Nhận viết luận văn đại học, thạc sĩ trọn gói, chất lượng, LH ZALO=>0909232620 Tham khảo dịch vụ, bảng giá tại: https://vietbaitotnghiep.com/dich-vu-viet-thue-luan-van Download luận văn thạc sĩ ngành khí hậu học với đề tài: Đánh giá biến đổi khí hậu ở Việt Nam bằng các chỉ số biến đổi khí hậu, cho các bạn làm luận văn tham khảo

1. i
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
-----------------------------
TRỊNH HOÀNG DƯƠNG
ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU Ở VIỆT NAM
BẰNG CÁC CHỈ SỐ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
Chuyên ngành : Khí tượng và Khí hậu học
Mã số : 60 44 87
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. NGUYỄN THỊ HIỀN THUẬN
HÀ NỘI-2012

2. ii
LỜI CẢM ƠN
Tôi xin trân trọng cảm ơn các Thầy Cô và các cán bộ trong khoa Khí tượng -
Thủy văn - Hải dương học đã cung cấp cho tôi những kiến thức chuyên môn quý
giá, giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi trong suốt thời gian tôi học tập và thực hành
ở Khoa và đồng ý cho tôi được thực hiện luận văn này. Tôi cũng xin cảm ơn Phòng
Sau đại học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên đã tạo điều kiện cho tôi có thời
gian hoàn thành luận văn.
Luận văn này được thực hiện dưới sự hướng dẫn, góp ý quý báu của các thầy
và cô giáo ở khoa Khí tượng - Thủy văn - Hải dương học, Trường Đại học Khoa
học Tự nhiên, sự giúp đỡ của các cán bộ khoa học ở Viện Khoa học Khí tượng
Thủy văn và Môi trường (Viện KTTVMT), đặc biệt là sự hướng dẫn trực tiếp của
TS. Nguyễn Thị Hiền Thuận.
Người viết luận văn cũng nhận được sự hỗ trợ rất có ý nghĩa của Trung tâm
Nghiên cứu Khí tượng nông nghiệp, Trung tâm Nghiên cứu Khí tượng - Khí hậu,
của PGS.TS. Nguyễn Văn Thắng, KS. Ngô Sỹ Giai, TS. Dương Văn Khảm, TS.
Hoàng Đức Cường, TS. Mai Văn Khiêm về phương pháp nghiên cứu, tính toán, sử
dụng số liệu khí hậu và các sản phẩm mô phỏng khí hậu từ các mô hình khí hậu
đang được áp dụng trong nghiên cứu khí hậu và biến đổi khí hậu ở Viện KTTVMT.
Người viết luận văn trân trọng biết ơn những sự hướng dẫn, góp ý, giúp đỡ
và hỗ trợ quý báu đó.
Trịnh Hoàng Dương

3. iii
MỤC LỤC
MỞ ĐẦU....................................................................................................................1
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN .................................................................................3
1.1. Bằng chứng biến đổi khí hậu và phỏng đoán về biến đổi khí hậu tương lai trên
quy mô toàn cầu .....................................................................................................3
1.2. Một số công trình nghiên cứu về BĐKH, biến đổi của một số các yếu tố khí hậu
cơ bản và phỏng đoán khí hậu trong tương lai ở Việt Nam .....................................4
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ SỐ LIỆU SỬ DỤNG, PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN ..14
2.1. Cơ sở số liệu sử dụng .....................................................................................14
2.1.1. Số liệu quan trắc ..................................................................................14
2.1.2. Số liệu mô phỏng khí hậu .....................................................................14
2.2. Phương pháp tính toán hai chỉ số biến đổi khí hậu ..........................................17
2.2.1. Chỉ số biến đổi khí hậu khu vực RCCI..................................................17
2.2.2. Chỉ số biến đổi khí hậu CCI .................................................................22
CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU DỰA TRÊN HAI CHỈ SỐ
BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU .........................................................................................27
3.1. Biến đổi khí hậu dựa trên chỉ số RCCI và CCI ...............................................27
3.1.1. Xác định khung thời gian tính toán và các nhóm chỉ thị cho hai chỉ số .27
3.1.2. Tính toán và đánh giá biến đổi về 8 chỉ thị hợp phần của chỉ số RCCI .30
3.1.2.1. Các biến thành phần của RCCI theo nhiệt độ ............................30
3.1.2.2. Các biến thành phần của RCCI theo lượng mưa ........................37
3.1.2.3. Tích hợp các chỉ số thành phần thành chỉ số RCCI ....................43
3.1.3. Biến đổi khí hậu dựa trên chỉ số CCI ....................................................49
3.1.3.1. Nhóm chỉ thị trong nhiệt độ nóng nhất năm và theo mùa ...........49
3.1.3.2. Nhóm chỉ thị trong lượng mưa năm và mùa ...............................51
3.1.3.3. Tích hợp các chỉ số thành phần thành chỉ số CCI ......................53
3.1.4. Đánh giá mức độ phù hợp của 2 chỉ số CCI và RCCI ...........................54
3.2. Ước lượng biến đổi khí hậu trong tương lai dựa trên chỉ số CCI ....................59
3.2.1. Nhóm chỉ thị sự kiện nóng nhất năm và theo mùa ................................60
3.2.2. Nhóm chỉ thị về lượng mưa năm và mùa.................................................63
3.2.3. Chỉ số CCI trong tương lai ...................................................................67
KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ .....................................................................70
TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................................72
Tiếng Việt .............................................................................................................72
Tiếng Anh .............................................................................................................73

4. iv
DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1. Danh sách các trạm khí tượng được khai thác số liệu.............................15
Bảng 2.2. Phân hạng theo mức thay đổi của 4 biến chỉ thị nhiệt độ và lượng mưa.19
Bảng 2.3: Nhóm chỉ thị được tích hợp trong chỉ số biến đổi khí hậu CCI ..............23
Bảng 3.1. Một số đặc điểm của mùa mưa và khô trên các khu vực ở Việt Nam .....29
Bảng 3.2. Hệ số A1 của phương trình hồi quy tuyến tính nhiệt độ thời kỳ 1961-
2000, và 1979-2000 đối với một số trạm vùng N3................................32
Bảng 3.3. Hệ số A1 của phương trình hồi qui tuyến tính lượng mưa theo mùa thời
kỳ 1961-2000 và thời kỳ 1979-2000 đối với một số trạm vùng N3.......38
Bảng 3.4. Xác suất 8 biến biểu thị mức độ biến đổi của nhiệt độ và lượng mưa.....44
Bảng 3.5. Phân hạng theo mức thay đổi của 4 biến chỉ thị nhiệt độ và lượng mưa
cho các trường hợp xét của luận văn ....................................................44
Bảng 3.6. Tổng hợp kết quả tính chỉ số RCCI và CCI cho 7 vùng khí hậu.............46
Bảng 3.7. Mức độ biến đổi của nhiệt độ, lượng mưa trung bình vùng khí hậu .......48
Bảng 3.8. Mối quan hệ giữa 8 chỉ số thành phần và 8 biến biểu thị mức độ biến đổi
của nhiệt độ và lượng mưa mùa và năm của chỉ số RCCI.....................55
Bảng 3.9. Tỉ lệ đóng góp của 8 chỉ số thành phần đến chỉ số RCCI .......................56
Bảng 3.10. Hệ số tương quan giữa chỉ số thành phần của CCI và 4 biến biểu thị
mức độ biến đổi của nhiệt độ và lượng mưa trung bình).......................58
Bảng 3.11. Tỉ lệ đóng góp của 9 chỉ số thành phần đến chỉ số CCI........................58
Bảng 3.12. Số năm nóng nhất và chênh lệch nhiệt độ trung bình trong tương lai so
với thời kỳ 1961-1990..........................................................................61
Bảng 3.13. Số năm ẩm, khô nhất và theo mùa và chênh lệch lượng mưa trung bình
trong tương lai so với thời kỳ 1961-1990 .............................................65
Bảng 3.14. Tỉ lệ đóng góp của các chỉ số thành phần đến CCI trong tương lai ......68
Bảng P.1a. 8 biến mức độ biến đổi của nhiệt độ, lượng mưa và 8 chỉ số biến đổi
thành phần "()" của chỉ số RCCI trong trường hợp thập kỷ ..................76
Bảng P.1b. 8 biến mức độ biến đổi của nhiệt độ, lượng mưa và 8 chỉ số biến đổi
thành phần "()" của chỉ số RCCI trong trường hợp hai thập kỷ.............77
Bảng P.2a. Nhiệt độ và lượng mưa tương ứng với phân vị của thời kỳ 1961-1980.78
Bảng P.2b. Nhiệt độ và lượng mưa trung bình theo vùng khí hậu tương ứng với
phân vị của thời kỳ tham chiếu 1961-1980...........................................79
Bảng P.2c. Sự xuất hiện các sự kiện cực đoan mùa, năm của chỉ số CCI thời kỳ
1981-2000 so với thời kỳ 1961-1980....................................................79
Bảng P2.d. Chênh lệch nhiệt độ và lượng mưa trung bình mùa hè (JJA) và đông
(DJF) giữa thời đoạn 1981- 2000 và thời đoạn 1961-1980....................81

