MỤC LỤC TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN THÁNG 9 NĂM 2019

Đăng ngày: 21-11-2019 File đính kèm
Số 705 * Tháng 9 năm 2019

TT

Tên bài và tác giả

Số trang

1

PHÂN VÙNG HIỂM HỌA LŨ LỤT DO MƯA LỚN TRÊN LỤC ĐỊA KẾT HỢP VỚI MỰC NƯỚC BIỂN DÂNG LƯU VỰC SÔNG VU GIA THU BỒN

Trương Vân Anh1 , Hoàng Thanh Sơn2

1Trường Đại học tài nguyên và Môi trường Hà Nội

2Viện Địa lý

Tóm tắt: Vu Gia Thu Bồn là lưu vực sông lớn nhất miền Trung, với địa hình dốc ở miền núi, mạng lưới sông suối phát triển phân nhiều nhánh làm cho mức độ tập trung nước mưa lớn cả về tổng lượng lẫn cường độ trên phạm vi rộng và khi đổ về hạ du có địa hình thấp trũng, thường làm ngập lụt cả vùng đồng bằng gây nên những thiệt hại nghiêm trọng về người và của. Do đó việc phân vùng hiểm họa lũ lụt ở đây ý nghĩa đặc biệt quan trọng trong công tác phòng chống thiên tai do lũ lụt gây ra. Bài báo này sẽ xác định cấp độ hiểm họa lũ lụt do mưa lớn kết hợp với mực nước biển dâng cho lưu vực sông Vu Gia Thu Bồn. Phương pháp mô hình toán kết hợp với GIS sẽ được sử dụng để xây dựng bản đồ hiểm họa lũ lụt cho lưu vực nghiên cứu. Theo đó 30% diện tích vùng đồng bằng thuộc cấp độ hiểm họa cao và rất cao, 5% thuộc cấp độ hiểm họa trung bình và 2% thuộc cấp độ hiểm họa thấp và rất thấp. Kết quả này là cơ sở để các nhà ra quyết định đưa ra những chiến lược phát triển phù hợp cũng như các phương án ứng phó khẩn cấp với lũ lụt để có thể giảm tối đa thiệt hại về người và của do lũ lụt gây ra.

Từ khóa: Rủi ro thiên tai, hiểm họa lũ lụt, Vu Gia Thu Bồn, cấp độ hiểm họa.

1

2

DỰ TÍNH KHÍ HẬU TƯƠNG LAI Ở LƯU VỰC SÔNG BA TRONG BỐI CẢNH TÍNH KHÔNG CHẮC CHẮN CỦA CÁC MÔ HÌNH KHÍ HẬU

Phan Thị Thùy Dương1 , Vũ Thị Vân Anh1,2 , Nguyễn Thị Tuyết1

1Đại học Tài nguyên và Môi trường TP.HCM

2Đại học Bách khoa TP.HCM

Tóm tắt: Bài báo đánh giá tính không chắc chắn trong kết quả các mô phỏng biến khí hậu ở lưu vực sông Ba (LVSB) của 4 nhóm mô hình: GCMs, RCMs, GCMs được hiệu chỉnh sai số hệ thống (BC-GCMs); RCMs được hiệu chỉnh sai số hệ thống (BC-RCMs). Phương pháp đánh giá tính không chắc chắn trong thời kỳ nền dựa trên phân tích cać sai số thống kê. Việc so sánh biến trình các tháng trong năm giữa các kết quả mô phỏng được tiến hành với số liệu quan trắc tại 3 trạm đo nhiệt độ và 6 trạm đo mưa. Việc đánh giá dự tính khí hậu LVSB trong tương lai bằng cách phân tích độ lệch chuẩn (SD) của kết quả dự tính khí hậu tại các bách phân vị khác nhau. Sau đó, bài báo lựa chọn nhóm mô hình có tính không chắc chắn thấp nhất để dự tính khí hậu tương lai trên toàn LVSB. Kết quả cho thấy, nhóm BC-RCMs có tính không chắc chắn nhỏ nhất, do đó bài báo lựa chọn nhóm BCRCMs để dự tính khí hậu tương lai trên LVSB. Đối với các biến nhiệt độ, mức tăng dao động từ 0- 4,8o C so với thời kỳ nền ở tất cả các thời kỳ, tăng nhiều hơn ở khu vực có nền nhiệt độ trung bình cao hơn. Đối với biến lượng mưa, mức tăng tại các trạm có sự khác nhau, xu thế tăng nhiều hơn ở những khu vực có lượng mưa năm lớn, mức tăng lượng mưa mùa mưa thấp hơn so với mùa khô.

