MỤC LỤC TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN THÁNG 4 NĂM 2021

STT	Tên bài và tác giả	Số trang
1	Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến nhiệt độ và lượng mưa khu vực tỉnh Quảng Bình Lê Quang Cảnh¹, Hoàng Ngọc Tường Vân¹, Nguyễn Tiến Thành², Nguyễn Đình Huy¹, Trần Hiếu Quang¹, Đinh Tiến Tài¹ ¹ Viện Tài nguyên và Môi trường, Đại học Huế; lqcanh@hueuni.edu.vn; hntvan@hueuni.edu.vn; ndhuy@hueuni.edu.vn; thquang@hueuni.edu.vn; dttai@hueuni.edu.vn ² Trường Đại học Thủy Lợi; thanhwru83@gmail.com Tóm tắt: Bài báo tập trung đánh giá tác động của biến đổi khí hậu tới nhiệt độ và lượng mưa khu vực tỉnh Quảng Bình. Ngoài ra, xu thế biến đổi nhiệt độ và lượng mưa cũng được phân tích cho giai đoạn 1988–2018. Kết quả cho thấy nhiệt độ trung bình năm tại trạm Tuyên Hóa, Đồng Hới và Ba Đồn đều có xu thế tăng lần lượt là khoảng 0,1°C/thập kỷ, 0,23°C/thập kỷ và 0,19°C/thập kỷ. Lượng mưa có xu hướng giảm ở tất cả các trạm; trong đó giảm mạnh nhất ở Ba Đồn (4,94 mm/năm) và thấp nhất ở Tuyên Hóa (0,057 mm/năm). Ngoài ra, theo kịch bản RCP4.5, nhiệt độ trung bình được dự tính tăng từ 1,1–1,4°C vào đầu thế kỷ (2016–2035) và 1,9–2,2°C vào giữa thế kỷ (2046–2065). Đặc biệt, khu vực phía Tây tỉnhdự tính tăng mạnh, từ 2,1–2,2°C; khu vực phía Nam từ 1,1–1,2°C và 1,8–1,9°C vào đầu và giữa thế kỷ. Theo kịch bản RCP8.5, vào đầu thế kỷ, nhiệt độ trung bình được dự tính tăng từ 1,3–1,5°C và có xu thế giảm từ Bắc vào Nam. Trong khi đó, theo kịch bản RCP4.5 thì lượng mưa năm được dự tính tăng từ 3,5–14,3% và 4–16% ứng với đầu và giữa thế kỷ, mức tăng giảm từ Bắc vào Nam. Theo kịch bản RCP8.5, lượng mưa năm được dự tính tăng trên toàn tỉnh từ 5–17% và có xu thế chuyển dịch từ các huyện trung tâm lên các huyện phía Bắc. Từ khóa: Biến đổi khí hậu; RCP4.5; RCP8.5; Quảng Bình.	1
2	Nghiên cứu thử nghiệm phương pháp theo dõi quỹ đạo dông sử dụng dữ liệu ra đa thời tiết tại Việt Nam Bùi Thị Khánh Hoà^1, Nguyễn Vinh Thư¹, Phùng Kiến Quốc¹, Nguyễn Việt Hưng¹, Nguyễn Thị Hoàng Anh¹ ¹Đài Khí tượng cao không; khanhhoa303@gmail.com;vinhthu73@gmail.com; kienquocamo@gmail.com; nguyenviethungb115@gmail.com; hoanganhck@gmail.com Tóm tắt:* Ra đa thời tiết là công cụ quan trắc phục vụ đắc lực cho việc theo dõi, phát hiện và dự báo sự di chuyển của các vùng mây đối lưu có khả năng gây các hiện tượng thời tiết nguy hiểm. Bài báo này giới thiệu phương pháp mới theo dõi quỹ đạo di chuyển của vùng mưa dông được phát triển dựa trên phần mềm TITAN “Thunderstorm identification, tracking, analysis and nowcasting” có sử dụng thông tin phản hồi vô tuyến của ra đa ở Việt Nam. Nghiên cứu thử nghiệm áp dụng cho trường hợp mưa dông ngày 23/9/2020 tại khu vực Tây Bắc và cơn dông gây mưa cục bộ cho tỉnh Kon Tum và Đăk Nông ngày 27/2/2021. Kết quả chỉ ra rằng thuật toán được phát triển để theo dõi quỹ đạo di chuyển của vùng mưa dông là tương đối phù hợp và nắm bắt được xu hướng dịch chuyển của các vùng mây từ khi xuất hiện đến khi tan rã. Tuy nhiên dường như thuật toán phù hợp hơn với việc theo dõi các ổ dông đơn lẻ. Từ khóa: Mưa dông; Ra đa thời tiết; Quỹ đạo.	15
