Tác giả

Lê Ngọc Viên 1 , Nguyễn Mai Đăng 2*

Đơn vị công tác

1 Trường Cao đẳng Công nghệ, Kinh tế và Thủy lợi miền Trung; lnvckt@gmail.com

2 Trung tâm Đào tạo Quốc tế, Trường Đại học Thuỷ lợi; dang@tlu.edu.vn

*Tác giả liên hệ: dang@tlu.edu.vn; Tel.: +84–989551699

Tóm tắt

Biến đổi khí hậu (BĐKH) đã làm thay đổi quá trình mưa và dòng chảy trên các lưu vực sông, ảnh hưởng đến việc quy hoạch, thiết kế và quản lý các công trình thủy lợi, thủy điện và phòng, chống thiên tai,… Do vậy, bài báo này nghiên cứu sự biến đổi của các chỉ số mưa trên lưu vực sông Vu Gia–Thu Bồn trên cơ sở phân tích số liệu mưa thực đo và từ các mô hình khí hậu toàn cầu. Kết quả cho thấy các chỉ số liên quan đến mưa sinh lũ P95p, Prcp, R5dp đều tăng trong tương lai, và P95p tăng khoảng 50–100 mm so với thời kỳ nền, do vậy nguy cơ lũ lụt sẽ cao hơn. Chỉ số tổng lượng mưa năm (Ptot) và cường độ mưa ngày trung bình (SDII) cũng đều tăng, sự gia tăng này chủ yếu tập trung vào những tháng mưa lũ chính vụ (IX-XI). Bên cạnh đó, nguy cơ các đợt khô hạn cũng sẽ xuất hiện nhiều hơn do chỉ số Pcdd (số ngày không mưa liên tục trong năm) tăng lên, cụ thể số đợt có số ngày không mưa liên tục > 20 ngày sẽ tăng khoảng 15%, dẫn đến nguy cơ hạn hán sẽ gia tăng. Những thông tin này có thể tham khảo cho nhà quản lý và chuyên môn đề xuất các giải pháp để thích ứng với BĐKH và đảm bảo an ninh nguồn nước trong tương lai.

Từ khóa

Chi tiết hóa thống kê; Biến đổi khí hậu; Hiệu chỉnh sai số; Chỉ số mưa; Vu Gia–Thu Bồn.

Trích dẫn bài báo

Viên, L.N.; Đăng, N.M. Phân tích diễn biến của các chỉ số mưa trong bối cảnh biến đổi khí hậu trên lưu vực Vu Gia – Thu Bồn. Tạp chí Khí tượng thuỷ văn 2023, 749, 32-51.

Tài liệu tham khảo

1. Pachauri, R.K.; Allen, M.R.; Barros, V.R.; Broome, J.; Cramer, W.; Christ, R.; Church, J.A.; Clarke, L.; Dahe, Q.; Dasgupta, P. Climate Change 2014: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC, 2014.

2. Cheng, L.; Zhu, J. Benefits of CMIP5 Multimodel Ensemble in Reconstructing Historical Ocean Subsurface Temperature Variations. J. Clim. 2016, 29, 5393–5416.

3. Taylor, K.E.; Stouffer, R.J.; Meehl, G.A. An Overview of CMIP5 and Experiment Design. Bull. Am. Meteorol. Soc. 2012, 93, 485–498.

4. Liu, X.; Coulibaly, P.; Evora, N. Comparison of Data–Driven Methods for Downscaling Ensemble Weather Forecasts. Hydrol. Earth Syst. Sci. 2008, 12, 615–624.

5. Sunyer, M.A.; Madsen, H.; Ang, P.H. A Comparison of Different Regional Climate Models and Statistical Downscaling Methods for Extreme Rainfall Estimation under Climate Change. Atmospheric Res. 2012, 103, 119–128.

6. Samadi, S.; Ehteramian, K.; Sarraf, B.S. SDSM Ability in Simulate Predictors for Climate Detecting over Khorasan Province. Procedia–Soc. Behav. Sci. 2011, 19, 741–749.

7. Tumbo, S.D.; Mpeta, E.; Tadross, M.; Kahimba, F.C.; Mbillinyi, B.P.; Mahoo, H.F. Application of Self–Organizing Maps Technique in Downscaling GCMs Climate Change Projections for Same, Tanzania. Phys. Chem. Earth Parts ABC 2010, 35, 608–617.

8. Fowler, H.J.; Blenkinsop, S.; Tebaldi, C. Linking Climate Change Modelling to Impacts Studies: Recent Advances in Downscaling Techniques for Hydrological Modelling. Int. J. Climatol. J. R. Meteorol. Soc. 2007, 27, 1547–1578.