5. v
DANH MỤC HÌNH
Hình 2.1. (a) Cấu trúc ngang theo lưới xen kẽ Arakawa B và (b) cấu trúc lưới thẳng
đứng của RCM PRECIS..........................................................................16
Hình 2.2. Miền tính của mô hình PRECIS..............................................................17
Hình 3.1. Hệ số A1 của phương trình hồi quy tuyến tính nhiệt độ thời kỳ 1961-2000
và thời kỳ 1979-2000 đối với một số trạm vùng N3 ................................32
Hình 3.2a. Chênh lệch nhiệt độ trung bình (T0
C) giữa thập kỷ 1991-2000 và thập
kỷ 1961-1970..........................................................................................33
Hình 3.2b. Chênh lệch nhiệt độ trung bình (T0
C) giữa thời đoạn 1981-2000 và thời
đoạn 1961-1980 ......................................................................................34
Hình 3.3a. Độ lệch chuẩn của nhiệt độ trong thời đoạn 1961-1980 ........................35
Hình 3.3b. Độ lệch chuẩn của nhiệt độ trong thời đoạn 1981-2000 ........................35
Hình 3.4a. Mức thay đổi biến động của nhiệt độ (T%) trường hợp thập kỷ ........36
Hình 3.4b. Mức thay đổi độ biến động của nhiệt độ (T%) trường hợp 2 thập kỷ 37
Hình 3.5. Hệ số A1 của phương trình hồi quy tuyến tính lượng mưa thời kỳ 1961-
2000 và thời đoạn 1979-2000 đối với một số trạm vùng N3....................38
Hình 3.6a. Biến đổi lượng mưa (P%) trong trường hợp thập kỷ...........................39
Hình 3.6b. Biến đổi lượng mưa (P%) trong trường hợp hai thập kỷ.....................40
Hình 3.7a. Hệ số biến động của lượng mưa thời đoạn 1961-1980 ..........................41
Hình 3.7b. Hệ số biến động của lượng mưa thời đoạn 1981-2000 ..........................41
Hình 3.8a. Mức thay đổi biến động của lượng mưa ( %P ) trường hợp thập kỷ...42
Hình 3.8b. Mức thay đổi biến động của lượng mưa ( %P ) trường hợp 2 thập kỷ 43
Hình 3.9. Chỉ số biến đổi khí hậu RCCI theo các trạm...........................................47
Hình 3.10. Chỉ số biến đổi khí hậu RCCI trung bình theo vùng khí hậu .................48
Hình 3.11a. Số năm nóng nhất của thời đoạn 1981-2000 so với nhiệt độ tại phân vị
95th
của thời đoạn tham chiếu 1961-1980................................................50
Hình 3.11b. Số năm nóng nhất của thời đoạn 1981-2000 so với nhiệt độ trung bình
theo vùng khí hậu tại phân vị 95th
của thời đoạn tham chiếu 1961-1980..50
Hình 3.12a. Số năm khô nhất của thời đoạn 1981-2000 so với lượng mưa tại phân vị
5th
của thời đoạn tham chiếu thời đoạn 1961-1980 ..................................51
Hình 3.12b. Số năm khô nhất của thời đoạn 1981-2000 so với lượng mưa trung bình
theo vùng khí hậu tại phân vị 5th
của thời đoạn tham chiếu 1961-1980....52

6. vi
Hình 3.13a. Số năm ẩm nhất của thời đoạn 1981-2000 so với lượng mưa tại phân vị
95th
của thời đoạn tham chiếu 1961-1980................................................52
Hình 3.13b. Số năm ẩm nhất của thời đoạn 1981-2000 so với lượng mưa trung bình
theo vùng khí hậu tại phân vị 95th
của thời đoạn tham chiếu 1961-1980..53
Hình 3.14a. Chỉ số CCI của thời đoạn 1981-2000 được tính toán dựa trên thời đoạn
tham chiếu 1961-1980.............................................................................54
Hình 3.14b. Chỉ số CCI trung bình theo vùng khí hậu của thời đoạn 1981-2000 được
tính toán dựa trên thời đoạn tham chiếu 1961-1980.................................54
Hình 3.15. Mối quan hệ giữa chỉ số CCI và RCCI .................................................58
Hình 3.16. Chỉ số Ihot, (a,b,c) và chênh lệch nhiệt độ (d,e,f) thời kỳ tương lai 2071-
2100 so với thời kỳ tham chiếu 1961-1990..............................................62
Hình 3.17. Chỉ số Idry (a, b, c); chỉ số Iwet (d,e, f) và chênh lệch lượng mưa (g,h) thời
kỳ 2071-2100 so với thời kỳ 1961-1990..................................................67
Hình 3.18. Chỉ số CCI trong tương lai trung bình theo 7 vùng khí hậu...................69
Hình 3.19. Chỉ số CCI thời kỳ 2041-2070 (a), thời kỳ 2071-2100 (b) được tính toán
dựa trên thời kỳ tham chiếu 1961-1990...................................................69

7. vii
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
BĐKH Biển đổi khí hậu
GCM Mô hình hoàn lưu chung (General Circulation Model)
IPCC Ban Liên Chính phủ về biến đổi khí hậu (Intergovernmental Panel
on Climate Change)
PRECIS Mô hình khí hậu khu vực của Trung tâm Hadley, Vương quốc
Anh (Providing Climate Information for Impact Study)
HDI Chỉ số phát triển con người (Human Development Index)
RCCI Chỉ số biến đổi khí hậu khu vực (Regional Climate Change Index)
CCI Chỉ số biến đổi khí hậu (Climate change index)
SED Phương pháp xác định khoảng cách tiêu chuẩn Euclidean
(Standard Euclidean Distance)
SCD Phương pháp tính hệ số bình phương khoảng cách không đồng
dạng (Squared cord distance dissimilarity coefficient)
NDJFMA Sáu tháng từ tháng 11 đến tháng 4
MAJJASO Sáu tháng từ từ tháng 5 đến tháng 10
JJA Tháng 6, tháng 7 và tháng 8
DJF Tháng 12, tháng 1 và tháng 2

