIS-GFDL 13,0 12,0 14,0 24,0

Tổ hợp 6,7 10,2 8,8 14,7


(1) Các phương án dự tính cho thấy biến động của thời điểm bắt đầu

GMMH có xu thế giảm trong tương lai, với mức giảm của chỉ số STD theo phương

án tổ hợp dao động từ 13,2 đến 24,8%.

(2) Thời điểm kết thúc được dự tính gia tăng biến động trong hầu hết các

trường hợp dự tính, với mức tăng của chỉ số STD theo phương án tổ hợp khoảng

từ 25 đến 47,8%.

(3) Theo phương án tổ hợp, biến động của độ dài mùa GMMH được dự tính

gia tăng vào giữa thế kỷ và giảm vào cuối thể kỷ 21.

(4) Theo phương án tổ hợp, dự tính biến động của số đợt gián đoạn GMMH

được được thể hiện qua biến đổi của chỉ số STD so với thời kỳ cơ sở: từ -16,5

(RCP4.5) đến 3,6 % (RCP8.5) vào giữa thế kỷ 21 và từ -0,6 (RCP8.5) đến -0,2%

(RCP4.5) vào cuối thế kỷ 21.

142

(5) Biến động của cường độ GMMH được dự tính gia tăng so với thời kỳ

cơ sở trong đa số các trường hợp, với mức biến đổi của chỉ số STD theo phương

án tổ hợp là từ -3,0 (RCP4.5) đến 11,9% (RCP8.5) vào giữa thế kỷ và từ -5,4

(RCP8.5) đến 16,1% (RCP4.5) vào cuối thế kỷ 21.

(6) Biến động lượng mưa trong mùa GMMH

Hầu hết các phương án dự tính cho thấy, biến động của lượng mưa trong

mùa GMMH ở khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ vào giữa và cuối thế kỷ 21 gia

tăng so với thời kỳ cơ sở. Trong đó, mức tăng biến động lượng mưa là đáng kể

hơn theo kịch bản RCP8.5 so với RCP4.5; vào cuối thế kỷ so với giữa thế kỷ 21

và ở khu vực Nam Bộ so với khu vực Tây Nguyên.

143

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

1. Kết luận

Từ các kết quả nghiên cứu về đánh giá và dự tính biến động của các đặc

trưng GMMH ở khu vực Việt Nam có thể rút ra một số kết luận sau:

(1) Chỉ số VSMI được tính bằng U850hPa (5oN - 15oN và 100oE - 110oE)

phản ánh được hoạt động của GMMH ở khu vực Việt Nam (tính chất, cường độ,

diễn biến) và hoàn lưu quy mô lớn, cũng như hệ quả mưa.

(2) Các đặc trưng GMMH ở Việt Nam có biến động ISV và IAV rõ ràng.

- Biến động ISV của các đặc trưng GMMH: Cường độ GMMH biến động

ISV với chu kỳ khoảng 35 - 85 ngày và chỉ số STD là 1,9 m/s (tương ứng chỉ số

Cv là 39,2%). Biến động ISV của lượng mưa mạnh mẽ hơn ở các trạm có lượng

mưa lớn và ngược lại ở các trạm có lượng mưa thấp hơn. Biến động ISV của lượng

mưa GMMH ở khu vực Tây Nguyên với chu kỳ 70 - 80 ngày và chuẩn sai so với

trung bình mùa dao động từ -2,4 đến 2,62 mm/ngày (chỉ số Cv là 23,82%). Biến

động ISV của lượng mưa ở khu vực Nam Bộ với chu kỳ 40 - 110 ngày và chuẩn

sai so với trung bình mùa dao động từ -1,93 đến 3,13 mm/ngày (chỉ số Cv là

18,98%).

- Biến động IAV của các đặc trưng GMMH:

Trung bình giai đoạn 1981 - 2010, bắt đầu GMMH xảy ra vào hậu thứ 7 và

kết thúc ở hậu thứ 56, tương ứng với độ dài mùa là 30 hậu, số đợt gián đoạn là 1,5

và cường độ là 5,0m/s. Biến động IAV của các đặc trưng là rõ ràng, với chỉ số

STD của thời điểm bắt đầu là 1,9; 2,4 hậu đối với thời điểm kết thúc; 3,1 hậu đối

với độ dài mùa; 1,3 đợt đối với số đợt gián đoạn và 1,1 m/s đối với cường độ.

Mức độ biến động IAV của các đặc trưng này có xu thế giảm trong thập kỷ gần

đây so với hai thập kỷ trước đó.

- Hoạt động của ENSO có tác động đến biến động của các đặc trưng

GMMH ở khu vực Việt Nam. Trong các mùa hè El Nino và trung gian - pha nóng,

các đặc trưng GMMH có đặc điểm: Thời điểm bắt đầu đến muộn, kết thúc sớm,

độ dài mùa ngắn, số đợt gián đoạn ít, cường độ mạnh và lượng mưa ở Tây Nguyên

144

thấp hơn so với trung bình nhiều năm. Trong các mùa hè La Nina và trung gian -

pha lạnh, các đặc trưng GMMH có đặc điểm: Thời điểm bắt đầu sớm, kết thúc

muộn, độ dài mùa tăng, số đợt gián đoạn nhiều, cường độ yếu và lượng mưa ở

Nam Bộ lớn hơn so với trung bình nhiều năm. Tuy nhiên, trong các mùa hè La

Nina vẫn xảy ra lượng mưa GMMH thấp hơn đáng kể so với trung bình nhiều

năm.

(3) Kết quả dự tính bằng mô hình PRECIS cho thấy, sự gia tăng nồng KNK

theo kịch bản RCP4.5 và RCP8.5 có tác động đến biến động của các đặc trưng

GMMH ở giữa và cuối thế kỷ 21. Trong đó, một số biến đổi đáng chú ý về biến

động của các đặc trưng GMMH vào giữa và cuối thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở

như sau:

- Thời điểm bắt đầu, kết thúc và độ dài mùa GMMH được dự tính là biến

đổi không nhiều vào giữa và cuối thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở. Biến động của

thời điểm bắt đầu được dự tính giảm; ngược lại, tăng biến động của thời điểm kết

thúc. Cùng với xu thế đó, độ dài mùa GMMH được dự tính biến đổi không nhiều;

gia tăng biến động vào giữa thế kỷ và giảm vào cuối thế kỷ 21.

- Cường độ GMMH và mức độ biến động được dự tính gia tăng vào giữa

và cuối thế kỷ 21 so với thời kỳ cơ sở. Cùng với xu thế đó, lượng mưa trong mùa

GMMH và mức độ biến động cũng được dự tính gia tăng ở khu vực Tây Nguyên

và Nam Bộ. Trong đó, lượng mưa được dự tính gia tăng nhiều hơn ở Tây Nguyên

so với Nam Bộ; nhiều hơn theo kịch bản RCP8.5 so với kịch bản RCP4.5 và nhiều

hơn vào cuối thế kỷ so với giữa thế kỷ 21. Biến động lượng mưa được dự tính

tăng nhiều hơn ở Nam Bộ so với Tây Nguyên; nhiều hơn theo kịch bản RCP8.5

so với kịch bản RCP4.5 và nhiều hơn vào cuối thế kỷ so với giữa thế kỷ 21.

