Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021. ISBN: 978-604-82-5957-0

XÂY DỰNG BẢN ĐỒ CỰC TRỊ KHÍ HẬU TRƯỜNG MƯA
CHO VIỆT NAM
Nguyễn Tiến Thành
Trường Đại học Thuỷ lợi, email:

1. GIỚI THIỆU CHUNG

Việt Nam, một quốc gia nằm trong vùng
được đánh giá là chịu ảnh hưởng lớn của hiện
tượng hiện tượng khí hậu cực đoan như nắng
nóng, mưa lớn...[1]. Các hiện tượng này,
được ghi nhận xảy ra với tần suất và cường
độ ngày càng dày đặc; với quy mô rộng lớn,
khơng chỉ một điểm, một tỉnh mà nó diễn ra
ở khắp các vùng, miền trên cả nước. Điều
này ảnh hưởng lớn đến mọi mặt đời sống,
kinh tế xã hội và các mục tiêu phát triển của
quốc gia. Theo thống kê của Tổng cục Phịng
chống thiên tai, chỉ tính riêng từ đầu năm
2020 tới cuối tháng 6 năm 2020, thiên tai đã
làm: 47 người chết, 01 người mất tích, 130
người bị thương; 1.765 nhà sập, 59.961 nhà bị
hư hại, tốc mái; 108.458 ha lúa và hoa màu bị
thiệt hại (trong đó: 54.793 ha thiệt hại do hạn
mặn Đồng bằng sơng Cửu Long; 16.956 ha bị
thiệt hại do hạn hán tại Nam Trung Bộ;
36.643 ha bị thiệt hại do mưa lớn, giơng lốc);
7.955 con gia súc, gia cầm chết. Ước tính
thiệt hại về kinh tế là 3.380 tỷ đồng, trong đó

do giông lốc, mưa đá khoảng 879 tỷ đồng [2].
Trước thách thức đó, nghiên cứu tập trung
xây dựng các bản đồ cực trị khí hậu trường
mưa cho tồn lãnh thổ Việt Nam, trong đó có
nhận định về xu thế của lượng mưa một ngày
lớn nhất dựa trên tập dữ liệu của hơn 300 trạm
mưa từ 1981-2019 trên toàn quốc. Trên cơ sở
các bản đồ được xây dựng, các nhà hoạch định
chính sách, quản lý dễ dàng nhận biết và xác
định được khu vực và mức độ biến đổi trường
mưa trên lãnh thổ Việt Nam. Từ đó đưa ra giải
pháp phù hợp trong định hướng quản lý, sử
dụng hợp lý tài nguyên, ứng phó thiên tai và
dự báo khí tượng thủy văn. Ngồi ra, thơng tin

liên quan tới trường mưa như cường độ mưa,
số ngày mưa vừa... có vai trị quan trong xác
định loại cây trồng nông nghiệp phù hợp.
2. DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP

2.1. Dữ liệu
Chuỗi dữ liệu mưa ngày được thu thập từ
305 trạm trên tồn quốc (Hình 1).

Hình 1. Mạng lưới trạm khí tượng, mưa
2.2. Phương pháp nghiên cứu
2.2.1. Phương pháp xác định đặc trưng
thống kê
 R1day: Lượng mưa ngày lớn nhất:
Gọi RRij là lượng mưa hàng ngày vào ngày

thứ i trong khoảng thời gian j. Giá trị lượng

465


Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021. ISBN: 978-604-82-5957-0

mưa ngày lớn nhất cho khoảng thời gian j
được xác định là:
R  1day j  max( RRij )
 R5day: Lượng mưa 5 ngày lớn nhất:
Gọi RRij là lượng mưa trong 5 ngày liên
tiếp k trong khoảng j. Giá trị lượng mưa 5
ngày lớn nhất cho khoảng thời gian j được
xác định là:
R  5day j  max( RRkj )
 SDII: Cường độ mưa
Gọi RRwj là lượng mưa hàng ngày thuộc
những ngày ẩm ướt (RR  1 mm) trong
khoảng j. Nếu W là số ngày ẩm ướt trong
khoảng j thì:
W RR
wj
SSII j  
w1 W
 Số ngày trong năm có lượng mưa rất to
trên 100 mm (R100), số ngày trong năm có
lượng mưa to từ 50 - 100 mm (R50) và số
ngày có lượng mưa vừa từ 16 mm đến 50 mm
(R16).


Hình 2. Bản đồ phân bố số ngày có
lượng mưa vừa (16-50 mm/ngày): (a) Mưa to
(50-100 mm/ngày); (b) Giai đoạn 1981-2019
Hình 3 cho thấy phân bố theo khơng gian
của số ngày có lượng mưa rất to (>100
mm/ngày) (a) và cường độ mưa (mm/ngày).
Hình 3a chỉ ra số ngày mưa rất to tập trung từ
một phần ở Hà Giang, Hà Tĩnh, Quảng Bình
tới Quảng Nam, Quảng Ngãi, đặc biệt khu
vực Thừa Thiên Huế, Đà Nẵng, Quảng Nam.

2.2.2. Phương pháp phân tích xu thế
Xu thế biến đổi của các chỉ số cực trị khí
hậu được xác định dựa trên hệ số a của
phương trình hồi quy tuyến tính một biến:
y = ax + b. Xu thế biến đổi được xác định là
tăng lên hay giảm đi phụ thuộc vào dấu của
hệ số a. Mức độ biến đổi phụ thuộc vào độ
lớn trị tuyệt đối của hệ số a. Để kiểm định ý
nghĩa hồi quy, phương pháp kiểm nghiệm T
student được sử dụng. Ngồi ra, phương pháp
nội suy khơng gian IDW được sử dụng để
xây dựng các bản đồ phân bố trường mưa
theo khơng gian.
3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Hình 2 mơ tả phân bố số ngày có lượng
mưa vừa (a) và mưa to (b) giai đoạn 19812019 trên toàn quốc. Từ đó cho thấy số ngày
mưa to nhiều nhất (lớn hơn 8 ngày) tập trung
chủ yếu các tỉnh Thừa Thiên Huế, Đà Nẵng.