8. 1
MỞ ĐẦU
Biến đổi khí hậu đã và đang gây ảnh hưởng đến cuộc sống của toàn nhân
loại. Việt Nam được xác định là một trong những quốc gia có nhiều khả năng chịu
các tác động tiêu cực của biến đổi khí hậu (BĐKH). Trên thực tế ở Việt Nam đã có
những biểu hiện của BĐKH liên quan đến các yếu tố khí hậu cơ bản (nhiệt độ,
lượng mưa...) cũng như các hiện tượng khí hậu cực đoan (bão, mưa lớn, lũ lụt, hạn
hán...). Tác động tiềm tàng của BĐKH ở Việt Nam sẽ ảnh hưởng đến tất cả các
ngành và các lĩnh vực chủ yếu: tài nguyên nước, nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản,
năng lượng, giao thông vận tải, sức khỏe, trong đó nông nghiệp và tài nguyên nước
được khuyến cáo sẽ bị tác động nghiêm trọng nhất.
Làm thế nào để nhận biết được mức độ biến đổi của khí hậu trong 10 năm,
30, 50 năm hoặc nhiều năm qua và trong 20 năm, 50 hoặc 100 năm sắp tới? Nhiều
người, kể cả các nhà khí hậu học, đã đối mặt với những câu hỏi này trong nhiều
năm, không chỉ vì sự quan tâm khoa học, mà còn để hỗ trợ trong các hoạch định
chính sách (IPCC năm 2001) và để thông báo cho công chúng. Và khi thừa nhận về
những biểu hiện của biến đổi khí hậu, các nhà khoa học, các nhà lập chính sách và
cộng đồng nhận thấy cần có những thước đo định lượng về BĐKH để xây dựng các
chiến lược ứng phó với những tác động bất lợi, đồng thời khai thác những cơ hội
mà BĐKH mang lại. Những cuộc phỏng vấn các đại biểu của 57 nước tham gia Hội
nghị Biến đổi Khí hậu Liên hợp quốc năm 2005 tại Montreal cho thấy cần có một
thước đo tích hợp về BĐKH, và một trong những thước đo đó là các chỉ số về biến
đổi khí hậu. Một trong những chỉ số biến đổi khí hậu đầu tiên đã được thiết lập, ví
dụ: 1) Chỉ số các cực đoan khí hậu ở Hoa Kỳ (Climate Extremes Index-CEI) do
Karl và và cộng sự [26] đề xuất và 2) Chỉ số phản ứng khí hậu nhà kính
(Greenhouse Climate Response Index) của Hoa Kỳ do Karl [26] và các cộng sự đề
xuất và được phát triển từ kết quả công bố ban đầu của nó trong các báo cáo của
IPCC (1990; 1992; 1995) [24]. Bộ các chỉ số khí hậu và có liên quan đến biến đổi
khí hậu, đặc biệt là các chỉ số rủi ro biến đổi khí hậu (Climate change risk indices)
do Công ty Maplecroft xây dựng (www.maplecroft.com) đã mở rộng một cách đáng
kể các thước đo và công cụ đánh giá định lượng mức độ biến đổi của khí hậu.

9. 2
Trong các chỉ số biến đổi khí hậu hiện có thì chỉ số biến đổi khí hậu (Climate
Change Index, CCI) do Baettig và các cộng sự đề xuất được sử dụng khá phổ biến
trong việc định lượng hóa mức độ biến đổi và mức độ nghiêm trọng của biến đổi
khí hậu ở các khu vực cụ thể [15], [16].
Nhằm mục đích tìm hiểu và khảo sát biến đổi khí hậu (BĐKH) tại các vùng
khí hậu ở Việt Nam dựa trên chỉ số biến đổi khí hậu để đáp ứng yêu cầu của các
nhà hoạch định chính sách về các thông tin BĐKH luận văn đã nghiên cứu và ứng
dụng 2 phương pháp tính 02 chỉ số biến đổi khí hậu (CCI) và chỉ số biến đổi khí hậu
vùng (Regional Climate Change Index, RCCI). Cả hai chỉ số này được tính toán
trên cơ sở các chỉ thị năm và mùa của nhiệt độ, lượng mưa (lượng mưa) được quan
trắc từ các trạm khí tượng/khí hậu và số liệu khí hậu được chiết xuất từ mô phỏng
dựa trên mô hình khí hậu PRECIS và kịch bản phát thải của thế kỷ 21.
Do vậy, luận văn có tên là "Đánh giá biến đổi khí hậu ở Việt Nam bằng
các chỉ số biến đổi khí hậu"
Bố cục của luận văn bao gồm:
Chương 1: Tổng quan
Chương này sẽ khái quát về những biểu hiện của BĐKH và những phỏng
đoán về BĐKH trên quy mô toàn cầu và Việt Nam; tổng quan về những công trình
nghiên cứu BĐKH dựa trên chỉ số BĐKH. Từ các kết quả tổng quan sẽ xác định
mục đích và nội dung nghiên cứu của luận văn.
Chương 2: Cở sở số liệu và phương pháp tính toán.
Chương này sẽ trình bày về cơ sở số liệu quan trắc khí hậu và kết quả mô
phỏng khí hậu khu vực bằng mô hình PRECIS và giới thiệu nội dung của 2 phương
pháp tính hai chỉ số biến đổi khí hậu CCI và RCCI được ứng dụng trong luận văn.
Chương 3: Đánh giá biến đổi khí hậu dựa vào hai chỉ số biến đổi khí hậu
RCCI và CCI.
Chương này trình bày hai nội dung: 1) Các kết quả tính toán của 2 chỉ số CCI
và RCCI; 2) Đánh giá mức độ biến đổi khí hậu ở 7 vùng khí hậu dựa kết quả tính
toán 2 chỉ số CCI và RCCI; 3) Khuyến nghị sử dụng 2 chỉ số biến đổi khí hậu RCCI
và CCI trong việc cung cấp thông tin về BĐKH ở Việt Nam trong tương lai.

10. 3
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
1.1. Bằng chứng biến đổi khí hậu và phỏng đoán về biến đổi khí hậu tương lai
trên quy mô toàn cầu
Các nhà khoa học đã chứng minh BĐKH diễn ra nhanh chóng trong thời gian
gần đây do ảnh hưởng từ các hoạt động của con người làm tăng nồng độ khí nhà
kính tới mức cao nhất trong những năm 1990. Nguyên nhân cơ bản là do đốt nhiên
liệu hóa thạch, sản xuất nông nghiệp và thay đổi sử dụng đất.
Sự nóng lên toàn cầu là rất rõ ràng với những biểu hiện của sự tăng nhiệt độ
không khí và đại dương, sự tan băng diện rộng và qua đó là mức tăng mực nước
biển trung bình toàn cầu. Các quan trắc cho thấy:
Nhiệt độ không khí tăng phổ biến trên toàn cầu và cao hơn ở cực bắc. Nhiệt
độ không khí trung bình toàn cầu tăng 0,74°C trong 100 năm (1906-2005), tăng
0,13°C/mỗi thập kỷ trong vòng 50 năm gần đây(1956-2005). Nhiệt độ không khí
trung bình ở Bắc Cực đã tăng gần gấp đôi nhiệt độ không khí trung bình toàn cầu.
Vùng đất liền ấm lên nhanh hơn so với các đại dương. Nhiệt độ trung bình của đại
dương toàn cầu đã tăng lên đến độ sâu ít nhất là 3km và thấy rằng đại dương đã
chiếm trên 80% lượng nhiệt được nhất vào hệ thống khí hậu.
Xu thế lượng mưa thời kỳ 1901-2005 ở nhiều khu vực lớn trên toàn cầu cho
thấy: Lượng mưa tăng lên đáng kể ở phía đông của Bắc và Nam Mỹ, Bắc Âu, phía
Bắc Á và Trung Á trong khi lượng mưa giảm ở Sahel, Địa Trung Hải, phía Nam
Châu Phi và phía Nam Châu Á. Một số hiện tượng thời tiết cực đoan đã thay đổi về
tần số và/hoặc cường độ trong 50 năm qua: Những ngày lạnh, đêm lạnh và sương
giá đã trở nên ít thường xuyên hơn trên hầu hết diện tích của đất liền, trong khi
những đợt nắng nóng đã trở thành thường xuyên hơn, tần số của các sự kiện mưa
lớn đã tăng trên hầu hết các khu vực,... [25].
Để phỏng đoán khí hậu trong tương lai (thế kỷ 21) các quốc gia trên thế giới
trong các công trình nghiên cứu đã ứng dụng các mô hình khí hậu toàn cầu (Global
Climate Models-GCM) để mô phỏng khí hậu trong quá khứ, trong đó có sử dụng
các kịch bản phát thải (The Special Report on Emissions Scenarios) được Ban Liên