Từ khóa: Tính không chắc chắn, Kết quả mô hình khí hậu, Lưu vực sông Ba, Biến đổi khí hậu.

11

3

ÁP DỤNG MÔ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀO DỰ BÁO LƯU LƯỢNG ĐẾN HỒ LƯU VỰC SÔNG BA

Cao Hoàng Hải1, Trần Anh Phương1 , Thái Quỳnh Như1, Trần Mạnh Cường1

1Viện Khoa học tài nguyên nước

Tóm tắt: Trong nghiên cứu này, hai mô hình AI là Random Forest (RF) và Support Vector Machine (SVM/SVR) đã được áp dụng thử nghiệm đối với một hồ chứa lớn - hồ Sông Hinh trên lưu vực Sông Ba, Việt Nam. Ba trường hợp tính toán là dự báo lưu lượng trung bình 3 ngày, 7 ngày và 1 tháng (tương ứng với ngắn, trung và dài hạn) đến hồ sử dụng số liệu khí tượng, thủy văn trong khu vực đã được xây dựng để kiểm nghiệm khả năng dự báo của hai mô hình RF và SVR. Kết quả cho thấy, cả hai mô hình đều đưa ra kết quả dự báo với độ chính xác cao thể hiện qua chỉ số NSE trung bình đạt trên 0,8, đặc biệt trong một số trường hợp tính toán như dự báo lưu lượng trung hạn và dài hạn, chỉ số NSE trung bình trên 0,9. Trong 2 mô hình được thử nghiệm thì mô hình SVR nhìn chung cho kết quả tốt nhất đối với dự báo ngắn và dài hạn, trong khi đó mô hình RF lại cho thấy sự vượt trội ở dự báo trung hạn. Các mô hình AI thử nghiệm đều không dự báo chính xác một cách đồng nhất dòng chảy lũ do các mô hình không được huấn luyện tập trung vào dự báo dòng chảy lũ mà ưu tiên vào quá trình dòng chảy. Bên cạnh đó, việc lựa chọn số liệu đầu vào có độ tương quan cao với lưu lượng đến hồ đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả dự báo của mô hình. Đây hoàn toàn có thể là một phương án bổ sung cho công tác dự báo lưu lượng tới hồ bên cạnh các cách tiếp cận đang được sử dụng hiện nay.

Từ khóa: AI, ML, SVR, RF, Sông Ba

22

4

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH THANG ĐO KHẢO SÁT ĐÁNH GIÁ NHU CẦU HỢPTÁC CÔNG TƯ (PPP) TRONG ỨNG PHÓ VỚI BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU Ở VIỆT NAM

Hà Thị Thuận1, Hoàng Văn Hoan2, Trần Hồng Thái3

1Công ty CP Thiết bị Khí tượng Thủy văn và Môi trường Việt Nam

2Học viện Chính trị khu vực I

3Tổng cục Khí tượng Thủy văn

Tóm tắt: Hợp tác công tư (PPP) được coi là giải pháp tất yếu nhằm giảm gánh nặng ngân sách và tăng cường hiệu quả công tác ứng phó với biến đổi khí hậu ở Việt Nam. Nghiên cứu đã xây dựng thang đo mới gồm 5 yếu tố đo mức độ sẵn lòng tham gia của khối tư nhân vào các dự án PPP trong ứng phó với biến đổi khí hậu tại Việt Nam gồm: (1) lợi nhuận đầu tư, (2) khung pháp lý, (3) chia sẻ rủi ro, (4) kinh tế vĩ mô và (5) lựa chọn đối tác. Kết quả kiểm định thang đo thử nghiệm cho thấy tất cả chỉ tiêu đều đạt yêu cầu với chỉ số Cronback Alpha của các thang đo đều > 0,7 và Corrected ItemTotal Correlation đều > 0,3. Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với các biến quan sát được giữ lại cho thấy các nhân tố được phân tích có sự phù hợp với các nhân tố đưa ra từ lý thuyết. Kết quả kiểm định phân tích nhân tố được chấp nhận với độ tin cậy cao, thang đo mới đưa ra trong mô hình nghiên cứu là phù hợp trong việc đánh giá mức độ sẵn sàng tham gia của khối tư nhân vào các dự án theo hình thức PPP trong ứng phó với biến đổi khí hậu ở Việt Nam.

