Tác giả

Nguyễn Thị Hoàng Yến 1 , Phạm Quang Nam 2 , Nguyễn Nam Đức 3 , Nguyễn Văn Hiệp 3

Đơn vị công tác

1Trung tâm Khí tượng Thủy văn quốc gia

2Trường Đại học Khoa học và Tự nhiên

3Viện vật lý Địa cầu, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam

Tóm tắt

: Bài báo trình bày kết quả dự tính số ngày nắng nóng (SNNN) cho Việt Nam Bằng tổ hợp 12 phương án từ các mô hình CCAM, clWRF, RegCM và PRECIS trên cơ sở số liệu nhiệt độ đã được hiệu chỉnh sai số hệ thống theo phương pháp hiệu chỉnh phân vị (Quantile mapping). Kết quả cho thấy phương pháp hiệu chỉnh đã khử được hầu hết sai số hệ thống nhiệt độ trong mô hình. SNNN mô phỏng tại các trạm sau khi hiệu chỉnh của các mô hình khá phù hợp với số liệu quan trắc. Phương pháp hiệu chỉnh sau đó được áp dụng cho số liệu nhiệt độ trong tương lai để dự tính số ngày nắng nóng. Trên phạm vi cả nước, theo kịch bản RCP4.5, SNNN tăng phổ biến khoảng 15 - 20 ngày, 30 - 35 ngày và 50 - 55 ngày đối với các giai đoạn đầu, giữa, cuối thế kỷ. Các giá trị tương ứng cho kịch bản RCP8.5 là 25 - 30 ngày, 40 - 45 ngày và 70 - 80 ngày. Nhìn chung SNNN ở các vùng khí hậu phía Nam tăng nhanh hơn ở các vùng khí hậu phía Bắc. Mức độ chưa chắc chắn trong dự tính SNNN tăng theo thời gian. Mức độ chưa chắc cao nhất ở giai đoạn cuối thế kỷ so với so với ở các thời kỳ khác có thể do tổng hợp của mức độ chưa chắc của nhiều yếu tố như: khả năng dự tính các dao động khí hậu của mô hình, vật lý trong các mô hình, điều kiện biên mô hình.

Từ khóa

Nắng nóng , quantile mapping , CCAM , ClWRF , RegCM , PRECIS

Trích dẫn bài báo

Nguyễn Thị Hoàng Yến, Phạm Quang Nam, Nguyễn Đức Nam, Nguyễn Văn Hiệp (2017), Dự tính số ngày nắng nóng cho Việt Nam bằng tổ hợp số liệu hiệu chỉnh phân vị đa mô hình động lực. Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 683, 12-20.

Tài liệu tham khảo

1. Brier, W. and Panofsky, H. (1968). “Some applications of statistics to meteorology. Mineral Industries Extension Services”, School of Mineral Industries, Pennsylvania State College.

2. Gao Y, J S Fu, J B Drake, Y Liu and J-F Lamarque (2012). Projected changes of extreme weatherevents in the eastern United States basedon a high resolution climate modelingsystem.

3. Gutjahr, O. and Heinemann (2013). “Comparing precipitation bias correction methods for high- resolution regional climate simulations using COSMO-CLM”. Theor. Appl. Climatol., (114), 511–529.

4. IPCC. Climate Change 2007 (AR4).

5. Ngô Đức Thành (2014). “Nghiên cứu xây dựng hệ thống đồng hóa tổ hợp cho mô hình thời tiết và hệ thống tổ hợp cho một số mô hình khí hậu khu vực nhằm dự báo và dự tính các hiện tượng thời tiết, khí hậu cực đoan”. Báo cáo tổng kết Đề tài cấp nhà nước, Mã số: ĐT.NCCB-ĐHUD. 2011- G/10.Boe´, J., L. Terray, F. Habets, and E. Martin (2007). “Statistical and dynamical downscaling of the Seine basin climate for hydrometeorological studies”. Int. J. Climatol (27), 1643–1655.

6. Nguyễn Văn Hiệp (2015). “Nghiên cứu luận cứ khoa học cập nhật kịch bản biến đổi khí hậu và nước biển dâng cho Việt Nam”. Báo cáo tổng kết đề tài cấp nhà nước, Mã số: BĐKH.43.

7. Maule Cathrine Fox et. al, (2013). “Assessing projected changes in heat waves over Northern Europe using two regional climate models at 8-km resolution”. Geophysical Research Abstracts, 15

8. Phạm Quang Nam, Vũ Văn Thăng, Trương Bá Kiên, Mai Văn Khiêm, Nguyễn Văn Hiệp và Đàng Hồng Như, Lã Thị Tuyết, Ngô Tiền Giang, (2015), “Mô phỏng và dự tính nắng nóng ở Việt Nam bằng mô hình clWRF”, Tạp Chí Khí tượng Thủy văn, 655, Tr. 28-32

9. Phan Văn Tân (2010). “Nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu đến các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam, khả năng dự báo và giải pháp chiến lược ứng phó”. Báo cáo Tổng kết Đề tài cấp Nhà nước KC08.29/06-10.

10. Stefan Zacharias, Christina Koppeand Hans-Guido Mücke (2014). “Climate Change Effects on Heat Waves and Future Heat Wave – Associated IHD Mortality in Germany”.

11. Themeßl, M. J., Gobiet, A., and Leuprecht, A.(2011). “Empirical-statistical downscaling and error correction of daily precipitation from regional climate models”, Int. J. Climatol., 31, 1530– 1544.

12. Themeßl, M. J., Gobiet, Georg Heinrich (2012). “Empirical-statistical downscaling and error correction of regional climate models and its impact on the climate change signal”, Climate change, 112(2)

13. Wilcke Renate Anna Irma (2014). “Evaluation of Mulit-Variable Quantile Mapping on Regional Climate Models”.

14. Wood, A. W., Leung, L. R., Sridhar, V., and Lettenmaier, D. P. (2004). “Hydrologic Implications of Dynamical and Statistical Approaches to Downscaling Climate Model Outputs”. Clim. Change, 62,189 - 216.