11. 4
chính phủ về Biến đổi khí hậu (IPCC) hướng dẫn áp dụng. Tuy nhiên, các mô hình
khí hậu toàn cầu thường có độ phân giải thô và các nhiễu động quy mô nhỏ thường
được bỏ qua nên khó sử dụng các sản phầm từ các mô hình này để đánh giá biến đổi
khí hậu với các quy mô khu vực. Do đó để có được những kịch bản chi tiết cho quy
mô khu vực dựa trên kịch bản biến đổi khí hậu toàn cầu, các nhà nghiên cứu đã đưa
ra những phương pháp dựa trên các điều kiện biến đổi ở địa phương. Cũng có rất
nhiều phương pháp để phỏng đoán BĐKH cho quy mô khu vực nhỏ, như phương
pháp chi tiết hóa (Downscaling) thống kê, động lực,... Downscaling thống kê là
phương pháp dựa trên mối quan hệ giữa các biến khí quyển quy mô lớn, đóng vai
trò là các nhân tố dự báo và các biến lớp bề mặt của địa phương là đối tượng dự báo
(số liệu quan trắc). Phương pháp Downscaling động lực là ứng dụng các mô hình
khí hậu khu vực (Regional Climate Model-RCM) như các mô hình RegCM,
PRESIS,...mô phỏng khí hậu với điều kiện biên là lưới của mô hình toàn cầu và tính
đến nhân tố địa phương của từng khu vực [1], [7], [8], [9], [10], [11], [20].
Theo báo cáo của IPCC (2007) [25], nhiệt độ không khí bề mặt trung bình
toàn cầu (Surface Air Temperature, SAT) sẽ tăng trong thế kỷ 21: Đối với 3 kịch
bản: kịch bản phát thải thấp (B1), kịch bản phát thải vừa (A1B) và kịch bản phát
thải cao (A2), SAT trong thời kỳ 2011-2030 sẽ tăng so với năm 1980-1999 từ
0,640
C-0,690
C; đến giữa thế kỷ (2046-2065), SAT tăng lần lượt từ kịch bản B1 đến
A2 là 1,30
C, 1,80
C và 1,70
C; vào cuối thế kỷ (2090-2099), SAT sẽ tăng thêm 1,80
C,
2,70
C và 3,10
C. Lượng mưa tăng nhiều và phổ biến ở khu vực nhiệt đới (khu vực bị
gió mùa khống chế và đặc biệt trên Thái Bình Dương), giảm ở vùng cận nhiệt đới
và tăng lên ở vĩ độ cao. Lượng bốc hơi và lượng mưa trung bình toàn cầu được
phỏng đoán sẽ tăng.
1.2. Một số công trình nghiên cứu về BĐKH, biến đổi của một số các yếu tố khí
hậu cơ bản và phỏng đoán khí hậu trong tương lai ở Việt Nam
Ở Việt Nam, biến đổi khí hậu đã được nghiên cứu nhiều từ những năm 1980
và đã có khá nhiều các công trình nghiên cứu về BĐKH của các tác giả như Nguyễn
Đức Ngữ, Nguyễn Trọng Hiệu, Trần Thục, Lê Công Thành, Nguyễn Văn Thắng,

12. 5
Nguyễn Văn Cư, Đào Xuân Học, Ngô Đình Tuấn, Trần Thanh Xuân, Nguyễn Hữu
Ninh, Trần Việt Liễn, Trần Hồng Thái, Phan Văn Tân, Hoàng Đức Cường, Nguyễn
Thị Hiền Thuận, Trần Quang Đức, Hoàng Minh Tuyển, Lã Văn Chú, Nguyễn Văn
Viết và nhiều người khác đã được công bố. Các lĩnh vực được chú trọng nghiên cứu
nhiều là biến đổi về nhiệt độ, mưa, bão, nước biển dâng, các động tai do dao động
và biến đổi khí hậu. Những tác động của dao động và biến đổi khí hậu đến tài
nguyên thiên nhiên, sự phát triển bền vững của kinh tế xã hội cũng được đặc biệt
quan tâm nghiên cứu.
Các nghiên cứu về biến đổi khí hậu, đặc biệt là những nghiên cứu và đánh
giá tác động của nó đến các chiến lược, quy hoạch và kế hoạch phát triển kinh tế xã
hội và phòng chống thiên tai đã được đẩy mạnh hơn về quy mô và chiều sâu kể từ
khi có Chương trình mục tiêu quốc gia ứng phó với biến đổi khí hậu được Chính
phủ phê duyệt năm 2008.
Trên cơ sở các công trình nghiên cứu hiện có, trong Chương trình mục tiêu
quốc gia ứng phó với biến đổi khí hậu được Chính phủ phê duyệt (2008) đã đưa ra
những nhận xét sau đây:
Ở Việt Nam, trong 50 năm (1958-2007), nhiệt độ trung bình năm tăng lên
khoảng 0,5-0,70
C. Nhiệt độ mùa đông tăng nhanh hơn mùa hè và nhiệt độ ở các
vùng phía Bắc tăng nhanh hơn vùng khí hậu phía Nam. Nhiệt độ trung bình năm
của 4 thập kỷ gần đây (1961-2000) cao hơn trung bình năm của 3 thập kỷ trước đó
(1931-1960). Nhiệt độ trung bình năm thập kỷ 1991-2000 ở Hà Nội, Đà Nẵng,
Thành phố Hồ Chí Minh đều cao hơn thập kỷ 1931-1940 lần lượt là 0,8; 0,4 và
0,60
C. Năm 2007, nhiệt độ trung bình năm cả 3 nơi đều cao hơn thập kỷ 1931-1940
là 0,8 đến 1,30
C và cao hơn thập kỷ 1991-2000 là 0,4 - 0,50
C. Trên từng địa điểm,
xu thế biến đổi của lượng mưa trung bình năm trong 9 thập kỷ vừa qua (1911-2000)
không rõ rệt theo các thời kỳ và trên các vùng khí hậu khác nhau; có giai đoạn tăng
lên, có giai đoạn giảm xuống. Lượng mưa năm giảm ở các vùng khí hậu phía Bắc
và tăng ở các vùng khí hậu phía Nam. Tính trung bình cả nước, lượng mưa trong 50
năm qua (1958-2007) đã giảm khoảng 2%.