2. Kiến nghị

Trên cơ sở các kết quả nghiên cứu đạt được, kiến nghị các hướng nghiên

cứu tiếp theo: Nghiên cứu dự tính sự biến động của gió mùa mùa hè trên cơ sở

xem xét tập hợp các mô hình khí hậu khác nhau.

145

CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CÓ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

1. Nguyen Dang Mau, Nguyen Van Thang, 2018. Definition of new summer

monsoon index for Vietnam region. Vietnam Journal of Science,Technology and

Engineering. Vol 60 No 1 (2018)

2. Nguyễn Đăng Mậu, Nguyễn Văn Thăng, Mai Văn Khiêm, 2017. Biến động

của một số đặc trưng gió mùa mùa hè ở Việt Nam trong thế kỷ 21: Dự tính bằng

mô hình PRECIS theo kịch bản RCP4.5 và RCP8.5. Tạp chí Khoa học BĐKH, Số

4, năm 2017.

3. Nguyễn Đăng Mậu, Mai Văn Khiêm, 2017. Biến động năm của một số đặc

trưng gió mùa mùa hè khu vực Việt Nam. Tạp chí KTTV, 9/2017.

4. N.D. Mau, N.V. Thang and M.V. Khiem, 2017. Projections of Variability and

Trends of Summer Monsoon Rainfall Over Vietnam. 2017 NOAA ESRL Global

Monitoring Annual Conference, May 23-24, 2017.

5. Nguyễn Đăng Mậu, Nguyễn Minh Trường, Hidetaka Sasaki, Izuru Takayabu,

2017. Dự tính biến đổi lượng mưa mùa ở khu vực Việt Nam vào cuối thế kỷ 21

bằng mô hình NHRCM. Tạp chí KTTV, 1/2017.

6. Nguyễn Đăng Mậu, Nguyễn Văn Thắng, Mai Văn Khiêm, 2016. Dự tính biến

đổi lượng mưa trong mùa gió mùa mùa hè ở khu vực Việt Nam bằng mô hình

PRECIS. Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường,

Tập 32, Số 3S (2016).

7. Nguyễn Đăng Mậu, Nguyễn Văn Thắng, Mai Văn Khiêm, 2016. Hoàn lưu gió

mực 850hPa trong mùa gió mùa mùa hè trên khu vực Việt Nam. Tạp chí KTTV,

Số 664, 4/2016.

8. Nguyễn Đăng Mậu, Nguyễn Văn Thắng, Mai Văn Khiêm, Lưu Nhật Linh,

Nguyễn Trọng Hiệu, 2016. Nghiên cứu chỉ số gió mùa mùa hè cho khu vực Việt

Nam. Tạp chí KTTV Số 662, 2/2016.

9. M. NGUYEN-Dang, T. NGUYEN-Van, K. MAI-Van, L. LUU-Nhat, T. DO-

Thanh1and H. NGUYEN-Trong, 2016. Definition of Summer Monsoon Index for

Vietnam Region. 2016 NOAA ESRL Global Monitoring Annual Conference,

2016.

146

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt:

1. Phạm Vũ Anh (1997), “Về những đặc điểm synop ở khu vực châu Á gió mùa”,

Tổng cục Khí tượng Thuỷ văn.

2. Trần Quang Đức (2011), “Xu thế biến động của một số đặc trưng gió mùa mùa

hè khu vực Việt Nam”, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và

Công nghệ 27, Số 3S (2011) 14-20.

3. Nguyễn Văn Hiệp và nnk (2015), “Nghiên cứu luận cứ khoa học cập nhật

kịch bản và nước biển dâng cho Việt Nam”, BCTK đề tài KHCN cấp Nhà

nước BĐKH. 43.

4. Nguyễn Trọng Hiệu (1997), “Khái quát về hoàn lưu trên khu vực Đông Á và

Nam Á”, Viện KTTV, Hà Nội, 43tr.

5. Phạm Thị Thanh Hương và nnk (1999), “Nghiên cứu mở đầu gió mùa mùa hè

trên khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ và quan hệ của nó với hoạt động ENSO”,

Báo cáo tổng kết Đề tài Khoa học, Tổng cục Khí tượng Thủy văn, 80tr.

6. Ngô Thị Thanh Hương, Nguyễn Thị Thanh Huệ, Vũ Thanh Hằng, Ngô Đức Thành

(2013), “Nghiên cứu ngày bắt đầu mùa mưa trên khu vực Việt Nam thời kỳ 1961-

2000”, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, KHTN và CN, Tập 29, Số 2S (2013) 72-80.

7. Trần Gia Khánh (1997), “Các đặc trưng hoàn lưu quá trình gió mùa Tây Nam

mạnh và suy yếu ảnh hưởng đến Việt Nam trong mùa hè”, Hội nghị Khoa học

lần thứ VI, Viện KTTV.

8. Mai Văn Khiêm và nnk (2015), “Nghiên cứu xây dựng Atlas khí hậu và biến

đổi khí hậu Việt Nam”, BCTK Đề tài KHCN cấp Nhà nước, BĐKH.17, Hà Nội.

9. Mai Văn Khiêm và nnk (2016), “Cập nhật kịch bản biến đổi khí hậu, nước biển

dâng cho Việt Nam”, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu,

BCTK Dự án cấp Bộ, Hà Nội, 2016.

10. Nguyễn Viết Lành và nnk (2007), “Nghiên cứu ảnh hưởng của gió mùa Á - Úc

đến thời tiết, khí hậu Việt Nam”, Báo cáo tổng kết đề tài cấp Bộ TNMT.

147

11. Nguyễn Viết Lành, Phan Bá Hùng (2005), “Các trung tâm khí áp tác động đến

hoạt động của gió mùa mùa hè ở Việt Nam”, Tuyển tập báo cáo khoa học Hội

thảo, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn.

12. Trần Việt Liễn (2007), “Chỉ số gió mùa và việc sử dụng chúng trong đánh giá

mối quan hệ mưa - gió mùa ở các vùng lãnh thổ Việt Nam, phục vụ yêu cầu

nghiên cứu và dự báo gió mùa”, Tuyển tập báo cáo khoa học Hội thảo, Viện

Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường.

13. Trần Công Minh (2003), “Khí tượng Synốp nhiệt đới”, NXB Đại học Quốc gia

Hà Nội.

14. Nguyễn Đức Ngữ và Nguyễn Thị Hiền Thuận (2006), “Đề xuất chỉ số hoàn lưu

gió mùa để nghiên cứu tính biến động của gió mùa mùa hè ở NB”, Tạp chí Khí

tượng Thủy văn, số 5, trang 1-10.

15. Nguyễn Đức Ngữ và nnk (2003), “Tác động của ENSO đến thời tiết, khí hậu,

môi trường và kinh tế - xã hội ở Việt Nam”, BCTK đề tài KHCN Độc lập cấp

Nhà nước.

16. Nguyễn Đức Ngữ, Nguyễn Trọng Hiệu (2004), “Khí hậu và Tài nguyên Khí

hậu Việt Nam”, NXB Nông nghiệp.

17. Nguyễn Đức Ngữ, Phạm Thị Thanh Hương (2004), “Cơ chế hoạt động của

ENSO và quan hệ giữa ENSO với gió mùa châu Á”, Tạp chí KTTV,

3(519)/2004, tr. 7-14, (2004).

18. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2013), “Dự tính khí hậu tương lai với độ phân

giải cao cho Việt Nam”, BCTK Dự án.

19. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2016), “Kịch bản biến đổi khí hậu, nước biển

dâng cho Việt Nam”, NXB Tài nguyên Môi trường và Bản đồ Việt Nam.

20. Phan Văn Tân (2005), “Phương pháp thống kê trong khí hậu”, NXB Đại học

Quốc gia Hà Nội.

21. Nguyễn Văn Thắng và nnk (2010), “Nghiên cứu ảnh hưởng của biến đổi khí

hậu đến các điều kiện tự nhiên, tài nguyên thiên nhiên và đề xuất các giải pháp

chiến lược phòng tránh, giảm nhẹ và thích nghi, phục vụ phát triển bền vững

148

kinh tế- xã hội ở Việt Nam”, BCTK đề tài KHCN cấp Nhà nước, mã số

KC.08.13/06-10;

22. Nguyễn Văn Thắng và nnk (2012), “Gió mùa hoàn lưu khí quyển trên khu vực

Đông Á và Việt Nam”, NXB Khoa học Tự nhiên và Công nghệ.

23. Vũ Văn Thăng (2016), “Đặc điểm vận tải ẩm ở Việt Nam trong các đợt ENSO”,

BCTK luận án tiến sĩ cấp Viện KH Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu.

24. Nguyễn Thị Hiền Thuận (2001), “Gió mùa tây nam trong thời kỳ đầu mùa ở

Tây Nguyên và Nam Bộ”, Tạp chí Khí tượng Thuỷ văn, số 7, trang 1-7.

25. Nguyễn Thị Hiền Thuận (2005), “Sự biến động của chỉ số gió mùa mùa hè ở

NB trong các pha ENSO”, Tuyển tập báo cáo Hội thảo KH lần thứ 9 Viện

KTTV, Hà Nội - 12/2005 tr. 206-212.

26. Nguyễn Thị Hiền Thuận (2008), “Ảnh hưởng của ENSO đến gió mùa mùa hè

và mưa ở NB”, Luận án tiến sĩ.

27. Phạm Ngọc Toàn và Phan Tất Đắc (1978), “Khí hậu Việt Nam”, NXB Khoa

học Kỹ thuật, Hà Nội.

28. Nguyễn Minh Trường và nnk (2012), “Đặc điểm hoàn lưu và thời tiết thời tiết

thời kỳ bùng nổ gió mùa mùa hè trên khu vực Việt Nam”, Báo cáo tổng kết đề

tài cấp Đại học Quốc gia Hà Nội.

29. Bùi Minh Tuân và Nguyễn Minh Trường (2010), “Hoàn lưu qui mô lớn thời kỳ

bùng nổ gió mùa mùa hè trên khu vực NB năm 1998”, Tạp chí Khoa học Đại học

Quốc gia Hà Nội, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 26, Số 3S (2010) 470‐478.

30. Kiều Thị Xin, Phan Văn Tân, Phạm Thị Thanh Hương (1997), “Về hoàn lưu gió

mùa mùa hè ở Đông Á, quan hệ giữa nó với XTNĐ và ENSO”, Tập báo cáo công

trình NCKH, Hội nghị KH lần thứ VI, Viện KTTV, Hà Nội, Tập 1, 294-299.

Tiếng Anh

31. Annamalai, H., & Sperber, K. R. (2005), “Regional heat sources and the active

and break phases of boreal summer intraseasonal (30–50 day)

variability”, Journal of the atmospheric sciences, 62(8), 2726-2748.

https://doi.org/10.1175/JAS3504.1

149

32. Annamalai, H. (2011), “Modelling the monsoons in a changing climate. In:

Carayannis, Elias (Ed.), Planet Earth 2011 – Global warming challenges and

opportunities for policyand practice”. DOI: 10.5772/24041.

33. Annamalai, H., Hafner, J., Sooraj, K. P., & Pillai, P. (2013), “Global warming

shifts the monsoon circulation, drying South Asia”, Journal of Climate, 26(9),

2701-2718. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-12-00208.1

34. Annamalai, H., Hamilton, K., & Sperber, K. R. (2007), “The South Asian

summer monsoon and its relationship with ENSO in the IPCC AR4

simulations” Journal of Climate, 20(6), 1071-1092.

https://doi.org/10.1175/JCLI4035.1

35. Archevararahuprok, B., and et al (2014), “A regional climate modelling

experiment for Southeast Asia: Using PRECIS regional climate Model and

selected CMIP3 global climate models”, Met Office Hadley Centre.

36. Ashfaq, M., Shi, Y., Tung, W., et al. (2009), “Suppression of south Asian

summer monsoon precipitation in the 21st century”, Geophys. Res. Lett. 36,

L01704. https://doi.org/10.1029/2008GL036500

37. Blandford, H.F (1886), “Rainfall of India”, Monsoon Monograph-India

Meteorological Department, No. 3, 658.

38. Chang, C. P., Y. Zhang, and T. Li (2001), “Interannual and interdecadal

variations of the east Asian summer and tropical Pacific SSTs. Part I: Roles of

the subtropical ridge”, J. Climate, 13, 4310 4325. https://doi.org/10.1175/1520-

0442(2000)013<4310:IAIVOT>2.0.CO;2

39. Chen, S.-Y. Wang, W.-R. Huang, and M.-C. Yen (2004), “Variation of the east

Asian summer monsoon rainfall”, J. Climate, 17,744-762.

https://doi.org/10.1175/1520-0442(2004)017<0744:VOTEAS>2.0.CO;2

40. Chen, T.-C. and M. Murakami (1988), “The 30-50-day variation of convective

activity over the western Pacific Ocean with the emphasis on the northwestern

region”, Mon. Wea. Rev, 116, 892-906. DOI: 1520-

0493(1988)116<0892:TDVOCA>2.0.CO;2

150

41. Cherchi, A., Alessandri, A., Masina, S., Navarra, A. (2011), “Effects of

increased CO2 levels on monsoon”, Clim. Dyn. 37, 83–101.

http://dx.doi.org/10.1007/s00382-010-0801-7

42. Climate Prediction Center (CPC), NOAA, “The Oceanic Niño Index (ONI) [3

month running mean of ERSST.v5 SST anomalies in the Niño 3.4 region (5oN-5oS,

120o-170oW)]”

http://origin.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ONI_v5.php

43. Dairaku, K., Emori, S. (2006), “Dynamic and thermodynamic influences on

intensified daily rainfall during the Asian summer monsoon under doubled

atmospheric CO2 conditions”, Geophys. Res. Lett. 33, L01704.

http://dx.doi.org/10.1029/2005GL024754

44. Dang-Quang Nguyen, James Renwick, and James McGregor (2014),

“Variations of monsoon rainfall: A simple unified index”, Geophys. Res. Lett.,

41, 575–581, DOI:10.1002/2013GL058155.

45. Daniel S. Wilks (2005), “Statistical Methods in the Atmospheric Sciences”,

Volume 100, 2nd Edition, ISBN: 9780080456225, Academic Press, 648P.

46. Ding, Y (2007), “The variability of the Asian Summer Monsoon”, Journal of

the Meteorological Society of Japan, Vol. 85B, pp.21-54, 2007. DOI:

https://doi.org/10.2151/jmsj.85B.21

47. Ding, Y, Johnny C. L. Chan (2005), “The East Asian summer monsoon: an

overview”, Volume 89, Issue 1–4, pp 117–142, doi:10.1007/s00703-005-

0125-z.

