Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG ĐƯỜNG CƯỜNG ĐỘ MƯA THỜI KHOẢNG - TẦN SUẤT (IDF) CHO TỈNH BÌNH ĐỊNH
TRONG BỐI CẢNH BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
Ngơ Lê Long
Trường Đại học Thuỷ lợi, email:

1. GIỚI THIỆU CHUNG

Đường cong cường độ mưa - thời khoảng tần suất (IDF) mô tả quan hệ giữa cường độ
mưa, tần suất ứng với các thời khoảng khác
nhau được sử dụng trong các bài toán thiết kế
liên quan đến hệ thống tài nguyên nước, đặc
biệt là các bài tốn tiêu thốt nước đơ thị.
Hiện nay, các số liệu thực đo cho thấy, tồn tại
xu thế gia tăng về cường độ mưa thời đoạn
ngày hay thời đoạn ngắn hơn ở nhiều nơi trên
thế giới (Westra et al., 2013). Cùng với đó,
các nhận định chắc chắn về sự suy giảm thời
kỳ lặp lại lượng mưa lớn nhất năm vào cuối
thế kỷ 21 cũng được nhiều báo cáo đưa ra
((IPCC), 2012), sẽ làm thay đổi đường cong
IDF trong tương lai. Do vậy, việc nghiên cứu
tính tốn đường cong IDF trong tương lai
trong bối cảnh BĐKH sẽ giúp cho việc quy
hoạch tiêu thốt nước đơ thị được hợp lý, an
tồn và bền vững.
Tỉnh Bình Định được lựa chọn nghiên cứu
vì đây là nơi có khí hậu và địa hình đa dạng,
được nhiều nghiên cứu cảnh báo về sự thay
đổi lượng mưa cực trị (Lê Thị Hải Yến, Ngô

Lê An, Nguyễn Thị Thu Hà, 2017).

trong đó, Fd là tần suất cường độ lượng mưa
lớn nhất thời đoạn d, µd và d lần lượt là trị
số trung bình và độ lệch chuẩn cường độ mưa
lớn nhất thời đoạn d.
2.2. Hiệu chỉnh sai số:
Lượng mưa mô phỏng theo các kịch bản
BĐKH từ các mô hình GCM được hiệu chỉnh
theo phương pháp hiệu chỉnh phân vị kinh
nghiệm có dạng (Piani et al., 2010):
P0  F01  Fm  Pm  
(2)
với Pm là lượng mưa mô phỏng, P0 là lượng
mưa sau hiệu chỉnh, Fm và F0 tương ứng là
hàm phân bố xác suất của lượng mưa mơ
phỏng và thực đo.
2.3. Chi tiết hố lượng mưa về thời
đoạn ngắn:
Lượng mưa mơ phỏng từ các mơ hình khí
hậu tồn cầu thường được cơng bố ở thời đoạn
ngày. Để tính tốn sự thay đổi cường độ mưa
ở thời đoạn ngắn hơn, báo cáo này sử dụng
phương pháp Simple Scaling (Menabde, Seed,
& Pegram, 1999) giả thiết quan hệ giữa cường
độ mưa thời đoạn ngắn Id với cường độ mưa
thời đoạn dài hơn ID có dạng:
d
Id   
D


2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Hàm xác suất xây dựng đường IDF:
Hàm phân bố xác suất Gumbel được lựa
chọn để mô tả tần suất lượng mưa thời đoạn
ngắn có dạng:

 i  d  
(1)
Fd  i   exp   exp  

 d 





ID

(2)

với là hệ số tỷ lệ, dấu “=” thể hiện sự giống
nhau về phân bố xác suất.
2.4. Dữ liệu
Trong phạm vi tỉnh Bình Định, số liệu mưa
thời đoạn ngắn chỉ được đo tại hai trạm Quy
Nhơn và Hoài Nhơn. Trong nghiên cứu này,

739



Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8

số liệu thời đoạn ngắn để xây dựng đường IDF
tương ứng là 5, 10, 15, 30, 60, 90, 120, 180,
360, 720 và 1440 phút. Giai đoạn hiện trạng
của nghiên cứu được lấy từ năm 1982 đến
2013. Lượng mưa theo các kịch bản BĐKH
Rcp4.5 và Rcp8.5 được lấy từ 3 mơ hình khí
hậu vùng (RCM) CCLM5-0-2 (EC-EARTH),
CCLM5-0-2 (MPI-ESM-LR), REMO2009 (MPIESM-LR) và 11 mơ hình khí hậu tồn cầu

(GCM) là ACCESS 1.3, CanESM2, CMCCCMS,
CNRM-CM5,
CSIRO-MK3.6,
FGOALS-g2, GFDL-ESM2G, HadGEM2CC, IPSL-CM5A-MR, MIROC5, MPI-ESM.

3.2. Đánh giá phương pháp Simple Scale
Để đánh giá khả năng ứng dụng phương
pháp Simple Scale, nghiên cứu đã tiến hành
xây dựng đường IDF theo dữ liệu thực đo
mưa thời đoạn ngắn và so sánh với kết quả
tính tốn đường IDF theo phương pháp
Simple scale từ dữ liệu mưa một ngày lớn
nhất thực đo. Kết quả cho thấy, phương pháp
Simple Scale phù hợp với hai trạm đo Quy
Nhơn và Hoài Nhơn khi đường thực tế và mơ
phỏng khá khớp nhau (Hình 2).


