Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2020. ISBN: 978-604-82-3869-8

ƯỚC TÍNH TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
ĐẾN THUỘC TÍNH MƯA CỰC TRỊ LƯU VỰC SƠNG CẢ
Nguyễn Thị Thu Hà1, Ngơ Lê An1, Hồng Thanh Tùng1 và Lê Phương Đông1
1
Trường Đại học Thủy lợi, email:

GIỚI THIỆU CHUNG

Mưa cực trị có tác động nghiêm trọng đến
con người và hệ thống tự nhiên thông qua tác
động đến các loại thiên tai như lũ, lũ quét,
ngập lụt, sạt lở đất do mưa lũ hoặc dòng chảy,
sụt lún đất do mưa lũ hoặc dịng chảy... Trên
tồn cầu nói chung và Việt Nam nói riêng
đang trải qua xu thế tăng lên đáng kể của
cường độ mưa cực đại [1]. Theo dự tính, trong
tương lai, biến đổi khí hậu (BĐKH) có thể làm
gia tăng xu thế tăng của mưa cực trị. Sự gia
tăng cường độ mưa cực đại không những gây
ảnh hưởng và thiệt hại nhiều tới tài nguyên,
kinh tế, phát triển xã hội, mà cịn có thể ảnh
hưởng đến các mục tiêu phát triển bền vững
của đất nước. Do vậy, đã có rất nhiều cơng
trình nghiên cứu về đánh giá tác động của
BĐKH đến diễn biến của mưa cực trị trong
tương lai trên quy mơ tồn cầu và khu vực làm
cơ sở thông tin đầu vào cho đánh giá tác động
của BĐKH đến các loại hình thiên tai do mưa
lớn gây ra. Tuy nhiên, các nghiên cứu hoặc đề

tài liên quan, bao gồm cả Báo cáo kịch bản
BĐKH của Bộ Tài nguyên và Môi trường
(TNMT) năm 2016, chủ yếu thể hiện sự thay
đổi mưa cực trị trong tương lai về mặt độ lớn
trung bình, tính trung bình cho một phạm vi
khơng gian như cấp tỉnh và trung bình cho cả
giai đoạn phân tích tương lai [2]. Rất ít nghiên
cứu tập trung vào sự thay đổi của các đặc
trưng mưa cực trị trong tương lai về mặt biến
thiên theo cả thời gian và khơng gian. Ngồi
ra, kết quả của các nghiên cứu đánh giá tác
động này cũng dựa trên một hoặc một số rất ít
các phương án mơ hình biến đổi khí hậu tồn
cầu (GCM) hay mơ hình biến đổi khí hậu vùng
(RCM). Ví dụ, Báo cáo kịch bản BĐKH của

Bộ TNMT năm 2016 xây dựng kịch bản về sự
thay đổi các thuộc tính mưa tương lai chỉ dựa
trên kết quả tính tốn từ 1 mơ hình RCM là
PRECIS với điều kiện biên là 3 mơ hình
GCMs gồm CNRM-CM5, GFDL-CM3,
HadGEM2-ES. Việc áp dụng nhiều mơ hình
GCM hoặc RCM khác nhau sẽ cung cấp nhiều
thông tin khách quan hơn, giúp đánh giá mức
độ chắc chắn của kết quả dự tính khí hậu
tương lai và tăng mức độ tin cậy của kết quả
tính tốn. Do vậy, nghiên cứu này trình bày
phương pháp ước tính sự thay đổi thuộc tính
mưa cực trị tương lai dưới ảnh hưởng của
BĐKH dựa trên các chỉ số mưa cực trị của

Nhóm chuyên gia về Phát hiện và Chỉ số
BĐKH (ETCCDI) và trên cơ sở tính tốn đa
mơ hình GCMs. Lưu vực sông Cả, bắt nguồn
từ tỉnh Phông Sa Vằn và Sầm Nưa của nước
Lào, với tổng diện tích là 27200km2, có địa
hình núi cao, độ dốc sơng suối lớn, là nơi chịu
ảnh hưởng thường xuyên của các hiện tượng
thiên tai do mưa lớn gây ra, được lựa chọn làm
lưu vực nghiên cứu. Hình 1 trình bày bản đồ
lưu vực sơng Cả và các trạm mưa sử dụng
trong nghiên cứu (tổng là 24 trạm mưa).
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu sử dụng sản phẩm mưa ngày
của 11 mơ hình GCM với các độ phân giải
khác nhau (từ ~150km đến 250km) thuộc Dự
án đối chứng các mơ hình khí hậu lần 5
(CMIP5). Các mơ hình này bao gồm:
ACCESS1-3, CanESM2, HadGEM2-AO,
IPSL-CM5A-MR, MIROC5, MPI-ESM-MR,
CMCC-CMS, CNRM-CM5, FGOALS-g2,
GFDL-ESM2M, HadGEM2-CC. Các mơ
hình GCM hay RCM có đặc điểm có sai số