48. Ding, Y., and D. R. Sikka (2006), “Synoptic systems and weather. The Asian

Monsoon”, B. Wang, Ed., Praxis, 141–201.

49. Dzung Nguyen-Le, Jun Matsumoto, Thanh Ngo-Duc (2013), “Climatological

onset date of summer monsoon in Vietnam”, International Journal of

Climatology. DOI: 10.1002/joc.3908.

151

50. Dzung Nguyen-Le, Jun Matsumoto, Thanh Ngo-Duc (2015), “Onset of the

Rainy Seasons in the Eastern Indochina Peninsula”, Journal of Climate. DOI:

10.1175/JCLI-D-14-00373.1

51. Ghosh, S., Das, D., Kao, S.C., Ganguly, A.R. (2012), “Lack of uniform trends

but increasing spatial variability in observed Indian rainfall extremes”, Nat.

Clim. Chang. 2, 86–91. http://dx.doi.org/10.1038/NCLIMATE1327

52. Ghulam Rasul, Q.Z. Chaudhry (2010), “Review of Advance in Research on

Asian Summer Monsoon”, Pakistan Journal of Meteorology, Vol. 6, Issue 12.

53. Goswami, B. N. (2006), “The Asian monsoon: Interdecadal variability”, The

Asian Monsoon, B. Wang, Ed., Springer/Praxis, 295–327.

54. Goswami, B.N. (2005), “South Asian Monsoon”, In: W.K.M. Lau and D.E.

Waliser (eds), Intraseasonal Variability in the Atmosphere-Ocean Climate

System. Praxis, Springer Berlin Heidelberg, pages 19-61.

55. Guhathakurta, P., Rajeevan, M. (2008), “Trends in the rainfall pattern over

India”, Int. J.Climatol. 28, 1453–1469. http://dx.doi.org/10.1002/joc

56. Hadley E. (1686), “An historical account of the trade winds and monsoons

observable in the seas between and near the tropics with an attempt to assign

a physical cause of the said winds”, Philos. Trans. R. Soc. London 16:153–68

57. Hamada, S. Mori, M.D. Yamanaka, U. Haryoko, S. Lestari, R. Sulistyowati, F.

Syamsudin (2012), “Interannual rainfall variability over northwestern Jawa

and its relation to the Indian Ocean dipole and El Niño-southern oscillation

events”, SOLA, 8 (2012), pp. 69-72. DOI: 10.2151/sola.2012-018

58. Hanssan, M., et al. (2015), “An Assessment of the South Asian Summer

Monsoon Variability for Present and Future Climatologies Using a High

Resolution RegionalClimate Model (RegCM4.3) under the AR5 Scenarios”,

Atmosphere 2015, 6, 1833-1857; doi:10.3390/atmos6111833

59. Hendon, H. H., C. Zhang, and J. D. Glick (1999), “Interannual variation of the

Madden–Julian oscillation during austral summer”, J. Climate, 12, 2538–

2550. https://doi.org/10.1175/1520-0442(1999)012<2538:IVOTMJ>2.0.CO;2

152

60. Hsu, P. C., Li, T., Luo, J. J., Murakami, H., Kitoh, A., & Zhao, M. (2012),

“Increase of global monsoon area and precipitation under global warming: A

robust signal?”, Geophysical Research Letters, 39(6). DOI:

https://doi.org/10.1029/2012GL051037

61. IPCC (2007), “Climate Change 2007: The Physical Science Basis”,

Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the

Intergovernmental Panel on Climate Change [Solomon, S., D. Qin, M. Manning,

Z. Chen, M. Marquis, K.B. Averyt, M.Tignor and H.L. Miller (eds.)]. Cambridge

University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.

62. IPCC (2013), “IPCC fifth assessment report: climate change 2013 - The physical

science basis”, Cambridge University Press, Cambridge, UK, 1535 pp.

63. Jun Matsumoto (1997), “Seasonal transition of summer rainy season over

indochina and adjacent monsoon region”, Advances in Atmospheric Sciences,

Volume 14, Issue 2, pp 231-245.

64. Kalnay, E., M. Kanamitsu, R. Kistler, et al. (1996), “The NCEP/NCAR 40-

year reanalysis project”, Bulletin of the American Meteorological Society,

77, 437-471. https://doi.org/10.1175/1520-

0477(1996)077<0437:TNYRP>2.0.CO;2

65. Katzfey, JJ, McGregor, JL and Suppiah, R. (2014), “High-Resolution Climate

Projections for Vietnam: Technical Report”, CSIRO, Australia. 266 pp.

66. Kitoh, A., Endo, H., Krishna Kumar, K., et al. (2013), “Monsoons in a

changing world: A regional perspective in a global context”, J. Geophys. Res.

Atmos. 118, 3053–3065. http://dx.doi.org/10.1002/jgrd.50258.

67. Kripalani, R.H., Kulkarni, A., Sabade, S.S. (2003), “Indian monsoon

variability in a global warming scenario”, Nat. Hazards 29, 189–206.

68. Kripalani, R.H., Oh, J.H., Kulkarni, A., Sabade, S.S., Chaudhari, H.S., (2007),

“South Asian summer monsoon precipitation variability: coupled climate

model simulations and projections under IPCC AR4”, Theor. Appl. Climatol.

90, 133–159.

153

69. Krishna Kumar, K., B. Rajagopalan, and M. A. Cane (1999), “On the

weakening relationship between the Indian monsoon and ENSO”, Science,

284, 2156–2159.

70. Krishna Kumar, K., Patwardhan, S.K., Kulkarni, A., Kamala, K., Rao, K.K.,

Jones, R. (2011), “Simulated projections for summer monsoon climate over

India by a high-resolution regional climate model (PRECIS)”, Curr. Sci.

(ISSN: 0011-3891) 101 (3), 312–326.

71. Krishnamurthy, V., & Goswami, B. N. (2000), “Indian monsoon–ENSO

relationship on interdecadal timescale”, Journal of Climate, 13(3), 579-595.

https://doi.org/10.1175/1520-0442(2000)013<0579:IMEROI>2.0.CO;2

72. Lau, W.K.M., Wu, H.T., Kim, K.M. (2013), “A canonical response of

precipitation characteristics to global warming from CMIP5 models”,

Geophys. Res. Lett. 40, 3163–3169. http://dx.doi.org/10.1002/grl.50420.

73. Lawrence, D. M., and P. J. Webster, (2001), “Interannual variations of the

intraseasonal oscillation in the South Asian summer monsoon region”, J.

Climate, 14, 2910–2922. https://doi.org/10.1175/1520-

0442(2001)014<2910:IVOTIO>2.0.CO;2

74. Lee, J.-Y., Wang, B. (2014), “Future change of global monsoons in the

CMIP5”, Clim. Dyn. 42,101–119. http://dx.doi.org/10.1007/s00382-012-

1564-0

75. Leung Wing-mo (2005), “Lecture 7, Hong Kong’s climate it’s long term

trends and variability”, LSGI1B02 Climate Change and Society.