13. 6
Để phỏng đoán BĐKH trong thế kỷ 21, các nhà nghiên cứu ở Việt Nam đã
áp dụng phần mềm tổ hợp các kịch bản phát thải khí nhà kính
MAGICC/SCENGEN (Model for the Assessment of Greenhouse-gas Induced
Climate Change/ Regional Climate SCENario GENerator) và phương pháp chi tiết
hóa thống kê để xây dựng kịch bản BĐKH trong thế kỷ 21. Các kết quả xây dựng
kịch bản này đã được Bộ Tài Nguyên và Môi trường công bố năm 2009 [1] như sau:
Theo kịch bản trung bình (B2), vào cuối thế kỷ 21, nhiệt độ trung bình năm
có thể tăng lên 2,60
C ở Tây Bắc, 2,50
C ở Đông Bắc, 2,40
C ở Đồng Bằng Bắc Bộ,
2,80
C ở Bắc Trung Bộ, 1,90
C ở Nam Trung Bộ, 1,60
C ở Tây Nguyên và 2,00
C ở
Nam Bộ so với trung bình thời kỳ 1980 - 1999. Cũng theo kịch bản trung bình, tổng
lượng mưa năm có thể tăng từ 7-8% ở Tây Bắc, Đông Bắc, Đồng bằng Bắc Bộ, Bắc
Trung Bộ và từ 2-3% ở Nam Trung Bộ, Tây Nguyên và Nam Bộ so với thời kỳ
1980-1999. Lượng mưa mùa mưa ở tất cả các vùng khí hậu của nước ta đều tăng,
trong khi đó lượng mưa mùa khô có xu hướng giảm. Mực nước biển có thể dâng
thêm khoảng 28-33 cm vào giữa thế kỷ 21 và 65-100 cm đến cuối thế kỷ 21 so với
thời kỳ 1980-1999.
1.3. Về các chỉ số biến đổi khí hậu được sử dụng để đánh giá biến đổi khí hậu
Cho đến nay, để mô tả hoặc đánh giá biến đổi khí hậu đã có nhiều loại chỉ số
biến đổi khí hậu được sử dụng, như chỉ số các cực đoan khí hậu (Climate Extremes
Index, CEI), chỉ số dễ bị tổn thương do biến đổi khí hậu (Climate Change
Vulnerability Index, CCVI), chỉ số biến đổi khí hậu (Climate Change Index, CCI),
chỉ số biến đổi khí hậu khu vực (Regional Climate Change Index, RCCI), chỉ số
mức độ khắc nghiệt của biến đổi khí hậu (Climate Change Severity Index, CCSI)
và nhiều chỉ số khác. Một danh sách đầy đủ hơn với khoảng trên 23 chỉ số khí hậu,
biến đổi khí hậu và các chỉ số kinh tế - xã hội - môi trường có liên quan đến khí hậu
và biến đổi khí hậu được Công ty Maplecroft liệt kê (http://Maplecroft.com).
Mỗi một loại chỉ số khí hậu có những mục đích cụ thể về chuyển tải những
thông tin khí hậu khác nhau. Trong luận văn này sẽ trình bày tổng quan ngắn gọn về
một số chỉ số biến đổi khí hậu được xây dựng trên cơ sở các yếu tố khí hậu chủ yếu

14. 7
đã và đang được quan trắc trên toàn cầu và ở Việt Nam hoặc có thể chiết xuất từ các
mô hình khí hậu toàn cầu, đặc biệt là hai chỉ số: chỉ số biến đổi khí hậu (Climate
Change Index, CCI) và chỉ số biến đổi khí hậu khu vực (Regional Climate Change
Index, RCCI).
Khái niệm biến đổi khí hậu có thể là những cách tiếp cận từ quan điểm dễ bị
tổn thương hoặc từ phản ứng của khí hậu. Trong trường hợp thứ nhất, một địa điểm
nóng có thể được định nghĩa như là một khu vực mà những tác động tiềm ẩn nổi bật
nhất của biến đổi khí hậu đến môi trường hoặc các lĩnh vực hoạt động khác nhau có
thể nổi bật nhất, rõ rệt nhất. Trong trường hợp thứ hai, một địa điểm nóng có thể
được định nghĩa như là một khu vực mà khí hậu ở đó có phản ứng mạnh mẽ với
biến đổi toàn cầu. Đặc biệt, việc mô tả điểm nóng dựa vào phản ứng của biến đổi
khí hậu có thể cung cấp những thông tin quan trọng để xác định và điều tra các
điểm nóng biến đổi khí hậu dựa trên các kết quả mô phỏng biến đổi khí hậu từ tổ
hợp đa mô hình được thực hiện bởi các nhóm mô hình hóa từ khắp nơi trên thế giới
đóng góp cho Báo cáo đánh giá thứ tư của Ban liên chính phủ về biến đổi khí hậu
(IPCC).
Tác giả Giorgi (2006) [22] với quan điểm như trên và mục đích cung cấp
những thông tin tổng quát nhất về BĐKH trong thế kỷ 21 cho các nhà hoạch định
chính sách đã xây dựng và phát triển chỉ số BĐKH khu vực (Region Climate
Change Index, RCCI) là chỉ số được thiết kế để xác định những khu vực phản ứng
mạnh mẽ do tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu. Chỉ số này được phát triển dựa
trên cơ sở bốn biến: biến đổi nhiệt độ không khí bề mặt trung bình khu vực so với
biến đổi nhiệt độ trung bình toàn cầu (hoặc là hệ số khuếch đại sự nóng lên khu
vực), biến đổi về lượng mưa trung bình khu vực (P%), biến đổi trong sự biến động
giữa các năm của nhiệt độ không khí bề mặt của khu vực (T%,), biến đổi trong sự
biến động giữa các năm của lượng mưa khu vực (P%).
Tác giả đã tính toán RCCI cho 26 vùng trên lục địa và sử dụng số liệu của 20
mô hình GCM theo các kịch bản phát thải của IPCC và đã xác định được một số
vùng có BĐKH nổi bật nhất: vùng Địa Trung Hải, Đông Bắc châu Âu, tiếp theo là

15. 8
khu vực vĩ độ cao ở Bắc bán cầu, Đông Bắc Mỹ, Trung Mỹ. Điểm nóng chính ở
châu Phi là ở phía Nam xích đạo Châu Phi và sa mạc Sahara.
Trong định nghĩa của RCCI, điều quan trọng là tính đến những định lượng
khác ngoài sự biến đổi trung bình, vì những biến đổi trung bình thường không phải
là những yếu tố quan trọng cho các tác động cụ thể. Do đó nó cũng tính đến sự biến
động giữa các năm là sự biến động quan trọng cho nhiều lĩnh vực hoạt động, chẳng
hạn như nông nghiệp và quản lý nước. Chỉ số RCCI được tính cho bộ số liệu mô
phỏng biến đổi khí hậu toàn cầu và được so sánh giữa các khu vực để xác định các
điểm nóng biến đổi khí hậu, là các khu vực có giá trị lớn nhất của chỉ số RCCI.
Điều quan trọng phải nhấn mạnh rằng, như sẽ được nhìn thấy, RCCI là một chỉ số
so sánh, đó là một RCCI có giá trị tuyệt đối nhỏ không bao hàm sự thay đổi tuyệt
đối nhỏ, mà chỉ là một phản ứng khí hậu nhỏ so với các khu vực khác.
Đến nay chỉ số RCCI đã được sử dụng ở nhiều quốc gia. Giorgi đã dùng chỉ
số này để xác định các điểm nóng biến đổi khí hậu ở Hoa Kỳ, Đông Á, Châu Phi.
Anber. U và các cộng sự (2009) [13] đã sử dụng chỉ số RCCI khảo sát BĐKH trong
thế kỷ 21 ở Châu Phi. Có 7 khu vực đã được xác định để khảo sát: miền Nam Địa
Trung Hải, Sahara, Tây Phi, Đông Phi, xích đạo Châu Phi, phía Nam xích đạo Châu
Phi và Nam Phi. Kết quả phân tích cho thấy: Trong thế kỷ 21, những điểm nóng về
BĐKH sẽ xuất hiện ở Nam Địa Trung Hải và sa mạc Sahara. Những điểm nóng này
sẽ trở nên rõ ràng vào giữa thế kỷ 21 và nổi bật nhất vào cuối thế kỷ này. Trong 3
kịch bản thì kịch bản A2 và A1B các điểm nóng đều thể hiện trên cả bảy tiểu vùng
nhưng đối với kịch bản B1 điểm nóng không xuất hiện, ngoại trừ miền Nam Địa
Trung Hải trong thời kỳ 2061-2080.
Nhóm tác giả Ying Xu và cộng sự (2009) [33] cũng đã sử dụng chỉ số RCCI
để khảo sát BĐKH trong thế kỷ 21 trên 5 tiểu vùng khu vực Đông Á. Kết quả
nghiên cứu cho thấy: BĐKH biến đổi mạnh mẽ nhất ở Tây Bắc Trung Quốc và
Mông Cổ, ở phía Đông Bắc Trung Quốc được thể hiện vào giữa thế kỷ 21 và nổi bật
nhất vào cuối thế kỷ này. Trong 5 tiểu vùng được khảo sát, BĐKH mạnh mẽ nhất
khi xem xét theo các kịch bản A1B và A2, riêng cao nguyên Tây Tạng và Tây Bắc
Trung Quốc chỉ xuất hiện theo kịch bản B1.