Khu vực có số ngày mưa to dao động từ 1-2
ngày phân bố chủ yếu ở Nam Bộ và Trung du
miền núi phía Bắc (hình 2b).

Hình 3. Bản đồ phân bố ngày mưa rất to
(> 100 mm/ngày): (a) Cường độ mưa
(mm/ngày); (b) Giai đoạn 1981-2019
Hình 3b chỉ ra số ngày mưa trên ngày ẩm
ướt lớn tập trung chủ yếu ở Quảng Nam,
Quảng Ngãi với lượng mưa lớn hơn 21
mm/ngày.
Hình 4 mô tả phân bố lượng mưa 1 ngày và
5 ngày lớn nhất trong giai đoạn 1981-2019.
Trong đó hình 4a cho biết lượng mưa 1 ngày
lớn nhất phổ biến từ 50.2 tới 362.5 mm/ngày.
Lượng mưa 1 ngày và 5 ngày lớn nhất có sự
phân bố khơng gian tương tự như phân bố số

466


Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021. ISBN: 978-604-82-5957-0

ngày mưa rất to, từ Hà Tĩnh tới Quảng Ngãi.
Khu vực có lượng mưa 1 và 5 ngày lớn nhất là
Thừa Thiên Huế, cụ thể tại trạm Nam Đông,
lượng mưa lên tới gần 400 mm trong 1 ngày
và hơn 700 mm trong 5 ngày.

vực tỉnh Hà Giang, Nghệ An và Hà Tỉnh.

Phân tích kiểm nghiệm T Student cho thấy,
có 250 trong tổng số 305 trạm là có ý nghĩa ở
mức 95%. Xu thế tăng lượng mưa 1 ngày lớn
nhất là khu vực tỉnh Quảng Bình với mức 6.6
mm/năm và xu thế giảm mạnh nhất ở Hà
Giang với mức khoảng 17 mm/năm.
4. KẾT LUẬN

Hình 4. Bản đồ phân bố lượng mưa
(a) 1 ngày lớn nhất và (b) 5 ngày lớn nhất
giai đoạn 1981-2019

Hình 5. Hệ số góc lượng mưa 1 ngày lớn
nhất giai đoạn 1981-2019
Hình 5 cho biết hệ số góc lượng mưa 1
ngày lớn nhất giai đoạn 1981-2019. Các khu
vực tỉnh Quảng Bình, Khánh Hịa, Ninh
Thuận, Đăk Lăk và Đăk Nơng có xu thế tăng
mạnh nhất, các khu vực Bình Dương, Bình
Phước có xu thế tăng nhẹ. Các khu vực cịn
lại có xu thế giảm. Đặc biệt giảm mạnh khu

Nghiên cứu đã xây dựng thành công bản
đồ cực trị khí hậu trường mưa cho lãnh thổ
Việt Nam. Các dữ liệu được thu thập và xử lý
cho hơn 300 trạm mưa toàn quốc. Kết quả
cho thấy số ngày mưa to và rất to, cũng như
lượng mưa 1 ngày và 5 ngày lớn nhất tập
trung chủ yếu từ vùng Hà Tĩnh, Quảng Bình
tới Thừa Thiên Huế, Quảng Nam-Đà Nẵng

và Quảng Ngãi. Đây chính là những nhân tố
tiềm tàng gây ra những thảm họa tự nhiên. Vì
vậy, tác giả khuyến nghị cần tập trung nghiên
cứu và đưa ra các giải pháp liên quan tới
cơng tác giảm thiểu và phịng tránh các thảm
họa tự nhiên như lũ, ngập, sạt lở ở khu vực
này, đặc biệt là khu vực Hà Tĩnh, Quảng
Bình, khu vực được nhận định xu thế tăng
lượng mựa 1 ngày lớn nhất.
Xu thế tăng lượng mưa 1 ngày lớn nhất là
khu vực tỉnh Quảng Bình và xu thế giảm mạnh
nhất ở Hà Giang. Cường độ mưa lớn hơn 21
mm/ngày tập trung chủ yếu Quảng Nam-Đà
Nẵng. Khu vực có số ngày mưa vừa lớn là khu
vực các tỉnh Bình Dương, Bình Phước, Cà
Mau và Lai Châu. Đối với một số khu vực có
cường độ mưa thấp, phân bố mưa 1 ngày và 5
ngày lớn nhất, số ngày mưa to thấp và xu thế
giảm lượng mưa 1 ngày lớn nhất (Yên Bái,
Đồng Nai…), tác giả khuyến nghị cần chú
trọng nghiên cứu và đề xuất các giải pháp
thích ứng theo hướng sử dụng hiệu quả và hợp
lý nguồn tài nguyên nước mưa. Đẩy mạnh áp
dụng công nghệ tưới tiên tiến và chuyển đổi
cây trồng cạn, đảm bảo công tác cấp nước theo
thứ tự ưu tiên khi xảy ra thiếu hụt nguồn nước.
5. TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] MONRE (2016). Kịch bản biến đổi và nước
biển dâng cho Việt Nam.
[2] VDMA (2020). Báo cáo tổng kết tình hình

thiên tai năm 2020.

467