76. Madden R. and P. Julian (1971), “Detection of a 40-50 day oscillation in the

zonal wind in the tropical Pacific”, J. Atmos. Sci., 28, 702-708.

https://doi.org/10.1175/1520-0469(1971)028<0702:DOADOI>2.0.CO;2

77. Madden R . and P. Julian (1994), “Observations of the 40-50 day tropical

oscillation: A review”, Mon. Wea. Rev., 112-814-837.

https://doi.org/10.1175/1520-0493(1994)122<0814:OOTDTO>2.0.CO;2

154

78. Mandke, S.K., Sahai, A.K., Shinde, M.A., Joseph, S., Chattopadhyay, R.,

(2007), “Simulated changes in active/break spells during the Indian summer

monsoon due to enhanced CO2 concentrations: assessment from selected

coupled atmosphere – ocean global climate models”, Int. J. Climatol. 27, 837–

859. https://doi.org/10.1002/joc.1440

79. May, W. (2011), “The sensitivity of the Indian summer monsoon to a global

warming of 20C with respect to pre-industrial times”, Clim. Dyn. 37 (9), 1843–

1868. http://dx.doi.org

80. Meehl, G.A., Covey, C., Delworth, T., Latif, M., et al. (2007), “The WCRP

CMIP3 multi-model dataset: a new era in climate change research”, Bull. Am.

Meteorol. Soc. 88,1383–1394. https://doi.org/10.1175/BAMS-88-9-1383

81. Meehl, G.A., Wahsington, W.M. (1993), “South asian summer monsoon

variability in a model with doubled atmospheric carbon dioxide

concentration”,Science 260 (5111), 1101–1104. DOI:

10.1126/science.260.5111.1101

82. Menon, A. Levermann, J. Schewe, J. Lehmann, and K. Frieler (2013),

“Consistent increase in Indian monsoon rainfall and its variability across

CMIP-5 models”, Earth Syst. Dynam., 4, 287-300, 2013.

https://doi.org/10.5194/esd-4-287-2013

83. Mesoscale Atmospheric Processes Laboratory, NASA Goddard Space Flight

Center, “Global Precipitation Analysis (GPCP)”, https://precip.gsfc.nasa.gov/

84. Mooley, D., and B. Parthasarathy, (1984), “Fluctuation in all-India summer

monsoon rainfall during 1871-1985”, Clim. Change, 6, 287 301.

85. Munot, A.A. and Kothawale, D.R. (2000), “Intra-seasonal, inter-annual and

decadal scale variability in summer monsoon rainfall over India”, Int. J.

Climatol., 20: 1387–1400. DOI:10.1002/1097-

0088(200009)20:11<1387::AID-JOC540>3.0.CO;2-Z.

86. Murakami, T., (1976), “Cloudiness fluctuations during the summer monsoon”,

J. Meteor. Soc. Japan, 54. DOI|: https://doi.org/10.2151/jmsj1965.54.3_175

155

87. National Center for Atmospheric Research Staff (Eds). Last modified 05 Jul

(2016), “The Climate Data Guide: Climate Forecast System Reanalysis

(CFSR)”, retrieved from https://climatedataguide.ucar.edu/climate-data/climate-

forecast-system-reanalysis-cfsr.

88. National Center for Atmospheric Research Staff (Eds). Last modified 22 Jul

2013. "The Climate Data Guide: Empirical Orthogonal Function (EOF)

Analysis and Rotated EOF Analysis", retrieved from

https://climatedataguide.ucar.edu/climate-data-tools-and-analysis/empirical-orthogonal-

function-eof-analysis-and-rotated-eof-analysis.

89. Nguyen, D.-Q., J. Renwick, and J. McGregor (2014), “Variations of monsoon

rainfall: A simple unified index”, Geophys. Res. Lett., 41, 575–581,

doi:10.1002/2013GL058155

90. Nkrintra Singhrattna, Balaji Rajagopalan, K. Krishna Kumar, Martyn Clark,

(2005), “Interannual and Interdecadal Variability of Thailand Summer

Monsoon Season”, AMS. https://doi.org/10.1175/JCLI3364.1

91. Palmer, T.N (1994), “Chaos and predicability in forecasting the monsoons”,

Proc. Indian Natl. Sci. Acad., 60A, No.1, 55-66.

92. Parthasarathy, B., Rupa Kumar, K., Kothawale, D. R. (1992), “Indian summer

monsoon rainfall indices: 1871–1990”, Meteorol. Mag. 121, 174–186.

93. Qing, B. (2012), “Projected changes in Asian summer monsoon in RCP

scenarios of CMIP5”, Atmospheric and Oceanic Science letters, 5, 43 – 48.

https://doi.org/10.1080/16742834.2012.11446959

94. Ramage C (1971), “ Monsoon Meteorology. International Geophysics Series”,

vol. 15. San Diego, CA: Academic Press.

95. S. Sharmila, S. Joseph, A.K. Sahai, S. Abhilash, R. Chattopadhyay (2015),

“Future projection of Indian summer monsoon variability under climate

change scenario: An assessment from CMIP5 climate models”, Global and

Planetary Change 124 (2015) 62–78.

https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2014.11.004

156

96. Serreze, M. C. and R. G. Barry. (2009), “Climate Change”, In Atmosphere,

Weather and Climate, Ninth Edition, eds. R.G. Barry and R.J. Chorley. Oxford:

Routledge Press.

97. Sikka, D. R. (1980), “Some Aspects of the Large-Scale Fluctuations of Summer

Monsoon Rainfall over India in Relation to Fluctuations in the Planetary and

Regional Scale Circulation Parameters”, Proceedings of the Indian Academy

of Sciences-Earth and Planetary Sciences, 89, 179-195

98. Sperber, Kenneth R., et al (2012), “The Asian summer monsoon: an

intercomparison of CMIP5 vs. CMIP3 simulations of the late 20th century”,

Climate Dynamics, 41.9-10: 2711-2744. DOI: 10.1007/s00382-012-1607-6

99. Sulochana Gadgil (2003), “The Indian Monsoon and Its variability”, Annu.

Rev. Earth Planet. Sci. 2003. 31:429–67.

https://doi.org/10.1146/annurev.earth.31.100901.141251

100. Tanaka, H.L., Ishizaki, N., Nohara, D. (2005), “Intercomparison of the

intensities and trends of Hadley, Walker, and Monsoon circulations in the

global warming projects”, SOLA 1,077–080. doi: 10.2151/sola. 2005‒021

101. Taylor, K.E., Stouffer, R.J., Meehl, G.A. (2012), “An overview of CMIP5 and

the experiment design”, Bull. Am. Meteorol. Soc. 93, 485–498.

http://dx.doi.org/10.1175/BAMS-D-11-00094.1

102. Turner, A.G., Annamalai, H. (2012), “Climate change and the south Asian

summer monsoon”, Nat. Clim. Chang. 2, 587–595. doi:10.1038/nclimate1495

103. Ueda, H., Iwai, A., Kuwako, K., Hori, M.E. (2006), “Impact of anthropogenic

forcing on the Asian summer monsoon as simulated by eight GCMs”, Geophys.

Res. Lett. 33,L06703. http://dx.doi.org/10.1029/2005GL025336.

104. V. E. Kousky and R. W. Higgins (2007), “An Alert Classification System for

Monitoring and Assessing the ENSO Cycle”, Wea. Forecasting, (22), pp.353-

371. https://doi.org/10.1175/WAF987.1

105. Waliser, D. E. (2006), “Intraseasonal variability”, In The Asian Monsoon (pp.

203-257).