16. 9
Nhóm tác giả Diffenbaugh Noah S. và cộng sự (2008) [18], khi nghiên cứu
và đánh giá để phát hiện những điểm nóng về BĐKH trong thế kỷ 21 ở Hoa Kỳ đã
sử dụng hai phương pháp tính toán khác: Phương pháp xác định khoảng cách tiêu
chuẩn Euclidean (Standard Euclidean Distance, SED) và phương pháp tính hệ số
bình phương khoảng cách không đồng dạng (Squared cord distance dissimilarity
coefficient, SCD). Kết quả của nghiên cứu này cho thấy khu vực Đông Nam Hoa
Kỳ và miền bắc Mexico là những nơi BĐKH sẽ nổi bật nhất.
Nhóm tác giả Timothy C, Bonebrakea (2009) [31] cũng với những mục đích
tương tự đã sử dụng phương pháp tính chỉ số RCCI của Giorgi đã được cải tiến và
có tên gọi là chỉ số biến đổi khí hậu tiến triển khu vực (Evolutionary Regional
Climate Change Index, ERCCI). Kết quả nghiên cứu cho thấy BĐKH có thể mạnh
mẽ hơn và không đồng nhất theo vĩ độ; ở một số vùng nhiệt đới BĐKH có khả năng
sẽ mạnh mẽ hơn các khu vực ôn đới.
Baettig M.B và cộng sự (2007) [15], [16] đã nghiên cứu xây dựng chỉ số
BĐKH (Climate change index, CCI). Chỉ số này được tính toán dựa trên nhiệt độ và
lượng mưa tháng và được tích hợp thành một chỉ số đơn, biểu hiện mức độ biến đổi
của khí hậu trong tương lai khi so sánh với biến đổi tự nhiên hiện tại. Trong nghiên
cứu này, nhóm tác giả đã sử dụng 3 mô hình mô phỏng GCM và kịch bản phát thải
A2, B2 của IPCC. Các kết quả chỉ ra rằng vào cuối thế kỷ 21 những biến đổi mạnh
mẽ nhất của khí hậu sẽ xảy ra ở vùng nhiệt đới và vùng vĩ độ cao.
Mặc dù đã có một số tác giả cũng công bố không ít kết quả nghiên cứu về
biến đổi mạnh mẽ của nhiệt độ và lượng mưa ở vùng nhiệt đới nhưng những thông
tin này đã không thu hút nhiều sự chú ý. Chỉ số CCI đã được chú ý nhiều hơn vì nó
làm nổi bật biến đổi của lượng mưa trong mùa mưa và của nhiệt độ trong mùa nóng.
Trong năm 2008 các tác giả Scherrer S.C and Baettig M.B đã đi xa hơn trong
việc phát triển và áp dụng chỉ số này khi sử dụng các chỉ thị để tính chỉ số CCI cho
cả đất liền và đại dương và đã đưa ra được bức tranh hoàn chỉnh hơn về những biến
đổi của nhiệt độ và lượng mưa trong thế kỷ 21 trên cả đất liền và đại dương [29].

17. 10
Những tác động của BĐKH đối với đa dạng sinh học là gây ra nhiều nguy cơ
làm thay đổi các dạng cư trú tự nhiên, thành phần các loài cũng như sự phân bố của
các khu vực cần được bảo tồn. Vì vậy, để ứng phó với nguy cơ này, ở Hoa Kỳ đang
thực hiện Dự án đa mục tiêu nhằm xác định các khu cư trú tự nhiên cho 6 vùng nổi
bật nhất, sẽ bị hứng chịu nhiều nhất và nhạy cảm nhất với các tác động của BĐKH
toàn cầu nhằm giúp các nhà quản lý quy hoạch bảo tồn vùng Vịnh San Fransisco.
Để thực hiện nhiệm vụ này Tariel Naxon và các cộng sự (2009) [30] đã tính chỉ số
biến đổi khí hậu (Climate Change Index, CCI) bằng một phương pháp khác.
Phương pháp này đã sử dụng 5 chỉ thị khí hậu, bao gồm: 1) Giáng thuỷ trong quý (3
tháng) ẩm nhất; 2) Giáng thuỷ trong quý (3 tháng) khô nhất; 3) Nhiệt độ tối cao
năm; 4) Nhiệt độ tối thấp năm; 5) Biên độ nhiệt độ năm.
Dự án "Lồng ghép các chỉ số khí hậu và các dẫn xuất thời tiết vào việc ra
quyết định thích ứng với biến đổi khí hậu ở Trung Mỹ, Mexico và Cộng hòa
Diminica" do Viện nghiên cứu hệ thống môi trường (ESRI) thực hiện dưới sự tài trợ
của Cơ quan phát triển quốc tế Hoa Kỳ (United States Agency for International
Development) và hỗ trợ của NASA, với mục tiêu “đánh giá tác động tiềm tàng của
BĐKH đến đa dạng sinh học ở Belize, Costa Rica, Cộng hòa Dominica, El
Salvador, Guatemala, Honduras, Mexico, Nicaragua, Panama”, đặc biệt làm nổi bật
các khu vực quan trọng cần được bảo tồn. Trong dự án này, chỉ số khắc nghiệt của
biến đổi khí hậu (Climate Change Severity Index, CCSI) do nhóm tác giả Andrson
và cộng sự (2008) đề xuất [14] đã góp phần phát hiện những vùng biến đổi khí hậu
nổi bật nhất, các vùng và các loài sinh học dễ bị tổn thương nhất và cần được bảo vệ
ở miền Trung Mỹ, Mexico và cộng hòa Dominican.
Một trong những ưu điểm của chỉ số CCI là nó có thể tính toán cho từng
quốc gia hoặc vùng nên nó có thể so sánh với các chỉ số về kinh tế xã hội của từng
quốc gia. M.B Baettig (2007) đã sử dụng CCI để so sánh với với chỉ số phát triển
con người (HDI) được tính toán trên cơ sở quốc gia của Chương trình phát triển
Liên Hợp Quốc. Kết quả tính toán cho thấy có sự phù hợp khá cao giữa chỉ số CCI
và chỉ số HDI: những nước có chỉ số HDI thấp thường có các giá trị cao của chỉ số

