Ngày bắt đầu mùa mưa trên khu vực Tây Nguyên: Biến động theo thời gian, vai trò của các trường quy mô lớn và khả năng dự báo

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:4

Thêm vào BST

Báo xấu

22
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong nghiên cứu này việc xây dựng chỉ tiêu xác định ngày bắt đầu mùa mưa (RSOD) trên khu vực Tây Nguyên (TN) và mối liên hệ giữa RSOD với các trường qui mô lớn đã được thực hiện dựa trên số liệu lượng mưa ngày quan trắc từ các trạm khí tượng giai đoạn 1981-2015.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Ngày bắt đầu mùa mưa trên khu vực Tây Nguyên: Biến động theo thời gian, vai trò của các trường quy mô lớn và khả năng dự báo

Kỷ yếu Hội nghị: Nghiên cứu cơ bản trong “Khoa học Trái đất và Môi trường” DOI: 10.15625/vap.2019.000140 NGÀY BẮT ĐẦU MÙA MƯA TRÊN KHU VỰC TÂY NGUYÊN: BIẾN ĐỘNG THEO THỜI GIAN, VAI TRÒ CỦA CÁC TRƯỜNG QUY MÔ LỚN VÀ KHẢ NĂNG DỰ BÁO Phạm Thanh Hà1, Phan Văn Tân1, Ngô Đức Thành2, Trần Quang Đức1 và Nguyễn Đăng Quang3 1 Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội 2 Trường Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội (USTH), Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam (VAST) 3 Trung tâm Khí tượng Thuỷ văn Quốc gia, Tổng cục Khí tượng Thuỷ văn TÓM TẮT Trong nghiên cứu này việc xây dựng chỉ tiêu xác định ngày bắt đầu mùa mưa (RSOD) trên khu vực Tây Nguyên (TN) và mối liên hệ giữa RSOD với các trường qui mô lớn đã được thực hiện dựa trên số liệu lượng mưa ngày quan trắc từ các trạm khí tượng giai đoạn 1981-2015. Kết quả cho thấy RSOD thay đổi đáng kể qua từng năm, trung bình là 28/4 với độ lệch chuẩn là 14 ngày. Đa phần mùa mưa bắt đầu muộn hơn trong những năm El Niño và sớm hơn trong những năm La Niña. Giá trị RSOD trên khu vực TN có sự tương quan tốt với nhiệt độ mặt nước biển (SST), gió vĩ hướng mực 850-hPa (U850) và áp suất mực nước biển (PMSL) trên các khu vực nhất định của Thái Bình Dương và Ấn Độ Dương. Dựa trên các mối quan hệ này, các trường SST, U850 và PMSL được sử dụng như là các nhân tố để xây dựng phương trình dự báo RSOD cho khu vực TN theo hai cách tiếp cận khác nhau là phân tích thành phần chính (PCA) và giá trị trung bình. Kết quả dự báo RSOD thu được khá sát với thực tế với độ lệch chủ yếu nằm trong khoảng từ -6 đến 3 ngày. Từ khoá: Ngày bắt đầu mùa mưa, Tây Nguyên, Việt Nam. 1. GIỚI THIỆU Tây Nguyên (TN) là vùng có chế độ mưa điển hình của gió mùa Nam Á với hai mùa tương phản rõ rệt là mùa khô và mùa mưa. Giai đoạn chuyển dịch từ mùa khô sang mùa mưa được đặc trưng bởi sự tăng lên đột ngột của lượng mưa trong khoảng thời gian từ cuối tháng 4 đến giữa tháng 5 (Zhang và cs, 2002; ...), và có sự liên hệ chặt chẽ với sự bùng nổ gió mùa mùa hè châu Á. Các nghiên cứu trước đây đã đưa ra nhiều phương pháp để xác định ngày bắt đầu mùa mưa (RSOD) (Zhang và cs, 2002; Ngo-Thanh và cs, 2018; Davidson và cs, 1983; Omotosho, 1992; ...). Trên thực tế, RSOD có sự thay đổi đáng kể qua từng năm và điều này ảnh hưởng đáng kể đến hoạt động sản xuất nông nghiệp. Một số nghiên cứu đã chỉ ra mối liên hệ chặt chẽ giữa RSOD trên khu vực Bán đảo Đông Dương với hiện tượng ENSO, cụ thể đa phần mùa mưa bắt đầu muộn hơn trong những năm El Niño và sớm hơn trong những năm La Niña (Zhou và Chan, 2007; ...). Để đáp ứng nhu cầu mạnh mẽ của xã hội, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để đánh giá khả năng dự báo RSOD bằng nhiều cách tiếp cận khác nhau. Trong đó, phương pháp dự báo thống kê dựa vào các đặc trưng về hoàn lưu quy mô lớn cho kết quả tương đối sát với giá trị thực tế của RSOD (Omotosho, 1992; Pham và cs, 2010; ...). Do đó, nghiên cứu này không chỉ nhằm mục đích mô tả khí hậu và xu thế biến đổi của RSOD trong giai đoạn 1981-2015, mà còn xem xét khả năng dự đoán của RSOD trong khu vực TN dựa trên mối quan hệ với các trường hoàn lưu khí quyển. 2. PHƯƠNG PHÁP VÀ SỐ LIỆU 2.1. Số liệu Số liệu được sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm: 1) Số liệu quan trắc mưa ngày của 10 trạm khí tượng khu vực TN; 2) Số liệu tái phân tích của hệ thống dự báo khí hậu (CFS) của Trung 303
Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2019 tâm dự báo môi trường Hoa Kỳ (NCEP) độ phân giải 0.5 x 0.5 độ (CFSR0.5) của các trường: SST, U850, PMSL) nằm giới hạn trong miền từ 40oE-100oW và từ 400S-400N. 2.2. Xác định ngày bắt đầu mùa mưa Ngày bắt đầu mùa mưa được xác định là ngày đầu tiên trong năm thoả mãn đồng thời các điều kiện sau đây: (1) Tổng lượng mưa 5 ngày liên tiếp phải lớn hơn 25 mm; (2) Ngày bắt đầu và ít nhất 2 trong 5 ngày liên tiếp phải đạt lượng mưa ngày trên 0.1mm/ngày; (3) Trong 30 ngày tiếp theo kể từ ngày bắt đầu không có quá 7 ngày liên tiếp không mưa; (4) Trên 50 % số trạm trong vùng có lượng mưa trên 0.1 mm/ngày. 2.3. Đánh giá xu thế biến đổi của ngày bắt đầu mùa mưa Việc xác định xu thế biến đổi của RSOD cho khu vực TN trong nghiên cứu này được thực hiện bằng phương pháp phi tham số - hệ số góc Sen (Sen, 1968) và kiểm nghiệm xu thế Mann- Kendall (Kendall, 1975). 2.4. Xây dựng phương trình dự báo RSOD Các nhân tố dự báo được lựa chọn dựa trên mối quan hệ tương quan thống kê giữa RSOD và các trường qui mô lớn PMSL, U850 và SST từ số liệu CFSR0.5 của các tháng 1-4 và được xây dựng theo hai phương pháp khác nhau đó là: phân tích thành phần chính (PCA, Jolliffe, 1986) và giá trị trung bình. Cuối cùng, phương trình dự báo RSOD sẽ được xây dựng bằng phương pháp hồi qui từng bước. 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Hình 1a mô tả giá trị trung bình nhiều năm của RSOD cho các trạm trên khu vực TN. Qua đó thấy rằng, mùa mưa ở TN không xảy ra đồng thời trên toàn khu vực. Nguyên nhân của sự xuất hiện mùa mưa khác nhau giữa các vùng có thể là do nhân tố địa hình. Trong giai đoạn 1981-2015, mùa mưa ở TN có xu thế đến sớm hơn ở khu vực phía nam và phía bắc, trung bình khoảng 5-7 ngày/thập kỷ, và hầu như không đổi ở khu vực miền trung (hình 1b). Danh sách 10 trạm sử dụng số liệu : 1. Đăk Tô 2. Kon Tum 3. Pleiku 4. Buôn Hồ 5. Eakmat 6. Buôn Ma Thuột 7. Đăk Nông 8. Đà Lạt 9. Liên Khương 10. Bảo Lộc Hình 1: Giá trị trung bình của RSOD (a) và xu thế biến đổi của RSOD (b) trên khu vực TN trong giai đoạn 1981-2015 (ngày/thập kỷ), vòng tròn đen thể hiện mức độ tin cậy trên 95%. Kết quả khảo sát cho thấy giá trị RSOD trên khu vực TN có sự tương quan tốt (>0.4) với các trường SST, U850 và PMSL trên các khu vực nhất định của Thái Bình Dương và Ấn Độ Dương. Điều đó chứng tỏ sự thay đổi của các trường hoàn lưu quy mô lớn có ảnh hưởng tới thời điểm bắt đầu mùa mưa trên khu vực TN. Phương pháp dự báo thống kê dựa vào các đặc trưng về hoàn lưu quy mô lớn thử nghiệm trong nghiên cứu này cho kết quả dự báo RSOD tương đối sát thực tế (hệ số tương quan trên 0,76) ở cả hai cách tiếp cận trên đồng thời hai bộ số liệu là phụ thuộc và độc lập 304
Kỷ yếu Hội nghị: Nghiên cứu cơ bản trong “Khoa học Trái đất và Môi trường” (phương pháp one-leave-one-out) (Hình 2). Tuy nhiên, hai phương pháp cho kết quả dự báo RSOD sớm hơn so với thực tế. Sai số giữa dự báo với quan trắc chủ yếu nằm trong khoảng từ -6 đến 3 ngày. The predicting results of two methods Jun−10 May−31 May−21 variable May−11 OBS May−01 Ave_PRE1 Apr−21 Ave_PRE2 PRE1 Apr−11 PRE2 Apr−01 Mar−22 Mar−12 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Hình 2: So sánh RSOD quan trắc (màu đen) và kết quả dự báo bằng phương pháp PCA (PRE1- màu đỏ), trung bình giá trị (Ave_PRE1 – màu cam) trên tập số liệu phụ thuộc và trên tập số liệu độc lập tương ứng PRE2 (màu tím) và Ave_PRE2 (màu xanh lá). Vùng màu xám biểu thị phạm vi của một độ lệch chuẩn của RSOD so với các quan trắc (± 14 ngày) 4. KẾT LUẬN Nghiên cứu đã chỉ ra sự khác biệt về RSOD giữa các vùng trong khu vực TN và sự thay đổi của các trường hoàn lưu quy mô lớn có ảnh hưởng tới thời điểm bắt đầu mùa mưa trên khu vực TN. Các kết quả thu được cho phép nhận định rằng vấn đề dự báo RSOD là hoàn toàn có thể thực hiện được với sai số dự báo khá nhỏ và không biến động nhiều. Do đó, trong tương lai, việc sử dụng sản phẩm dự báo của mô hình số làm nhân tố dự báo để dự báo hạn mùa RSOD cho Tây Nguyên là hoàn toàn khả thi. Lời cảm ơn Các tác giả chân thành cám ơn sự hỗ trợ của Đề tài KC.09.15/16-20. cho nghiên cứu này. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Davidson, N.E., McBride, J.L. and McAvaney, B.J., 1983. The onset of the Australian monsoon during winter MONEX: Synoptic aspects. Monthly Weather Review, 111(3), 496–516, https://doi.org/10.1175/1520-0493 (1983) 1112.0.CO;2. [2]. Jolliffe, I.T., 1986. Principal Component Analysis. Springer, New York. [3]. Kendall, M.G., 1975. Rank Correlation Methods. Charles Griffin, London. [4]. Ngo-Thanh, H., Ngo-Duc, T., Nguyen-Hong, H., Baker, P., and Phan-Van, T., 2018. A distinction between summer rainy season and summer monsoon season over the Central Highlands of Vietnam. Theoretical and Applied Climatology, 132(3-4), 1237–1246, DOI: 10.1007/s00704-017-2178-6. [5]. Omotosho, J.B., 1992. Long-range prediction of the onset and end of the rainy season in the West African Sahel. International Journal of Climatology, 12(4), 369–382, https://doi.org/10.1002/joc.3370120405. [6]. Pham, X.T., Fontaine, B. and Philippon, N., 2010. Onset of the Summer Monsoon over the Southern Vietnam and its Predictability. Theoretical and Applied Climatology, 99(1-2), 105–113, https://doi.org/10.1007/s00704-009-0115-z. [7]. Sen P.K., 1968. Estimates of the Regression Coefficient Based on Kendall's Tau. Journal of the American Statistical Association, 63(324), 1379–1389, https://doi.org/10.2307/2285891. [8]. Hang Y., Li T., Wang B. and Wu, G. 2002. Onset of the summer monsoon over the Indochina Peninsula: Climatology and interannual variations. Journal of Climate, 15(22), 3206–3221, https://doi.org/10.1175/1520-0442(2002)0152.0.CO;2. [9]. Zhou, W. and Chan, J.C.L., 2007. ENSO and the East Sea summer monsoon onset. International Journal of Climatology, 27(2), 157–167, https://doi.org/10.1002/joc.1380. 305
Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2019 RAINY SEASON ONSET IN CENTRAL HIGHLANDS OF VIETNAM: TEMPORAL VARIATIONS, LARGE-SCALE DRIVERS AND PREDICTABILITY Pham Thanh Ha1, Phan Van Tan2, Ngo Duc Thanh3, Tran Quang Duc4 and Nguyen Dang Quang5 1 VNU University of Science, Hanoi, Vietnam 2 University of Science and Technology of Hanoi (USTH) Vietnam Academy of Science and Technology (VAST), Hanoi, Vietnam 3 National Centre for Hydro-Meteorological Forecasting of Vietnam, Hanoi, Vietnam ABSTRACT This study investigated the criteria to determine the rainy season onset date (RSOD) of Central Highlands (CH), the relationship between RSOD and large-scale circulations using daily rainfall amounts from observation stations for the period 1981–2015. Results show that the RSOD varies strongly from year to year with the average RSOD is on 28 April with a standard deviation of 14 days. Most RSODs tends to occur later during El Niño years while being earlier during La Niña years. The RSOD in the CH also shows high correlations with sea surface temperatures (SSTs), 850-hPa zonal winds (U850) and mean sea level pressures (PMSL) over certain regions of the Pacific and Indian Oceans. Building on these relationships, the RSOD can be successfully predicted using large-scale fields of SST, U850, and PMSL as predictors in two different approaches, namely Principal Component Analysis (PCA) and the average values that represent the characteristics of a larger area. The two different approaches to forecast the start of the rainy season both showed a good performance with the largest fraction of RSOD prediction errors ranges from -6 days to 3 days. Key words: Rainy season onset date, Central Highlands, Vietnam. 306