Từ khóa: Hợp tác công tư (PPP), thang đo, doanh nghiệp, Biến đổi khí hậu

34

5

MỘT SỐ KẾT QUẢ BƯỚC ĐẦU NGHIÊN CỨU VỀ RỪNG NGẬP MẶN NAM TRUNG BỘ

Đỗ Quý Mạnh1, Nguyễn Quốc Huy1, Lê Văn Tuất1

1Viện Sinh thái và Bảo vệ công trình

Tóm tắt: Rừng ngập mặn (RNM) khu vực Nam Trung Bộ là hệ sinh thái đặc trưng, đa chức năng cho vùng duyên hải, RNM khu vực này có vai trò đặc biệt quan trọng trong việc bảo vệ đất cửa sông, vùng đầm, vịnh, chống xói mòn, sạt lở, đặc biệt bảo vệ cuộc sống và sinh kế của cộng đồng dân cư. Khu vực nghiên cứu có độ mặn nước biển cao, thường xuyên bị ảnh hưởng bởi bão gió mạnh hàng năm là những yếu tố khó khăn cho việc phục hồi RNM. Nghiên cứu đã áp dụng phương pháp tổng hợp, điều tra thực địa được diện tích rừng và đất ngập mặn là 824,59 ha, trong đó diện tích diện tích có RNM là 359,06 ha. Nghiên cứu đã xác định được 21 loài thực vật, thuộc 12 chi và 10 họ thực vật. Đã ghi nhận thêm vùng phân bố mới của loài Cóc đỏ (Lumnitzera littorea (Jack) Voigt) là loài quý hiếm ở mức VU - mức sẽ nguy cấp trong Sách Đỏ Việt Nam (2007) tại Ninh Thuận. Bước đầu phát hiện một loài Giáp xác chân đều Sphaeroma terebrans Bate (1866), thuộc họ Sphaeromatideae, bộ Chân đều (Isopoda) hại cây ngập mặn Bần trắng (Sonneratia alba Smith) trên 3 tuổi gây hại RNM ở tỉnh Bình Định. Bước đầu đề xuất giải pháp trồng RNM phù hợp với đặc điểm lập địa bằng giải pháp kỹ thuật lâm sinh.

Từ khóa: Hiện trạng rừng, RNM, Nam Trung Bộ

45

6

ĐẶC ĐIỂM HOẠT ĐỘNG CỦA GIÓ MÙA MÙA HÈ TRÊN LÃNH THỔ VIỆT NAM

Chu Thị Thu Hường1, Trần Đình Linh1

1Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường HN

Tóm tắt: Đặc điểm hoạt động của SM trên lãnh thổ Việt Nam đã được phân tích dựa trên sự biến đổi trong ngày bắt đầu, kết thúc, thời gian kéo dài và cường độ của nó. Từ bộ số liệu tái phân tích trường HGT và U tại mực 1000hPa, 850hPa lúc 7 giờ hàng ngày và trung bình tháng trong thời kỳ 1981-2015, các chỉ số SM trên hai miền khí hậu Việt Nam đã được xác định. Đồng thời, các chỉ số và chỉ tiêu SM trên từng miền cũng được đưa ra nhằm loại bỏ đới gió tây nam từ ACTBD. Những kết quả chỉ ra rằng, SM trên miền khí hậu phía Nam thường bắt đầu sớm và kết thúc muộn hơn so với miền khí hậu phía Bắc. Trong các năm El Nino, SM thường bắt đầu muộn và kết thúc sớm hơn trong các năm La Nina. Trong thời kỳ 1981-2015, trên cả hai miền, SM đều có xu thế đến sớm hơn khoảng 1 đến 2 ngày/thập kỷ. Ngược lại, ngày kết thúc SM trên miền khí hậu phía Nam lại có xu thế muộn hơn khoảng 3,2 ngày/thập kỷ, trên miền khí hậu phía Bắc thì biến đổi không nhiều. Do đó, thời gian hoạt động của SM có xu thế tăng khoảng 5,7 ngày/thập kỷ (ở miền khí hậu phía Nam) và 1,27 ngày/thập kỷ (ở miền khí hậu phía Bắc). Hơn nữa, cường độ của SM trên các vùng khí hậu phía Nam cũng mạnh hơn khoảng 2 lần so với các vùng khí hậu phía Bắc.