18. 11
CCI. Bức tranh này khá phù hợp với các nước có HDI thấp như ở Châu Phi và một
số nước Đông Nam Á, là những nước khả năng ứng phó và thích ứng với biến đổi
khí hậu còn thấp. Những quốc gia có chỉ số CCI cao (là những nơi mà biến đổi khí
hậu biến đổi mạnh mẽ) và chỉ số HDI thấp dễ bị tổn thương với BĐKH hơn so với
những quốc gia có CCI thấp và HDI cao như Hoa Kỳ, châu Âu và Úc...[15], [16].
Báo cáo khoa học của nhóm nghiên cứu về BĐKH ở Bzazil đã đề cập đến
các vấn đề phát triển bền vững - phát triển con người - tổn thương do BĐKH ở Nam
Mỹ liên quan đến năng lực ứng phó với những thách thức và cơ hội do BĐKH, khi
sử dụng chỉ số CCI do Baettig xây dựng (2007) đã cho thấy, các khu vực Amazon,
Đông Bắc Brazil và vùng nhiệt đới Nam Mỹ nói chung có giá trị CCI cao nhất và
biểu hiện BĐKH mạnh mẽ nhất. Những vùng này có chỉ số HDI thấp nhất Brazil.
Hàng năm, ở Hoa Kỳ, Viện Nghiên cứu Chiến lược (Strategic Studies
Institute-SSI) và Viện Nghiên cứu Tam giác An ninh (Triangle Institute for
Security Studies-TISS) có báo cáo về an ninh quốc gia trình Quốc hội. Trong báo
cáo này chỉ số CCI được sử dụng để thảo luận về BĐKH và an ninh quốc gia Hoa
Kỳ. Dựa theo kết quả tính chỉ số CCI, báo cáo cho rằng: 1 Hoa Kỳ là một trong 31
quốc gia (trong số 189 quốc gia được nêu tên) cực kỳ dễ bị tổn thương với biến đổi
khí hậu và có 10 nước bị tác động ít nhất; 2) khoảng 1 phần ba các nước phát triển
nằm trong nhóm các quốc gia ít bị tác động mạnh mẽ của BĐKH.
Gần đây nhiều tác giả đã sử dụng chỉ số BĐKH để đánh giá mức độ tổn
thương do BĐKH, điển hình là tác giả Diffenbaugh Noah S và cộng sự (2007) [19]
[28] khi họ sử dụng chỉ số CCI để đánh giá tổng hợp mức độ dễ bị tổn thương do
BĐKH bằng cách kết hợp các thước đo về mức độ nghiêm trọng của BĐKH với các
thước đo về khả năng kinh tế - xã hội. Tác giả đã phát triển một chỉ số dễ bị tổn
thương, tạm dịch là "chỉ số hứng chịu khí hậu xã hội" (Socioclimatic exposure) do
biến đổi khí hậu và được tính toán thông qua biểu thức sau:
(Socioclimatic exposure = CCI * (population index + wealth index + poverty
index), "Hứng chịu khí hậu xã hội = CCI * (chỉ số dân số + chỉ số giàu có + chỉ số

19. 12
đói nghèo)". Bao gồm các hợp phần: chỉ số CCI, chỉ số dân số, chỉ số đói nghèo và
giàu có biểu thị cho những rủi ro kinh tế và rủi ro đối với cuộc sống của con người.
Một số nhận xét:
Thông qua sự tìm hiểu về BĐKH và một số chỉ số khí hậu, tổng quan về các
chỉ số về BĐKH, có thể nêu ra một số nhận xét như sau:
1) Để đánh giá biến đổi của các yếu tố khí hậu trong quá khứ, các công trình
nghiên cứu thường sử dụng các phương pháp phân tích thống kê để phân tích
diễn biến, xu thế và mức độ biến đổi của các yếu tố khí hậu theo thời gian và
không gian. Mức độ biến đổi của các yếu tố được biểu hiện thông qua chênh
lệch trung bình giữa hai thời kỳ, độ lệch tiêu chuẩn và biến suất. Để thể hiện
những phỏng đoán BĐKH (climate change projection) trong tương lai thường
sử dụng mức chênh lệch của các yếu tố khí hậu giữa thời kỳ tương lai so với
thời kỳ chuẩn khí hậu, hay còn gọi là thời kỳ tham chiếu - thời kỳ nền;
2) Mục đích của chỉ số BĐKH là khái quát thông tin BĐKH và chỉ ra những vùng
BĐKH sẽ nổi bật nhất. Chỉ số này sẽ tích hợp các thông tin về BĐKH trong
tương lai (thế kỷ 21) từ các chỉ thị khí hậu đơn lẻ thành một chỉ số để cung cấp
cho các nhà quản lý, hoạch định chính sách và cộng đồng sự lượng hoá tổng
quát nhất về mức độ biến đổi khí hậu, cho phép họ xác định các vùng mà ở đó
biến đổi khí hậu sẽ diễn ra mạnh mẽ nhất, những nơi nhạy cảm và dễ bị tổn
thương với những tác động của BĐKH;
3) Chỉ số BĐKH, ngoài những mục đích chung, còn cho phép so sánh với các chỉ
số phát triển kinh tế-xã hội hoặc tích hợp với các chỉ số khác để so sánh nhằm
đánh giá mức độ hứng chịu và tính dễ bị tổn thương về kinh tế-xã hội, hệ sinh
thái, đa dạng sinh học với BĐKH khu vực và toàn cầu;
4) Chỉ số BĐKH là kết quả tổng hợp các mức độ biến đổi của nhiều yếu tố khí
hậu. Do sự phức tạp về bản chất vật lý của các yếu tố khí hậu theo không gian
và thời gian nên các chỉ số khí hậu nói chung và các chỉ số BĐKH nói riêng chỉ
phản ánh được những đặc tính cơ bản nhất và mỗi chỉ số đều có những hạn chế
và tồn tại cụ thể. Mặc dù như vậy, các chỉ số BĐKH cũng phản ánh được sự

20. 13
phức tạp trong những biến đổi của các yếu tố khí hậu cơ bản (nhiệt độ và lượng
mưa) theo không gian và thời gian.
Có nhiều chỉ số BĐKH và nhiều phương pháp tính khác nhau. Mỗi phương
pháp có những thế mạnh đồng thời cũng không thể tránh khỏi những tồn tại riêng.
Do đó, luận văn sẽ tập trung tìm hiểu và đánh giá trên chuỗi số liệu thu nhận được
từ các trạm khí tượng cơ bản để xem xét mức độ phù hợp của các hợp phần của 2
chỉ số BĐKH: chỉ số biến đổi khí hậu khu vực (RCCI) và chỉ số biến đổi khí hậu
(CCI). Bằng cách tiếp cận này, luận văn sẽ làm rõ khả năng ứng dụng hai phương
pháp tính chỉ số RCCI và CCI hiện đang được sử dụng phổ biến ở nhiều nước để
đánh giá mức độ BĐKH ở nước ta và khuyến nghị sử dụng 2 chỉ số BĐKH này
trong tương lai ở Việt Nam.