3	Ứng dụng WRF/CMAQ mô phỏng ô nhiễm PM₁₀ từ hoạt động giao thông-Trường hợp Tp. Hồ Chí Minh Nguyễn Châu Mỹ Duyên^1,2, Nguyễn Hoàng Phong^1,2, Bùi Tá Long^1,2* ¹Trường Đại học Bách Khoa Tp. HCM; nguyenduyen91@hcmut.edu.vn; nhphongee407@gmail.com; longbt62@hcmut.edu.vn. ² Đại học Quốc gia Tp. HCM; nguyenduyen91@hcmut.edu.vn; nhphongee407@gmail.com; longbt62@hcmut.edu.vn Tóm tắt: Kết quả quan trắc chất lượng không khí ven đường tại Tp.HCM trong 2 năm 2017–2018, cho thấy, nồng độ bụi PM₁₀ trung bình ngày nằm trong ngưỡng 25–133 mg/m³ với 2017, ngưỡng 50–120 mg/m³ với 2018, tuy còn đạt QCVN 05:2013/BTNMT nhưng vẫn ở mức cao. Trong bối cảnh bụi mịn có thể được vận chuyển trên một khoảng cách khá xa, ảnh hưởng đến sức khỏe cộng đồng, mô hình hóa vẫn là một trong những công cụ hữu hiệu để đánh giá mức độ phát tán PM₁₀ nhiễm tới các huyện ngoại thành như Cần Giờ, Bình Chánh, Nhà Bè nơi mật độ trạm quan trắc giới hạn. Nghiên cứu này ứng dụng hệ thống mô hình WRF/CMAQ đánh giá diễn biến theo không gian, giai đoạn 01–15/10/2017. Thời điểm được lựa chọn khi nồng độ bụi PM₁₀ có tần suất nồng độ cao đột biến. Trong nghiên cứu này đã sử dụng bộ dữ liệu phát thải toàn cầu, thực hiện bước hiệu chỉnh theo phương pháp phương pháp đồng nhất dữ liệu giữa các kết quả quan trắc và mô phỏng nhằm nâng cao chất lượng mô phỏng. Cách tiếp cận bài báo này cho phép mở rộng phạm vi ứng dụng cho các tỉnh thành khác trong điều kiện hạn chế số liệu quan trắc tại Việt Nam. Từ khóa: Ô nhiễm không khí; Phát thải giao thông; Khí tượng; PM₁₀; WRF/CMAQ.	30
4	Nghiên cứu áp dụng thử nghiệm mô hình mạng Bayes trong đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến diễn biến cửa sông Đà Diễn Hoàng Thu Thảo^1, Trần Ngọc Anh^1,2, Trần Kiều Hương³ ¹ Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội; htthao@hus.edu.vn; ² Trung tâm Động lực học Thủy khí Môi trường, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội; tranngocanh@hus.edu.vn ³ Bộ Giáo dục và Đào tạo; tkhuong@moet.gov.vn Tóm tắt:* Mô hình mạng Bayes (Bayesian Networks) là mô hình ứng dụng lý thuyết xác suất biểu diễn mối quan hệ nhân quả giữa các dữ liệu, đặc biệt là các dữ liệu không chắc chắn. Trên thế giới, mô hình mạng Bayes đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như y tế, ngôn ngữ học, sinh học, môi trường... và thủy văn và tài nguyên nước. Mục tiêu của bài báo này là ứng dụng thử nghiệm mô hình mạng Bayes trong đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến diễn biến cửa sông (tập trung phân tích biến thiên độ rộng cửa sông). Kết quả nghiên cứu cho thấy, năng lượng sóng có vai trò ảnh hưởng đáng kể đến biến thiên cửa sông Đà Diễn, đặc biệt là giai đoạn từ tháng 1 đến tháng 4 và giai đoạn từ tháng 10 đến tháng 12 hàng năm là các giai đoạn gió mùa Đông Bắc chiếm ưu thế. Giai đoạn từ tháng 5 đến tháng 9, cửa sông Đà Diễn có sự ổn định hơn và không thấy rõ được sự tác động vượt trội của yếu tố nào trong giai đoạn này. Các kết quả của nghiên cứu này phù hợp với các nhận định trước đó về cửa sông Đà Diễn và cho thấy khả năng ứng dụng linh hoạt của mô hình mạng Bayes vào nghiên cứu về đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến diễn biến cửa sông nói riêng và trong lĩnh vực khí tượng thủy văn nói chung. Từ khóa: Mạng Bayes; Cửa sông Đà Diễn; Độ rộng cửa sông; Xác suất có điều kiện.	46
