Tác giả

Đơn vị công tác

1Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn quốc gia

2Trường Đại học Thủy lợi

3Tổng cục Khí tượng Thủy văn

4Trường Đại học Kinh tế quốc dân

Tóm tắt

Hạn hán thường xuyên xảy ra gây ảnh hưởng lớn trên diện rộng và gây thiệt hại lớn về người và của. Khu vực Đăk Lăk, Tây Nguyên đã và đang diễn ra những đợt hạn hán thiếu nước nghiêm trọng trong mùa khô. Bởi vậy cần có những phương án dự báo cảnh báo hạn sớm giúp khu vực có những giải pháp ứng phó là điều hết sức cần thiết. Nghiên cứu đã ứng dụng số liệu từ mô hình khí tượng toàn cầu IFS và mô hình thủy văn SWAT nhằm xây dựng phương án dự báo hạn cho khu vực, kết hợp cùng chỉ số hạn EDI để đưa ra bản đồ cảnh báo hạn. Kết quả cho thấy với mô hình khí tượng IFS, lượng mưa và nhiệt độ đã được hiệu chỉnh sai số giúp kết quả mô phỏng tốt hơn khi làm đầu vào cho mô hình thủy văn; lưu lượng dòng chảy được mô phỏng tốt với chỉ số NSE, R2 , PBIAS đánh giá đều ở mức đạt trong quá trình hiệu chỉnh và kiểm định mô hình. Bộ thông số cho mô hình đã tìm được, năm 2018 được đưa vào dự báo thử nghiệm để đánh giá hạn cũng như sự thiếu hụt dòng chảy với thời gian dự kiến là 10 ngày. Phương pháp và kết quả nghiên cứu sẽ góp phần hỗ trợ cho công tác phòng chống thiên tai cho khu vực tỉnh Đăk Lăk và mở rộng cho các vùng khác của Việt Nam.

Từ khóa

Trích dẫn bài báo

Nguyễn Ngọc Hoa, Ngô Lê An, Đoàn Quang Trí, Trần Thọ Đạt, Đặng Thanh Mai, Đinh Đức Trường (2019), Nghiên cứu phương pháp dự báo và cảnh báo hạn khí tượng thủy văn áp dụng cho khu vực tỉnh Đăk Lăk, Tây Nguyên. Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 699, 30-41.

Tài liệu tham khảo

1. Nguyễn Đức Ngữ, Nguyễn Trọng Hiệu (2002), Tìm hiểu về hạn hán và hoang mạc hoá, NXB KH&KT, HàNội.

2. Trần Thục (2008), Báo cáo tổng kết đề án: Xây dựng bản đồ hạn hán và mức độ thiếu nước sinh hoạt ở Nam Trung Bộ và Tây Nguyên, Viện KTTV, Bộ Tài nguyên và Môi trường.

3. Võ Văn Hòa (2016), Báo cáo tổng kết đề tài “Nghiên cứu ứng dụng số liệu dự báo của Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu để nâng cao chất lượng dự báo thời tiết hạn tháng và hạn mùa cho khu vực Việt Nam”.

4. Phùng Tiến Dũng (2018), Báo cáo tổng kết đề tài “Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo thủy văn hạn vừa hạn dài mùa cạn phục vụ Quy trình vận hành liên hồ chứa cho các sông chính ở khu vực Tây Nguyên”.

5. Niko, W., Henny, A.J.L., Anne, F.V.L. (2010), Indicators for drought characterization on a global scale. Technical Report (24), Water and glocal change.

6. Maurer, E. P. and Hidalgo, Anne Van Loon (2013), On the propagation of drought. How climate andcatchment characteristics influence hydrological drought development and recovery. PhD thesis, Wageningen University.

7. Mishra, A.K., Singh, V.P. (2010), A Review of Drought Concepts. Journal of Hydrology, 391, 202-216.

8. Amor, V.M. Ines, James, Hansen, W. (2006), Bias correction of daily GCM rainfall for crop simulation studies. Agricultural and Forest Meteorology,138, 44-53.

9. Byun, H.R., Wilhite, D.A. (1999), Objective quantification of drought severity and duration. Journal of Climate, 12(9), 2747-2756.

10. Kite, G.W., Pietroniro, A. (1996), Remote sensing applications in hydrological modelling. Hydrological Sciences Journal 41 (4): 563-591.

11. Masih, I., Uhlenbrook, S., Maskey, S., Smakhtin, V. (2011), Streamflow trends and climate linkages in the Zagros Mountain, Iran. Clim. Change, 104, 317-338.

12. Trần Hồng Thái, Đoàn Quang Trí, Trần Đỗ Thủy Tuyên, Ngô Thanh Tâm, Bùi Thị Dịu (2019), Áp dụng mô hình mike she kết hợp sử dụng sản phẩm mưa dự báo ifs dự báo lưu lượng đến hồ lưu vực sông Trà Khúc-Sông Vệ. Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 697, 01, 1-12.

13. Susan L. Neitsch et al., 2009. Overview of Soil and Water Assessment Tool (SWAT) Model. In: Arnold, J et al., eds. 2009. Soil and Water Assessment Tool (SWAT): Global Applications. Special Publication No. 4., World Associatiom of Soil and Water Conservation, Bangkok: Funny Publishing, pp.3-23.

14. Krause, P., Boyle, D.P., Bäse, F. (2005), Comparison of different efficiency criteria for hydrological model assessment. Adv. Geosci. 5, 89-97.

15. Nash, J.E., Sutcliffe, J.V. (1970), River flow forecasting through conceptual models part I-a discussion of principles. J. Hydrol. 10, 282-290.

16. Krause, P., Boyle, D.P., Bäse, F. (2005), Comparison of different efciency criteria for hydrological model assessment. Adv. Geosci. 5, 89-97.

17. Nejadhashemi, A.P., Wardynski, B.J., Munoz, J.D. (2011), Evaluating the impacts of land use changes on hydrologic responses in the agricultural regions of Michigan and Wisconsin. Hydrol. Earth Syst. Sci. Disc. 8, 3421-3468.

18. Themeßl, M.J., Gobiet, A., Leuprecht, A. (2010), Empirical statistical downscaling anderror correction of daily precipitation from regional climate models. Int. J. Climatol. 31, 1530-1544.

19. 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,Vol. 395, 3-4, Pages 199-215.

20. Lehner, B., Doll, P., Alcamo, J., Henrichs, T., Kaspar, F. (2006), Estimating the impact of global change on flood and drought risks in Europe: A continental integrated analysis, Climatic Change, 75, 273-299.

21. MDM software https://agrimetsoft.com/mdm.aspx.