546


Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2020. ISBN: 978-604-82-3869-8

lớn khi so với số liệu thực đo. Do vậy, sản

phẩm thơ của các mơ hình GCM hay RCM
này cần được hiệu chỉnh dựa trên số liệu thực
đo tương ứng để có sự tương tự về mặt thống
kê khi đưa vào phân tích.

Đặc trưng mưa cực trị sử dụng trong đánh
giá tác động được lấy từ các chỉ số mưa cực trị
của ETCCDI. Định nghĩa đầy đủ về các chỉ số
mưa cực trị có thể tìm thấy trong
Để minh họa,
nghiên cứu sử dụng 3 đặc trưng phổ biến có ý
nghĩa đặc biệt quan trọng trong phân tích mưa
cực trị gồm lượng mưa 1 ngày lớn nhất trong
năm (Rx1day), lượng mưa 5 ngày lớn nhất
trong năm (Rx5day), số ngày mưa lớn trong
năm (có lượng mưa ngày 20mm) (R20mm).
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Hình 1. Lưu vực sơng Cả và vị trí
các trạm mưa sử dụng trong nghiên cứu
Trong các ứng dụng liên quan đến tài
nguyên nước, kỹ thuật hiệu chỉnh phân vị
(QM) được sử dụng phổ biến hơn cả do nó có
thể hiệu chỉnh sai số tồn bộ đặc tính hàm
phân phối mưa. Về cơ bản, QM khớp hàm
phân phối lũy tích (CDF) của mưa GCM với
hàm phâm phối lũy tích từ mưa thực đo tương
ứng. Gọi Fs là hàm CDF của chuỗi mưa thực
đo Xs cho cả giai đoạn hiệu chỉnh tại trạm mưa
S bất kỳ. FG là hàm hàm CDF của chuỗi mưa

GCM được nội suy song tuyến về mưa tại
trạm S (XG) tương ứng. QM khớp hàm phân
phối lũy tích của giá trị lượng mưa ngày giữa
mưa thực đoXs và mưa GCM XG sao cho:
FG  X G   FS  X S 
hay

X S  FS1  FG  X G  

Kết quả tính tốn về sự thay đổi thuộc tính
mưa cực trị tương lai cho các trạm mưa lưu
vực sông Cả dựa trên số liệu mưa ngày đã
hiệu chỉnh của 11 mơ hình GCM được trình
bày trong các (hình 2, 3, 4).
Trong các (hình 2, 3 và 4), phạm vi thay
đổi các đặc trưng mưa cực trị cho 11 mơ hình
GCM được tính theo phần trăm khác biệt
giữa giai đoạn tương lai thời kỳ từ 2070 đến
2099 so với giai đoạn nền trong quá khứ từ
1980 đến 2005. Hai kịch bản phát thải nồng
đồ khí nhà kính được xem xét gồm kịch bản
nồng độ khí nhà kính trung bình thấp
(RCP4.5) và trung bình cao (RCP8.5).

(1)

Hình 2. Phạm vi thay đổi (%) của giá trị
trung bình và độ lệch chuẩn của đặc trưng
Rx1day trong tương lai từ 11 mơ hình GCM
cho tất cả các trạm mưa trong lưu vực


FS1

Trong đó:
- hàm nghịch đảo của hàm
Fs. Sử dụng mối quan hệ trong (1) để hiệu
chỉnh các giá trị lượng mưa GCM cho thời kỳ
tương lai theo:
X Gf ,cor



FS1

  
FG X Gf

(2)

Đối với đặc trưng Rx1day (hình 2), có thể
thấy giá trị trung bình của nó thay đổi trong
khoảng từ -10 tới 20%, đối với kịch bản

547


Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2020. ISBN: 978-604-82-3869-8

RCP4.5 và trong khoảng từ 0 tới 40% đối với
kịch bản RCP85 phụ thuộc vào các mơ hình