9. Maraun, D.; Wetterhall, F.; Ireson, A.M.; Chandler, R.E.; Kendon, E.J.; Widmann, M.; Brienen, S.; Rust, H.W.; Sauter, T.; Themeßl, M. Precipitation Downscaling under Climate Change: Recent Developments to Bridge the Gap between Dynamical Models and the End User. Rev. Geophys. 2010, 48.

10. von Storch, H. Review of Empirical Downscaling Techniques. In Proceedings of the Regional climate development under global warming. General technical report no. 4. Conference proceedings regclim spring meeting Jevnaker, Torbjornrud, Norway, 2000.

11. Teutschbein, C.; Seibert, J. Bias Correction of Regional Climate Model Simulations for Hydrological Climate–Change Impact Studies: Review and Evaluation of Different Methods. J. Hydrol. 2012, 456, 12–29.

12. Terink, W.; Hurkmans, R.; Torfs, P.; Uijlenhoet, R. Evaluation of a Bias Correction Method Applied to Downscaled Precipitation and Temperature Reanalysis Data for the Rhine Basin. Hydrol. Earth Syst. Sci. 2010, 14, 687–703.

13. Teutschbein, C.; Seibert, J. Is Bias Correction of Regional Climate Model (RCM) Simulations Possible for Non–Stationary Conditions? Hydrol. Earth Syst. Sci. 2013, 17, 5061–5077.

14. Déqué, M.; Rowell, D.P.; Lüthi, D.; Giorgi, F.; Christensen, J.H.; Rockel, B.; Jacob, D.; Kjellström, E.; De Castro, M.; van den Hurk, B. An Intercomparison of Regional Climate Simulations for Europe: Assessing Uncertainties in Model Projections. Clim. Change 2007, 81, 53–70.

15. Giorgi, F. Regional Climate Modeling: Status and Perspectives. Proceedings of the Journal de Physique IV (proceedings), EDP sciences, 2006, 139, pp. 101–118.

16. Aalbers, E.E.; Lenderink, G.; van Meijgaard, E.; van den Hurk, B.J. Local–Scale Changes in Mean and Heavy Precipitation in Western Europe, Climate Change or Internal Variability? Clim. Dyn. 2018, 50, 4745–4766.

17. Chen, Z.; Wang, W.; Fu, J. Vegetation Response to Precipitation Anomalies under Different Climatic and Biogeographical Conditions in China. Sci. Rep. 2020, 10, 1–16.

18. Johnson, F.; Sharma, A. Measurement of GCM Skill in Predicting Variables Relevant for Hydroclimatological Assessments. J. Clim. 2009, 22, 4373–4382.

19. Arora, H.; Ojha, C.S.P.; Buytaert, W.; Kaushika, G.S.; Sharma, C. Spatio–Temporal Trends in Observed and Downscaled Precipitation over Ganga Basin. Hydrol. Earth Syst. Sci. Discuss. 2017, 1–19.

20. Fang, G.H.; Yang, J.; Chen, Y.N.; Zammit, C. Comparing Bias Correction Methods in Downscaling Meteorological Variables for a Hydrologic Impact Study in an Arid Area in China. Hydrol. Earth Syst. Sci. 2015, 19, 2547–2559.

21. Luo, M.; Liu, T.; Meng, F.; Duan, Y.; Frankl, A.; Bao, A.; De Maeyer, P. Comparing Bias Correction Methods Used in Downscaling Precipitation and Temperature from Regional Climate Models: A Case Study from the Kaidu River Basin in Western China. Water 2018, 10, 1046.

22. Eden, J.M.; Widmann, M.; Maraun, D.; Vrac, M. Comparison of GCM–and RCM–Simulated Precipitation Following Stochastic Postprocessing. J. Geophys. Res. Atmospheres 2014, 119, 11–040.

23. Zou, L.; Zhou, T. Near Future (2016–40) Summer Precipitation Changes over China as Projected by a Regional Climate Model (RCM) under the RCP8. 5 Emissions Scenario: Comparison between RCM Downscaling and the Driving GCM. Adv. Atmospheric Sci. 2013, 30, 806–818.

24. Adeyeri, O.E.; Lawin, A.E.; Laux, P.; Ishola, K.A.; Ige, S.O. Analysis of Climate Extreme Indices over the Komadugu–Yobe Basin, Lake Chad Region: Past and Future Occurrences. Weather Clim. Extrem. 2019, 23, 100194.

25. Karl, T.R.; Meehl, G.A.; Miller, C.D.; Hassol, S.J.; Waple, A.M.; Murray, W.L. Weather and Climate Extremes in a Changing Climate. Regions of Focus: North America, Hawaii, Caribbean, and US Pacific Islands. Synth. Assess. Prod. 2008, 3, 16–19.

26. Nam, D.H.; Hoa, T.D.; Duong, P.C.; Thuan, D.H.; Mai, D.T. Assessment of Flood Extremes Using Downscaled CMIP5 High–Resolution Ensemble Projections of near–Term Climate for the Upper Thu Bon Catchment in Vietnam. Water 2019, 11, 634.