5	Ứng dụng đồng hóa dữ liệu dự báo các trường khí tượng độ phân giải cao cho khu vực Than Uyên (Lai Châu) Nguyễn Đức Nam¹, Nguyễn Tiến Mạnh¹, Nguyễn Xuân Anh¹, Phạm Lê Khương^1,3, Nguyễn Thanh Linh¹, Nguyễn Văn Hiệp^1,2* ¹ Viện Vật lý Địa cầu; ducnam.mi@gmail.com; ntmanh18196@gmail.com; anhnx@igp-vast.vn; khuongpl@igp-vast.vn; nguyenthanhlinht58@gmail.com ² Đài KTTV khu vực đồng bằng Bắc Bộ; hiepwork@gmail.com ³ Học viện Khoa học và Công nghệ; khuongpl@igp-vast.vn Tóm tắt: Nghiên cứu này sử dụng mô hình WRF để dự báo các trường khí tượng độ phân giải cao cho khu vực có địa hình phức tạp tại Than Uyên (Lai Châu). Nghiên cứu ứng dụng phương pháp đồng hóa dữ liệu 3DVAR nhằm bổ sung số liệu quan trắc nâng cao chất lượng điều kiện ban đầu của mô hình. Số liệu được sử dụng để chạy chương trình đồng hóa 3DVAR bao gồm số liệu gió vệ tinh, số liệu quan trắc tại trạm và số liệu quan trắc cao không ở phạm vi miền tính của mô hình. Kết quả cho thấy đồng hóa số liệu đã cải thiện chất lượng dự báo nhiệt độ, độ ẩm và lượng mưa, diện mưa so với trường hợp không đồng hóa. Từ khóa: Đồng hóa số liệu; Mưa lớn; Spin–up; WRF3DVAR.	59
6	Ảnh hưởng của sóng trong bão tới ngập lụt vùng ven biển tỉnh Thái Bình Phạm Văn Tiến¹, Phạm Khánh Ngọc², Phạm Quốc Hưng³, Nguyễn Kim Cương⁴, Nguyễn Bá Thủy^2* ¹ Viện Năng Lượng, Bộ Công Thương; phamvantienbn@gmail.com ² Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia; ngocpkchibo@gmail.com; thuybanguyen@gmail.com ³ Đài Khí tượng Thủy văn tỉnh Thái Bình; quochungkttv@gmail.com ⁴Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội; cuongnk@hus.edu.vn Tóm tắt: Sóng và nước dâng trong bão/áp thấp nhiệt đới là những hiện tượng thiên tai đặc biệt nguy hiểm, có tác động lớn đến các công trình và ngành kinh tế ven biển. Đặc biệt, khi bão đổ bộ vào thời điểm triều cường, sự kết hợp giữa sóng, nước dâng và thủy triều sẽ gây nên mực nước tổng cộng lớn làm ngập lụt và xói lở bờ biển, phá hủy nhiều công trình ven biển. Ngập lụt vùng ven bờ biển khi bão đổ bộ phụ thuộc vào địa hình khu vực (trên cạn và dưới nước), thủy triều, nước dâng do bão và nước dâng do sóng. Chính vì vậy, mô hình dự báo ngập lụt ven bờ cần thiết phải tính đến đồng thời ảnh hưởng của thủy triều, nước dâng do bão và sóng. Ngoài ra, địa hình khu vực ven bờ cần thiết phải có độ phân giải chi tiết và có xét tới hệ thống đê biển. Mô hình tích hợp thủy triều, sóng và nước dâng bão SuWAT (surge wave and tide) được phát triển tại đại học Kyoto Nhật Bản, đã và đang được áp dụng trong dự báo nước dâng bão tại nhiều nơi trên thế giới trong đó có Trung tâm dự báo khí tượng thủy văn quốc gia. Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ trình bày các kết quả nghiên cứu mô phỏng ngập lụt trong bão tại ven biển Thái Bình trong một cơn bão quá khứ và với các kịch bản bão giả định. Nghiên cứu sẽ là cơ sở để tiến tới ứng dụng mô hình SuWAT trong cảnh báo, dự báo nghiệp vụ ngập lụt cho vùng biển ven bờ Việt Nam. Từ khóa: Nước dâng do bão; Ngập lụt; Nước dâng do sóng; SuWAT.	72