157

106. Wang B, LinHo (2002), “Rainy season of the Asian-Pacific summer monsoon”,

Journal of Climate 15: 386–398. https://doi.org/10.1175/1520-

0442(2002)015<0386:RSOTAP>2.0.CO;2

107. Wang, B (2006), “The Asian Monsoon”, Praxis, Springer Berlin Heidelberg,

787 pages.

108. Wang, B., Fan, Z. (1999), “Choice of south Asian summer monsoon indices”,

Bull. Am. Meteorol. Soc. 80, 629–638. https://doi.org/10.1175/1520-

0477(1999)080<0629:COSASM>2.0.CO;2

109. Wang, B., T. Li, Y. H.Ding, et al. (2005), “East Asian-Western North Pacific

monsoon: A distinctive component of the Asian-Australian monsoon system”,

in: The Global Monsoon System: Research and Forecast, edited by C.-P.

Chang, B. Wang and N.-C. G. Lau, WMO/TD No. 1266 (TMRP Report No.

70), 72−94.

110. Wang, B., Yim, S.-Y., Lee, J.-Y., Liu, J., Ha, K.-J. (2014), “Future change of

Asian-Australian monsoon under RCP 4.5 anthropogenic warming scenario”,

Clim. Dyn. 42, 83–100. http://dx.doi.org/10.1007/s00382-013-1769-x

111. Wang, B.; Ding, Q. (2008), “Global monsoon: Dominant mode of annual

variation on the tropics”, Dyn Atmos Oceans 44(3): 165-183.

https://doi.org/10.1016/j.dynatmoce.2007.05.002

112. Wang, B.; Linho; Zhang, Yongsheng; Lu, M.-M., (2004), “Definition of South

China Sea Monsoon Onset and Commencement of the East Asia Summer

Monsoon”, Journal of Climate, vol. 17, Issue 4, pp.699-710.

DOI:10.1175/2932.1

113. Wang, Y. J., H. Cheng, R. L. Edwards, Y. He, X. Kong, Z. S. An, J. Wu, M. J.

Kelly, C. A. Dykoski, and X. Li (2005), “The Holocene Asian monsoon: Links

to solar changes and North Atlantic climate”, Science, 308, 854 – 857. DOI:

10.1126/science.1106296

114. Wayne GP (2013), “The beginner’s guide to representative concentration

pathways”, from https://www.skepticalscience.com/rcp.php

158

115. Webster, P.J. (1987), “The elementary monsoon”, In Monsoons, ed. JS Fein,

PL Stephens, pp. 3– 32. New York: Wiley.

116. Webster, P.J., Yang, S. (1992), “Monsoon and ENSO: Selectively interactive

systems”, Q. J. R.Meteorol. Soc. 118, 877–926.

https://doi.org/10.1002/qj.49711850705

117. Wu, R., and B. Wang (2002), “A contrast of the east Asian summer monsoon-

ENSO relationship between 1962-77 and 1978-93”, J. Climate, 15, 3266 -3279.

https://doi.org/10.1175/1520-0442(2002)015<3266:ACOTEA>2.0.CO;2

118. Xuan Thanh Pham, Bernard Fontaine, Nathalie Philippon, (2010), “Onset of

the Summer Monsoon over the Southern Vietnam and its Predactibility”,

Theoretical and Applied Climatology. DOI: 10.1007/s00704-009-0115-z

119. Yang, S., and K.-M. Lau (2006), “Interannual variability of the Asian

monsoon”, The Asian Monsoon, B. Wang, Ed., Praxis, 259–293.

120. Yasunari, T. (1980), “A quasi-stationary appearance of the 30-40 day period

in the cloudiness fluctuations during the summer monsoon over India”, J. Met.

Soc. Japan, 59, 336-354. DOI: https://doi.org/10.2151/jmsj1965.58.3_225

121. Yoo JH, Robertson AW, Kang IS (2010), “Analysis of intraseasonal and

interannual variability of the Asian summer monsoon using a hidden Markov

model”, J Clim 23:5498–5516. https://doi.org/10.1175/2010JCLI3473.1

122. Zveryaev, I. I. (2002), “Interdecadal changes in the zonal wind and the

intensity of intraseasonal oscillations during boreal summer Asian monsoon”,

Tellus, 54A, 288 298. https://doi.org/10.1034/j.1600-0870.2002.00235.x

159

PHẦN PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Danh sách trạm quan trắc được sử dụng trong nghiên cứu

STT Vùng khí hậu Tên trạm Kinh độ Vĩ độ

1

Tây Bắc

Điện Biên 103,0 21,35

2 Lai Châu 103,15 22,05

3 Mộc Châu 104,63 20,85

4 Mường Tè 102,83 21,37

5 Quỳnh Nhai 103,57 21,83

6 Sìn Hồ 103,25 22,35

7 Sông Mã 103,73 21,07

8 Sơn La 103,9 21,33

9 Tuần Giáo 103,42 21,58

10 Yên Châu 104,28 21,05

11

Đông Bắc

Bắc Quang 104,83 22,48

12 Bãi Cháy 107,07 20,45

13 Cao Bằng 106,23 22,65

14 Hà Giang 104,98 22,82

15 Lạng Sơn 106,77 21,83

16 Sa Pa 103,83 22,33

17 Thái Nguyên 105,83 21,58

18 Tuyên Quang 105,22 21,82

19 Uông Bí 106,75 21,02

20 Yên Bái 104,87 21,7

21

Đồng Bằng Bắc Bộ

Bắc Giang 106,2 21,28

22 Hải dương 106,3 20,95

23 Hà Nội 105,85 21,02

24 Hòa Bình 105,33 20,82

25 Nam Định 106,17 20,43

26 Ninh Bình 105,98 20,27

27 Phủ Liễn 106,63 20,8

28 Thái Bình 106,35 20,45

29 Việt Trì 105,42 21,3

30 Vĩnh Yên 105,6 21,3

31

Bắc Trung Bộ

A lưới 107,42 16,2

32 Bái Thượng 105,38 19,9

33 Đông Hà 107,83 16,83

34 Đồng Hới 106,62 17,47

35 Hà Tĩnh 105,9 18,35

36 Huế 107,68 16,4

37 Thanh Hóa 105,77 19,82

160

STT Vùng khí hậu Tên trạm Kinh độ Vĩ độ

38 Tương Dương 104,43 19,28

39 Tuyên Hóa 106,13 17,83

40 Vinh 105,67 18,67

41

Nam Trung Bộ

Ba Tơ 108,72 14,77

42 Đà nẵng 108,18 16,03

43 Nha Trang 109,2 12,25

44 Phan Thiết 108,1 10,93

45 Quảng Ngãi 108,78 15,13

46 Quy Nhơn 109,22 13,77

47 Sơn Hòa 108,98 13,05

48 Tam Kỳ 108,5 15,55

49 Trà My 108,22 15,35

50 Tuy Hòa 109,28 13,08

51

Tây Nguyên

Aunpa 108,9 13,42

52 Bảo Lộc 107,8 11,47

54 Đắc Nông 107,68 12

55 Đắc Tô 107,82 14,7

56 Đà Lạt 108,43 11,95

57 Kon Tum 107,62 14,33

58 Liên Khương 108,38 11,75

59 M'ĐRác 108,78 12,68

60 Playcu 108 13,98

61

Nam Bộ

Bạc Liêu 105,72 9,28

62 Ba Tri 106,6 10,03

63 Cà Mau 105,28 9,17

64 Cần Thơ 105,78 10,03

65 Mỹ Tho 106,38 10,35

66 Phước Long 106,95 11,82

67 Rạch Giá 105,08 10

68 Sóc Trăng 105,97 9,6

69 Tây Ninh 106,07 11,32

70 Vũng Tàu 107,08 10,33

161

Phụ lục 2: Kết quả tính toán chỉ số VSMI thời kỳ bắt đầu GMMH

Năm Chỉ số VSMI (m/s) qua các hậu (pentad) trong thời kỳ bắt đầu GMMH

pentad22 pentad23 pentad24 pentad25 pentad26 pentad27 pentad28 pentad29 pentad30 pentad31 pentad32 pentad33