27. Phuong, D.N.D.; Duong, T.Q.; Liem, N.D.; Tram, V.N.Q.; Cuong, D.K.; Loi, N.K. Projections of Future Climate Change in the Vu Gia Thu Bon River Basin, Vietnam by Using Statistical Downscaling Model (SDSM). Water 2020, 12, 755.

28. Tien Thanh, N.; Dutto Aldo Remo, L. Projected Changes of Precipitation Idf Curves for Short Duration under Climate Change in Central Vietnam. Hydrology 2018, 5, 33.

29. Van Tra, T.; Thinh, N.X.; Greiving, S. Combined Top–down and Bottom–up Climate Change Impact Assessment for the Hydrological System in the Vu Gia–Thu Bon River Basin. Sci. Total Environ. 2018, 630, 718–727.

30. Vu, M.T.; Vo, N.D.; Gourbesville, P.; Raghavan, S.V.; Liong, S.–Y. Hydro–Meteorological Drought Assessment under Climate Change Impact over the Vu Gia–Thu Bon River Basin, Vietnam. Hydrol. Sci. J. 2017, 62, 1654–1668.

31. Nguyen, H.T.; Duong, T.Q.; Nguyen, L.D.; Vo, T.Q.; Tran, N.T.; Dang, P.D.; Nguyen, L.D.; Dang, C.K.; Nguyen, L.K. Development of a Spatial Decision Support System for Real–Time Flood Early Warning in the Vu Gia–Thu Bon River Basin, Quang Nam Province, Vietnam. sensors 2020, 20, 1667.

32. Vo, N.D.; Gourbesville, P. Flood Risk Assessment: A View of Climate Change Impact at Vu Gia Thu Bon Catchment, Vietnam. In Proceedings of the Advances in Hydroinformatics: SimHydro 2017–Choosing The Right Model in Applied Hydraulics; Springer, 2018; pp. 727–737.

33. Vo, N.D.; Gourbesville, P. Establishing the Flood Map for the Downstream of Vu Gia–Thu Bon Catchment – a Coastal Region of Viet Nam Central. Scale Variability of Inundation Area under the Impact of Climate Change. In Proceedings of the 36th IAHR World Congress – The Hague, Netherlands, 28 June–3 July, 2015.

34. Lenderink, G.; Buishand, A.; Van Deursen, W. Estimates of Future Discharges of the River Rhine Using Two Scenario Methodologies: Direct versus Delta Approach. Hydrol. Earth Syst. Sci. 2007, 11, 1145–1159.

35. Schmidli, J.; Goodess, C.M.; Frei, C.; Haylock, M.R.; Hundecha, Y.; Ribalaygua, J.; Schmith, T. Statistical and Dynamical Downscaling of Precipitation: An Evaluation and Comparison of Scenarios for the European Alps. J. Geophys. Res. Atmospheres 2007, 112.

36. dos Santos, C.A.C.; de Brito, J.I.; Júnior, C.H. da S.; Dantas, L.G. Trends in Precipitation Extremes over the Northern Part of Brazil from ERA40 Dataset. Rev. Bras. Geogr. Física 2012, 5, 836–851.

37. Sharma, D.; Babel, M.S. Trends in Extreme Rainfall and Temperature Indices in the Western Thailand. Int. J. Climatol. 2014, 34, 2393–2407.

38. Yazid, M.; Humphries, U. Regional Observed Trends in Daily Rainfall Indices of Extremes over the Indochina Peninsula from 1960 to 2007. Climate 2015, 3, 168–192.

39. Pan, Z.; Christensen, J.H.; Arritt, R.W.; Gutowski Jr, W.J.; Takle, E.S.; Otieno, F. Evaluation of Uncertainties in Regional Climate Change Simulations. J. Geophys. Res. Atmospheres 2001, 106, 17735–17751.

40. Mondal, A.; Mujumdar, P.P. On the Basin–Scale Detection and Attribution of Human–Induced Climate Change in Monsoon Precipitation and Streamflow. Water Resour. Res. 2012, 48.

41. Sharma, C.; Ojha, C.S.P.; Shukla, A.K.; Pham, Q.B.; Linh, N.T.T.; Fai, C.M.; Loc, H.H.; Dung, T.D. Modified Approach to Reduce GCM Bias in Downscaled Precipitation: A Study in Ganga River Basin. Water 2019, 11, 2097.

42. Sharma, C.; Ojha, C.S.P. Statistical Parameters of Hydrometeorological Variables: Standard Deviation, SNR, Skewness and Kurtosis. Proceedings of the Advances in Water Resources Engineering and Management: Select Proceedings of TRACE 2018, Springer, 2020, pp. 59–70.