3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.1. Biến động về lượng mưa một ngày
lớn nhất
Lượng mưa ngày mơ phỏng từ các mơ
hình khí hậu được hiệu chỉnh sai số theo
phương trình (2), kết quả biến đổi lượng mưa
một ngày lớn nhất trong tương lai so với giai
đoạn 1982-2013 được thể hiện ở Hình 1 cho
thấy nhìn chung lượng mưa 1 ngày lớn nhất
tính theo 11 mơ hình GCM và 3 mơ hình
RCM có xu thế tăng ở cả 2 giai đoạn tại Quy
Nhơn và Hồi Nhơn.

Hình 1. Chênh lệch lượng mưa
trung bình (trên) và độ lệch chuẩn (dưới)
X1max ở hai giai đoạn so với thời kỳ
1982-2013 tại Hồi Nhơn và Quy Nhơn

Hình 2. Đường IDF thực đo và tính tốn
theo phương pháp Simple Scale tại trạm Quy
Nhơn và Hoài Nhơn ở một số thời kỳ lặp lại
740


Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8

3.3. Xây dựng đường IDF trong tương lai
Sử dụng kết quả lượng mưa ngày lớn nhất
theo các mơ hình khí hậu tồn cầu và vùng

cho các giai đoạn 2020-2049 và 2060-2089,
kết hợp với phương pháp Simple Scale,
nghiên cứu đã xây dựng được đường IDF
trong tương lai theo các kịch bản BĐKH. Ví
dụ kết quả về đường IDF ứng với thời kỳ lặp
lại 100, 200 năm cho 2 giai đoạn ở trạm Quy
Nhơn và Hồi Nhơn được trình bày ở Hình 3.

lệch chuẩn của nó lại có xu thế giảm mạnh tại
Hồi Nhơn. Vì thế, các trị số thiết kế tính
theo hàm xác suất sẽ có xu thế giảm.
4. KẾT LUẬN

Bài báo đã nghiên cứu sử dụng phương
pháp Simple Scale nhằm chi tiết hoá lượng
mưa thời đoạn ngắn từ thời đoạn dài hơn và
cho thấy sự phù hợp của nó tại hai trạm thuộc
Bình Định.
Đường IDF trong tương lai tại hai trạm
này có xu thế biến đổi mạnh trong tương lai ở
cả hai thời kỳ xem xét. Mức độ biến đổi từ 30% đến +50% tuỳ từng thời khoảng và thời
kỳ lặp lại khi xem xét đánh giá từ 11 mơ hình
GCM và 3 mơ hình RCM.
5. TÀI LIỆU THAM KHẢO

Hình 3. Đường IDF trong tương lai
tại Quy Nhơn và Hoài Nhơn (đường đen đậm
là thời kỳ 1982-2013, đường màu nhạt
là kết quả theo từng mơ hình khí hậu)
Kết quả cho thấy, tại Quy Nhơn nhìn

chung đường IDF có xu thế tăng cao tại đa số
các mơ hình. Trong khi đó, tại Hồi Nhơn,
đường IDF lại có xu thế thấp hơn ở kết quả
mơ phỏng của nhiều mơ hình khí hậu. Điều
này có thể giải thích bởi dù trị số lượng mưa
một ngày lớn nhất trung bình giai đoạn tăng ở
cả 2 trạm Quy Nhơn và Hồi Nhơn thì độ

[1] (IPCC), I. P. on C. C. (2012). Managing the
Risks of Extreme Events and Disasters to
Advance Climate Change Adaptation IPCC (P. M. M. Field, C.B., V. Barros, T.F.
Stocker, D. Qin, D.J. Dokken, K.L. Ebi,
M.D. Mastrandrea, K.J. Mach, G.-K.
Plattner, S.K. Allen, M. Tignor, ed.).
[2] Lê Thị Hải Yến, Ngô Lê An, Nguyễn Thị
Thu Hà, N. L. L. (2017). Đánh giá tác động
của biến đổi khí hậu đến mưa lớn vùng
Nam Trung Bộ và Tây Ngun của Việt
Nam theo các mơ hình khí hậu tồn cầu
khác nhau. Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Thuỷ
lợi và Môi trường, 57, 63–70.
[3] Menabde, M., Seed, A., & Pegram, G.
(1999). A simple scaling model for extreme
rainfall. Water Resources Research, 35(1),
335–339.
[4] Piani, C., Weedon, G. P., Best, M., Gomes,
S. M., Viterbo, P., Hagemann, S., &
Haerter, J. O. (2010). Statistical bias
correction of global simulated daily
precipitation and temperature for the

application of hydrological models. Journal
of Hydrology, 395(3–4), 199–215.
[5] Westra, S., Alexander, L. V., Zwiers, F. W.,
Westra, S., Alexander, L. V., & Zwiers, F.
W. (2013). Global Increasing Trends in
Annual Maximum Daily Precipitation.
Journal of Climate, 26(11), 3904–3918.

741