1981 -0,14 -1,37 -4,07 -4,76 -1,46 2,41 1,01 -0,59 0,85 5,15 9,9 11,6

1982 -3,97 -1,02 -0,6 3,38 -1,55 -1,42 -1,29 -2,46 -0,05 1,99 2,65 5,37

1983 -1,87 -2,17 -3,15 -3,96 -1,83 0,53 0,34 4,43 3,09 2,44 6,11 -2,3

1984 0,28 -2,76 2,91 3,21 -0,41 -1,15 1,02 3,82 4,9 2,2 2,96 4,66

1985 -1,49 1,05 1,64 4,31 2,3 -0,99 -4,46 -1,33 2,28 3,99 7,23 9,12

1986 -2,41 -2,66 -4,42 -3,12 -1,61 6,41 9,87 8,42 5,09 5,02 3,95 3,6

1987 -4,93 -4,2 -5,71 -0,16 -0,44 -3,46 1,58 2,13 0,24 -2,08 1,94 8,19

1988 -3,9 -0,36 -4,42 -0,87 0,67 -1,76 -3,73 4,84 6,97 9,73 4,27 4,7

1989 1,22 1,45 -0,38 1,48 1,23 -2,33 3,71 8,05 4,26 1,53 6,26 5,35

1990 -4,48 1,79 -6,37 -3,02 -2,59 0,31 2,06 3,68 6,48 6 4,29 9,35

1991 -3,19 -5,63 -1,02 0,34 -2,49 -1,84 -2,16 -0,39 -5,44 -5,9 3,36 8,47

1992 -0,25 0,24 -4,98 -0,5 1,08 -3,12 2,26 1,99 1,89 3,56 0,1 1,66

1993 0,32 -1,94 0,68 -0,76 -0,52 -2,79 -2,6 -0,09 0,3 0,85 2,39 4,34

1994 -2,8 -2,29 -3,37 4,01 2,49 4,12 2,28 1,34 2,77 6,41 4,53 4,7

1995 -2,43 -2,91 -5,79 -4,25 -3,02 4,26 5,05 2,98 1,34 3,41 5,87 2,57

1996 0,04 -2,07 -1,62 -1,75 4,13 3,14 3,64 4,13 2,79 -1,08 -3,79 -2,43

1997 -0,52 -4,16 -4,32 0,14 -0,36 -1,93 3,63 7,6 8,7 6,91 3,31 1,08

162

Năm Chỉ số VSMI (m/s) qua các hậu (pentad) trong thời kỳ bắt đầu GMMH


1998 -2,56 -0,18 0,45 -1,26 -5,38 -3,27 0,89 4,09 5,63 4,48 3,53 2,2

1999 -1,01 5,41 4,65 1,3 2,39 -1,04 2,08 3,16 5,54 9,45 10,02 5,95

2000 -0,38 -0,1 0,05 -0,72 0,59 6,77 8,09 4,22 3,24 4,69 1,24 7,33

2001 -0,8 -2,24 -2,65 -1,9 3,06 4,83 5,28 6,19 4,78 -0,52 3,05 5,51

2002 -4,28 -3,91 -4,46 -5,28 -3,08 3,06 6,17 5,35 4,53 6,26 4,82 1,33

2003 -1,88 -2,43 -5,26 0,69 -3,09 0,67 5,11 5,73 9,39 5,93 4,04 4,63

2004 0,45 -2,53 -3,71 -2,76 -1,42 5,82 5,29 8,51 2,44 0,96 3,44 4,13

2005 -4,86 -1,63 0,12 -0,2 3,69 4,45 1,94 2,21 3,37 6,82 7,27 6,74

2006 -5,33 -1,28 0,55 -0,98 -1,07 -1,03 5,15 3,27 1,42 3,52 4,91 4,93

2007 -1,32 -2,77 -5,74 -1,45 3,93 1,23 0,43 5,64 3,7 2,53 1,58 1,5

2008 -0,69 -5,23 -2,37 4,46 5,32 6,96 6,75 4,53 4,29 2,72 0,34 4,36

2009 -0,99 -0,73 2,13 -0,37 2,74 -2,1 0,02 4,39 5,28 8,96 9,2 7,22

2010 -2,2 -2,7 -2,48 -1,59 0,21 -2,69 -2,56 4,34 4,27 3,9 3,22 1,18

Lưu ý: Giá trị được bôi đậm và tô màu vàng là thời điểm bắt đầu GMMH

163

Phụ lục 3: Kết quả tính toán chỉ số VSMI thời kỳ kết thúc GMMH

Năm Chỉ số VSMI (m/s) qua các hậu (pentad) trong thời kỳ kết thúc GMMH


1981 0,81 -4,49 -3,14 3,89 3,22 5,86 5,58 0,14 -0,05 -1,74 -8,17 -2,67

1982 11,1 6,64 3,38 1,36 4,25 -0,15 -0,68 -2,48 -2,88 0,7 -3,05 -9,49

1983 -0,77 0,27 -1,93 1,3 3,52 7,45 4,84 4,32 0,77 -5,29 -0,28 -3,01

1984 6,1 -0,69 -1,35 -1,2 1,57 -2,07 -1,97 -1,26 1,56 -1,68 -1,54 -0,37

1985 8,82 5,25 2,07 1,47 -2,58 0,01 -1,12 -2,05 3,04 0,62 -4,2 -5,56

1986 7,52 0,77 1,94 1,96 -2,74 -1,34 -3,16 -2,11 1,19 -0,35 -3,14 -6,5

1987 6,35 6,66 1,1 -1,62 -2,43 -2,33 -1,23 -1,97 -2,65 -3,49 -3,37 -4,55

1988 0,12 -0,94 1,22 0,51 1,99 2,26 6,54 5,45 5,06 -1,47 3,71 1,35

1989 8,67 7,68 3,2 -0,57 -3,18 1,25 0,99 1,07 0,36 -2,61 -3,36 -6,35

1990 7 7,49 4,22 4,02 -0,2 1,46 4,35 -3,89 -1,11 -2,56 -7,23 -8,55

1991 9,09 5,2 2,98 2,79 3,36 4,41 2,43 0,26 -2,76 -3,98 -3,77 -1,99

1992 6,97 6,9 4,22 5,35 -0,34 -3,98 -4,21 -2,88 -0,9 0,69 0,67 -2,44

1993 4,37 5,35 5,02 1,49 1,73 1,68 0,98 -1,57 -3,79 -3,49 -2,92 -9,74

1994 7,55 5,97 5,6 6,93 3,01 -2,12 -4,03 -0,58 -0,71 -6,6 -0,96 -5,72

1995 7,37 3,36 4,08 3,47 -1,53 0,27 1,47 1,44 -1,99 -3,91 -6,61 -3,13