7	Mô phỏng sự thay đổi sử dụng đất lưu vực Sông Bé bằng mô hình CLUE–s Phạm Thị Lợi¹, Đào Nguyên Khôi^1* ¹ Khoa Môi trường, Trường Đại học Khoa học Tự Nhiên, ĐHQG–HCM; phamthiloi1994@gmail.com; dnkhoi@hcmus.edu.vn Tóm Tắt: Sông Bé là chi lưu lớn nằm bên bờ hữu sông Đồng Nai, hoạt động kinh tế chủ yếu của lưu vực này là phát triển nông nghiệp, đặc biệt là cây công nghiệp như cây cà phê, cao su, tiêu và điều. Trong những năm gần đây, dưới ảnh hưởng của sự gia tăng dân số và phát triển kinh tế, quá trình chuyển đổi sử dụng đất diễn ra nhanh chóng trên toàn lưu vực. Mục tiêu của nghiên cứu này là ứng dụng mô hình CLUE–s mô phỏng quá trình thay đổi sử dụng đất theo kịch bản gia tăng dân số nhằm cung cấp thông tin cho các nhà quản lý địa phương có thêm cơ sở khoa học trong công tác quản lý và quy hoạch sử dụng đất bền vững. Để đạt được mục tiêu này, dữ liệu sử dụng đất trong giai đoạn 2000–2010 được sử dụng để phân tích xu hướng thay đổi của các loại hình sử dụng đất của khu vực nghiên cứu. Đồng thời, phương trình hồi qui logistic được sử dụng để xây dựng mối tương quan của các loại sử dụng đất với các yếu tố ảnh hưởng. Kết quả nghiên cứu cho thấy hoạt động sử dụng đất trên lưu vực sông Bé có xu hướng giảm đất rừng và gia tăng đất nông nghiệp và đất đô thị, cụ thể diện tích đất rừng so với năm 2005 giảm lần lượt qua các năm 2030, 2050 và 2080 là 299,81 km², 408,69 km²và 597,19 km². Đồng thời, diện tích đất đô thị so với năm 2005 tăng lần lượt qua các năm 2030, 2050 và 2080 là 46,5 km², 90 km²và 155,6 km² tương đương gia tăng 94,85%/năm. Trong đó hai quá trình chuyển đổi sử dụng đất chính là: (1) đất rừng chuyển thành đất nông nghiệp và (2) đất nông nghiệp chuyển thành đất đô thị. Từ khóa: CLUE–s; Thay đổi sử dụng đất; Lưu vực sông Bé; Phương trình hồi qui logistic.	82
8	Xây dựng mô hình dự báo BOD₅ cho hạ lưu sông Sài Gòn – Đồng Nai dựa trên các mạng nơ–ron nhân tạo MLP và RBF Nguyễn Thị Diễm Thúy^1, Phạm Thị Thảo Nhi², Đoàn Thị Trúc Măn³, Đào Nguyên Khôi ⁴ ¹Viện Môi trường và Tài nguyên, Đại học Quốc gia TP.HCM; nguyenthidiemthuyapag@gmail.com; ²Viện khoa học và Công nghệ tính toán Tp.HCM; ptthaonhi@gmail.com ³ Đài khí tượng thủy văn khu vực Nam bộ; trucmandoan@gmail.com ⁴Khoa Môi trường, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia TP.HCM; dnkhoi@hcmus.edu.vn Tóm tắt:* Nhu cầu oxy sinh hóa (BOD) là thông số chất lượng nước quan trọng để đánh giá mức độ ô nhiễm của nước trên các sông, hồ. Tuy nhiên, việc xác định nồng độ BOD₅ trong nước theo các phương pháp phân tích trong phòng thí nghiệm thường mất nhiều thời gian (5 ngày). Mục tiêu của nghiên cứu là xây dựng mô hình dự báo thông số BOD₅ dựa trên hai mô hình nơ–ron nhân tạo là MLP và RBF tại hạ lưu sông Sài Gòn–Đồng Nai và đánh giá hiệu quả dự báo giữa hai mô hình. Bảy kịch bản được xây dựng dựa trên tương quan riêng phần giữa thông số BOD₅ với các thông số chất lượng nước khác bao gồm COD, DO, TSS, Coliform, P–PO₄^3–, T và N–NH₄⁺. Bộ dữ liệu bao gồm 08 thông số chất lượng nước theo tháng từ 2013–2018 và được chia thành hai phần theo tỷ lệ 75:25 phục vụ huấn luyện và kiểm tra các mô hình. Kết quả nghiên cứu cho thấy, cả hai mô hình MLP và RBF đều có khả năng dự báo tốt BOD₅ tại khu vực, tuy nhiên mô hình RBF với 05 thông số đầu vào (COD, DO, TSS, Coliform, P–PO₄^3–) cho kết quả dự báo tốt nhất với NSE = 0,855, R² = 0,9, RMSE = 0,529 cho quá trình huấn luyện và NSE = 0,848, R² = 0,865, RMSE = 0,454 cho quá trình kiểm tra. Kết quả nghiên cứu này cũng là nền tảng phục vụ cho việc dự báo các thông số chất lượng nước khác, cũng như dự báo ngắn hạn BOD₅ trong khu vực nghiên cứu. Từ khóa: Nhu cầu oxy sinh hóa; Mô hình nơ–ron nhân tạo; MLP; RBF; Hạ lưu sông Sài Gòn–Đồng Nai	94