GCM sử dụng. Còn giá trị biến thiên của đặc
trưng Rx1day phạm vi thay đổi của nó thậm
chí lớn hơn, trong khoảng từ 0 – 60% đối với
cả hai kịch bản RCP4.5 và RCP8.5.
Xét đến đặc trưng lượng mưa 5 ngày lớn
nhất trong năm (R5day) cũng cho thấy xu
thế tăng mạnh đặc trưng này trong tương lai
cả về giá trị trung bình và tính biến thiên của
nó (hình 3). Cụ thể, giá trị trung bình của đặc
trưng R5day tăng trong khoảng từ 5 - 60%
đối với cả 2 kịch bản RCP4.5 và RCP8.5; cịn
giá trị biến thiên thậm chí tăng lớn hơn, trong
khoảng từ 10 - 150% đối với cả 2 kịch bản
phát thải khí nhà kính.

một sự tăng đáng kể của đặc trực cực trị này,
giá trị dao động trong khoảng tăng từ 0 - 20%
vào cuối thế kỷ 21 (hình 4).
Một cách tổng quát, có thể rút ra kết luận
rằng kết quả ước tính sự thay đổi của các đặc
trưng mưa cực trị trong tương lai phụ thuộc
rất nhiều vào mơ hình GCM và kịch bản phát
thảikhí nhà kính. Tuy nhiên, nhìn chung có
thể thấy một xu thế tăng đáng kể cả về mặt độ
lớn và tính biến thiên của các đặc trưng mưa
cực trị trên toàn lưu vực. Việc gia tăng các đặc
trưng mưa cực trị trong tương lai có hàm ý
quan trọng đối với các dự án tài nguyên nước
trên lưu vực, bởi vì nguy cơ rủi ro do lũ lụt
thường tăng hay giảm theo tỷ lệ thuận với sự

gia tăng giảm của đặc trưng mưa cực trị.
KẾT LUẬN

Hình 3. Phạm vi thay đổi (%) của đặc trưng
R5day trong tương lai từ 11 mơ hình GCM
cho các trạm mưa trong lưu vực

Nghiên cứu đã trình bày phương pháp ước
tính thuộc tính mưa cực trị trong tương lai cho
các kịch bản BĐKH dựa trên các chỉ số mưa
cực trị của ETCCDI và trên cơ sở tính tốn đa
mơ hình GCMs để cung cấp nhiều thông tin
khách quan hơn và tăng mức độ tin cậy của
kết quả tính tốn. Nghiên cứu đã minh họa kết
quả tính tốn cho lưu vực sơng Cả. Từ kết quả
tính tốn có thể thấy dưới tác động của
BĐKH, lưu vực sông Cả sẽ trải qua xu thế
tăng đáng kể của mưa cực trị vào cuối thế kỷ
21, cả về giá trị trung bình và mức độ biến
thiên của các đặc trưng mưa cực trị. Việc nắm
bắt thông tin định lượng chi tiết về xu thế tăng
này đặc biệt quan trọng đối với các dự án tài
nguyên nước. Đặc biệt, xu thế tăng mạnh về
tính biến động của các đặc trưng này là một
trong những thách thức lớn đối với nhà quy
hoạch và quản lý tài nguyên nước bởi nó có
thể là nguyên nhân gây nên các hiện tượng
thiên tai lũ lụt, ngập úng, trượt lở đất khó
kiểm sốt hơn trong tương lai.
TÀI LIỆU THAM KHẢO


Hình 4. Phạm vi thay đổi (%) của đặc trưng
R20mm trong tương lai từ 11 mơ hình GCM
cho các trạm mưa trong lưu vực
Cuối cùng, về sự thay đổi giá trị trung bình
của số ngày mưa lớn trong năm (có lượng mưa
ngày lớn hơn 20mm), R20mm, cũng cho thấy

[1] Vũ Thanh Hằng, Chu Thị Thu Hương, Phan
Văn Tân, “Xu thế biến đổi của lượng mưa
ngày cực đại ở Việt Nam giai đoạn 19612007,” Tạp chí khoa học Đại học Quốc gia
Hà Nội, pp. 423-430, 2009.
[2] Bộ TNMT, Kịch Bản Biến Đổi Khí Hậu và
Nước Biển Dâng Cho Việt Nam. Nhà Xuất
bản Tài nguyên Môi trường và Bản đồ Việt
Nam, 2016.

548