1996 -1,36 5,81 10,6 8,95 3,73 0,79 -2,33 -4,46 -2,29 -0,56 -3,13 -2,81

1997 2,3 -0,85 1,48 2,41 3,8 2,06 -1,24 -4,07 -4,13 -2,42 -3,68 -5,94

164

1998 1,95 5,09 6,92 2,98 -1,35 2,66 0,77 -1,54 0,21 -3,02 -1,29 -7,59

1999 4,93 4,97 7,91 4,22 -1,87 -5,16 -3,44 -2,5 -3,23 -1,13 -4,06 0,12

2000 8,68 7,71 3,08 -3,03 -1,55 -1,67 -1,87 4,75 5,81 2,3 -1,99 -1,24

2001 4,38 6,16 1,95 3,2 2,97 -1,89 -1,18 -0,05 -1,73 -2,84 -5,27 -5,68

2002 6,76 6,18 7,6 5,26 0,86 -1,68 -2,18 -1,12 0,58 0,21 -3,25 -3,32

2003 7,59 8,17 5,79 3,4 1,27 -0,27 -3,9 -0,11 -2,05 -1,69 -2,53 -7,22

2004 4,3 5,15 2,63 -1,26 -3,95 -3,52 -1,98 -1,14 -2,58 -3,34 -7,93 -7,68

2005 3,05 5,61 5,81 5,17 6,63 0,27 0,52 -2,32 -3,34 -6,82 -5,79 -0,17

2006 2,18 1,43 2,35 3,21 5,68 6,17 5,96 1,6 -2,21 -5,88 -6,98 -4,36

2007 1,83 3,58 3,76 6,97 5,23 8,03 8,34 0,07 -4,81 -6,28 -4,05 -3,41

2008 -1,05 1,12 8,01 7,04 9,42 4,91 0,67 -4,28 -2,33 -5,22 -3,18 0,34

2009 9,7 5,88 3,87 2,61 7,64 9,52 2,7 3,64 1,62 2,97 -0,63 -5,58

2010 5,38 2,36 0,77 0,85 -2,32 -2,15 0,9 4,07 3,6 3,55 -1,1 -8,81

Lưu ý: Giá trị được bôi đậm và tô màu vàng là thời điểm kết thúc GMMH

165

Phụ lục 4: Chỉ số ONI thời kỳ 1981-2010 của CPC

(Nguồn: http://origin.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ONI_v5.php)

Năm Mùa

DJF JFM FMA MAM AMJ MJJ JJA JAS ASO SON OND NDJ

1981 -0,3 -0,5 -0,5 -0,4 -0,3 -0,3 -0,3 -0,2 -0,2 -0,1 -0,2 -0,1

1982 0,0 0,1 0,2 0,5 0,7 0,7 0,8 1,1 1,6 2,0 2,2 2,2

1983 2,2 1,9 1,5 1,3 1,1 0,7 0,3 -0,1 -0,5 -0,8 -1,0 -0,9

1984 -0,6 -0,4 -0,3 -0,4 -0,5 -0,4 -0,3 -0,2 -0,2 -0,6 -0,9 -1,1

1985 -1,0 -0,8 -0,8 -0,8 -0,8 -0,6 -0,5 -0,5 -0,4 -0,3 -0,3 -0,4

1986 -0,5 -0,5 -0,3 -0,2 -0,1 0,0 0,2 0,4 0,7 0,9 1,1 1,2

1987 1,2 1,2 1,1 0,9 1,0 1,2 1,5 1,7 1,6 1,5 1,3 1,1

1988 0,8 0,5 0,1 -0,3 -0,9 -1,3 -1,3 -1,1 -1,2 -1,5 -1,8 -1,8

1989 -1,7 -1,4 -1,1 -0,8 -0,6 -0,4 -0,3 -0,3 -0,2 -0,2 -0,2 -0,1

1990 0,1 0,2 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,4 0,4 0,3 0,4 0,4

1991 0,4 0,3 0,2 0,3 0,5 0,6 0,7 0,6 0,6 0,8 1,2 1,5

1992 1,7 1,6 1,5 1,3 1,1 0,7 0,4 0,1 -0,1 -0,2 -0,3 -0,1

1993 0,1 0,3 0,5 0,7 0,7 0,6 0,3 0,3 0,2 0,1 0,0 0,1

1994 0,1 0,1 0,2 0,3 0,4 0,4 0,4 0,4 0,6 0,7 1,0 1,1

1995 1,0 0,7 0,5 0,3 0,1 0,0 -0,2 -0,5 -0,8 -1,0 -1,0 -1,0

1996 -0,9 -0,8 -0,6 -0,4 -0,3 -0,3 -0,3 -0,3 -0,4 -0,4 -0,4 -0,5

1997 -0,5 -0,4 -0,1 0,3 0,8 1,2 1,6 1,9 2,1 2,3 2,4 2,4

1998 2,2 1,9 1,4 1,0 0,5 -0,1 -0,8 -1,1 -1,3 -1,4 -1,5 -1,6

1999 -1,5 -1,3 -1,1 -1,0 -1,0 -1,0 -1,1 -1,1 -1,2 -1,3 -1,5 -1,7

2000 -1,7 -1,4 -1,1 -0,8 -0,7 -0,6 -0,6 -0,5 -0,5 -0,6 -0,7 -0,7

2001 -0,7 -0,5 -0,4 -0,3 -0,3 -0,1 -0,1 -0,1 -0,2 -0,3 -0,3 -0,3

2002 -0,1 0,0 0,1 0,2 0,4 0,7 0,8 0,9 1,0 1,2 1,3 1,1

2003 0,9 0,6 0,4 0,0 -0,3 -0,2 0,1 0,2 0,3 0,3 0,4 0,4

2004 0,4 0,3 0,2 0,2 0,2 0,3 0,5 0,6 0,7 0,7 0,7 0,7

2005 0,6 0,6 0,4 0,4 0,3 0,1 -0,1 -0,1 -0,1 -0,3 -0,6 -0,8

2006 -0,8 -0,7 -0,5 -0,3 0,0 0,0 0,1 0,3 0,5 0,7 0,9 0,9

2007 0,7 0,3 0,0 -0,2 -0,3 -0,4 -0,5 -0,8 -1,1 -1,4 -1,5 -1,6

2008 -1,6 -1,4 -1,2 -0,9 -0,8 -0,5 -0,4 -0,3 -0,3 -0,4 -0,6 -0,7

2009 -0,8 -0,7 -0,5 -0,2 0,1 0,4 0,5 0,5 0,7 1,0 1,3 1,6

2010 1,5 1,3 0,9 0,4 -0,1 -0,6 -1,0 -1,4 -1,6 -1,7 -1,7 -1,6

Lưu ý: Màu đò – El Nino; Màu xanh – La Nina

Documents

NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ VÀ DỰ TÍNH BIẾN ĐỘNG CỦA CÁC ĐẶC …imh.ac.vn/files/doc/Duc/NCS. Mau 2013/BCTK_Luanan... · bỘ tÀi nguyÊn vÀ mÔi trƯỜng viỆn khoa