Từ khóa: Gió mùa mùa hè, chỉ số U850, miền khí hậu phía Bắc, miền khí hậu phía Nam.

56

7

XÂY DỰNG KỊCH BẢN GIẢM NGẬP CHO QUẬN 12 TRÊN MÔ HÌNH TOÁN

Huỳnh Lưu Trùng Phùng1, Trần Tuấn Hoàng2, Hồ Công Toàn2, Nguyễn Phương Đông2, Huỳnh Thị Mỹ Linh2, Nguyễn Kỳ Phùng1

1Sở Khoa học Công nghệ Tp. HCM

2Phân viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu

Tóm tắt: Nghiên cứu này nhằm mục đích mô phỏng ngập lụt cũng như đánh giá tác động và giải pháp giảm ngập cho Quận 12, Tp. Hồ Chí Minh. Các module của mô hình MIKE được sử dụng bao gồm: MIKE 11HD (tính toán dòng chảy trên sông, kênh, rạch, có xét đến công trình cống ngăn triều); MIKE 21FM (tính dòng chảy tràn bề mặt từ dữ liệu địa hình LiDAR (2,5x2,5m) và công trình đê ngăn triều ven sông); MIKE URBAN (mô phỏng mạng lưới thoát nước đô thị từ dữ liệu hiện trạng cống ở quận 12) và mô hình MIKE FLOOD (thực hiện kết nối 3 mô hình MIKE 11 HD, MIKE 21 FM và MIKE URBAN). Nghiên cứu đã sử dụng trận mưa tiêu biểu ngày 26/9/2016 để tính ngập hiện trạng. Kết quả tính toán ngập từ mô hình cho thấy hệ thống tiêu thoát nước Quận 12 hoạt động chưa hiệu quả. Bên cạnh đó, kịch bản giảm ngập cũng được xây dựng cho những con đường thường xuyên bị ngập như Nguyễn Văn Quá và Phan Văn Hớn. Kết quả của nghiên cứu cũng đã góp phần trong công tác quy hoạch cũng như tính toán hệ thống thoát nước để không gây ngập.

Từ khóa: Ngập, Quận 12, LiDAR, MIKE URBAN, MIKE FLOOD.

64

8

HÌNH THẾ THỜI TIẾT GÂY MƯA LỚN TRONG THỜI KỲ MÙA ĐÔNG TRÊN KHU VỰC TÂY BẮC BỘ VIỆT NAM

Trần Đình Linh1, Phạm Minh Tiến1, Chu Thị Thu Hường1

1Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường HN

Tóm tắt: Nghiên cứu sử dụng số liệu tái phân tích ERA Interim để xây dựng bản đồ trường đường dòng trên các mực đẳng áp chuẩn 1000hPa, 850hPa, 700hPa và 500hPa trong 134 ngày thuộc 35 đợt mưa lớn để xác định hình thế gây mưa lớn trong thời kỳ mùa đông trên khu vực Tây Bắc Bộ. Kết quả cho thấy, ở các mực dưới của tầng đối lưu (1000hPa, 850hPa), hình thế thời tiết chủ yếu không thuận lợi để gây mưa lớn. Phần lớn thời gian, ở các mực này không khí lạnh chi phối ổn định trên khu vực. Ngược lại, hình thế ở các mực giữa đối lưu (700hPa, 500hPa) lại rất luận lợi để gây mưa. Trong đa số các ngày xảy ra mưa lớn, trên khu vực chịu ảnh hưởng rìa áp cao Thái Bình Dương, rãnh gió tây hoặc sự hội tụ giữa chúng. Về vai trò gây mưa, hình thế ở các mực giữa có vai trò quyết định trong phần lớn thời gian, trong đó, hình thế ở mực 700hPa có vai trò lớn hơn ở mực 500hPa. Tuy vậy, trong một vài trường hợp khi hình thế ở các mực giữa không thuận lợi, hình thế ở các mực dưới lại có vai trò quyết định.

Từ khóa: Hình thế thời tiết; Mưa lớn thời kỳ mùa đông; Tây Bắc Bộ.

71

9

BẢN TIN KHÍ TƯỢNG NÔNG NGHIỆP VÀ NHẬN ĐỊNH XU THẾ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN TỪ THÁNG 8 ĐẾN THÁNG 12 NĂM 2019

81

Tin tiêu điểm