21. 14
CHƯƠNG 2
CƠ SỞ SỐ LIỆU SỬ DỤNG VÀ PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN
2.1. Cơ sở số liệu sử dụng
2.1.1. Số liệu quan trắc
Với mục tiêu tính toán và đánh giá khả năng sử dụng hai chỉ số BĐKH là
RCCI và CCI và mức độ phù hợp của các chỉ số thành phần với các chỉ thị của nó
luận văn đã sử dụng bộ số liệu quan trắc tại các trạm khí tượng/khí hậu.
Để có thể đánh giá được sự khác nhau về mức độ biến đổi khí hậu ở các
vùng khí hậu trong nước chúng tôi đã thực hiện việc tính toán các chỉ số BĐKH
theo 7 vùng khí hậu và được ký hiệu như sau:
1) Vùng khí hậu Tây Bắc (B1);
2) Vùng khí hậu Đông Bắc (B2);
3) Vùng khí hậu Đồng bằng Bắc Bộ (B3);
4) Vùng khí hậu Trung Trung Bộ (B4);
5) Vùng khí hậu Nam Trung Bộ (N1);
6) Vùng khí hậu Tây Nguyên (N2);
7) Vùng khí hậu Nam Bộ (N3).
Bộ số liệu này được kế thừa từ các công trình nghiên cứu, nên các sai số thô
đã được kiểm tra [12], danh sách các trạm khí tượng/khí hậu được sử dụng trong
luận văn được đưa ra ở bảng 2.1.
2.1.2. Số liệu mô phỏng khí hậu
Số liệu mô phỏng khí hậu khu vực được kế thừa từ các công trình nghiên cứu
BĐKH ở Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường [9]. Bộ số liệu này
được mô phỏng bằng mô hình khu vực PRECIS của Trung tâm khí hậu Hadley,
Vương quốc Anh với độ phân giải là 30km, những mô tả chi tiết về mô hình này có
thể tìm thấy trong [9].

22. 15
Bảng 2.1. Danh sách các trạm khí tượng được khai thác số liệu
TT Tên trạm Kinh độ Vĩ độ
Độ cao
(m)
TT Tên trạm Kinh độ Vĩ độ
Độ cao
(m)
Vùng Tây Bắc (B1)
1 Sìn Hồ 103.15 22.21 1529 4 Sơn La 103.90 21.33 676
2 Lai Châu 103.09 22.03 244 5 Yên Châu 104.300 21.05 59
3 Tuần Giáo 103.25 21.35 570 6 Mộc Châu 104.683 20.83 958
Vùng Đông Bắc (B2)
1 Hà Giang 104.967 22.817 117.0 6
Tuyên
Quang
105.217 21.817 41
2 Sa Pa 103.817 22.350 1584 7 Cao Bằng 106.250 22.667 244
3 Bắc Quang 104.50 22.290 74 8
Thái
Nguyên
105.833 21.600 35
4 Yên Bái 104.867 21.700 56
5 Lạng Sơn 106.767 21.833 258
Vùng Đồng bằng Bắc Bộ (B3)
1 Việt Trì 105.25 21.18 17 6 Hưng Yên 106.03 20.4 4
2 Vĩnh Yên 105.600 21.17 10 7 Thái Bình 106.383 20.27 2
3 Hà Nội 105.800 21.017 6 8 Nam Định 106.150 20.433 2
4 Hải Dương 106.300 20.57 2 9 Ninh Bình 105.983 20.250 2
5 Phủ Liễn 106.633 20.50 112
Vùng Trung Trung Bộ (B4)
1 Thanh Hóa 105.783 19.750 5 4 Tuyên Hóa 106.017 17.883 27
2 Vinh 105.683 18.667 5 5 Đồng Hới 106.600 17.483 6
3 Hương Khê 205.42 18.11 10 6 Huế 107.583 16.433 10
Vùng Nam Trung Bộ (N1)
1 Quy Nhơn 109.217 13.767 4 3 Nha Trang 109.200 12.250 3
2 Tuy Hòa 109.283 13.083 11 4 Phan Thiết 108.100 10.933 9
Vùng Tây Nguyên (N2)
1 Playcu 108.017 13.967 779 3 Đà Lạt 108.450 11.950 1509
2 B.Ma Thuột 108.050 12.667 490 4
Vùng Nam Bộ (N3)
1 Châu Đốc 105.08 10.46 3 4 Sóc Trăng 105.58 9.36 3
2 Vũng Tàu 107.083 10.367 4 5 Cà Mau 105.150 9.183 1
3 Cần Thơ 105.767 10.033 1

23. 16
Mô hình PRECIS (Providing Regional Climates for Impacts Studies) được
xây dựng xuất phát từ nhu cầu phỏng đoán khí hậu cho quy mô khu vực, độ phân
giải cao nhất của mô hình này hiện nay là 25km, nó đang được nhiều nước sử dụng
để xây dựng các kịch bản BĐKH chi tiết cho các vùng có quy mô địa phương. Mô
hình này dựa vào các thành phần khí quyển của mô hình HadCM3 (Gordon et al,
2000), đã được cải tiến đáng kể các tham số vật lý. Khi xây dựng mô hình, nhóm
nghiên cứu đặc biệt chú trọng đến lớp biên để hoàn thiện ảnh hưởng của địa hình.
Mô hình sử dụng lưới ba chiều và các giá trị được mô phỏng riêng biệt, có 19
mực, mực thấp nhất gần 50m và cao nhất ở 0.5hPa, có sử dụng hệ toạ độ  để tính
ảnh hưởng của địa hình đến các quá trình nhiệt động lực xảy ra trong khí quyển. Mô
hình cũng sử dụng sơ đồ sai phân hữu hạn lưới ngang Arakawa B, tại các điểm (x)
mô hình thực hiện tích phân cho các biến vô hướng như áp suất, độ ẩm riêng, nhiệt
độ,…Tại các điểm (.) thực hiện tích phân cho các thành phần gió ngang (Hình 2.1).
Hình 2.1. (a) Cấu trúc ngang theo lưới xen kẽ Arakawa B và (b) cấu trúc lưới thẳng
đứng của RCM PRECIS [9]
Miền tính của mô hình được lựa chọn để mô phỏng khí hậu ở Việt Nam
trong khoảng kinh độ từ 93-1200
E, vĩ độ từ 4-360
N, kích thước lưới 140x160 nút lưới.
Kết quả kiểm nghiệm và đánh giá của mô hình cho thấy: Về nhiệt độ, cả nhiệt độ
trung bình, tối cao và tối thấp từ mô hình PRECIS đều mô phỏng tốt chu kỳ và xu
thế biến đổi. Đối với các biến khác thì bộ số liệu của mô hình cũng mô phỏng khá
tốt đa số các địa điểm lựa chọn. Mô hình PRECIS với độ phân giải khá tinh:
25kmx25km có thể sử dụng trong việc xây dựng các kịch bản BĐKH chi tiết cho
a) b)

24. 17
các khu vực của Việt Nam. Hiện nay Viện KHKTTV&MT đang tiếp tục hoàn thiện
các kết quả tính toán và mô phỏng của mô hình PRECIS để xây dựng các kịch bản
chi tiết và các tính toán phục vụ nghiên cứu BĐKH ở nước ta [9].
Hình 2.2. Miền tính của mô hình PRECIS [9]
2.2. Phương pháp tính toán hai chỉ số biến đổi khí hậu
2.2.1. Chỉ số biến đổi khí hậu khu vực
Nhóm tác giả Giorgi và các cộng sự [13], [22] đã đề xuất phương pháp tính
chỉ số RCCI dựa trên quan điểm sau đây:
- Biến đổi khí hậu (Climate change) xác định thông qua sự chênh lệch của
các giá trị trung bình dài hạn của các tham số khí hậu giữa hai thời kỳ (trước và tiếp
theo, quá khứ và tương lai), trong đó, trung bình được tính cho một khoảng thời
gian xác định, thường là vài thập kỷ [32].
- Biến động khí hậu (Climate variability) là nói đến những dao động trong
trạng thái trung bình và những thống kê khác (chẳng hạn như độ lệch chuẩn, sự xuất
hiện của sự kiện cực đoan,...) của khí hậu theo không gian và thời gian, ngoại trừ
các hiện tượng thời tiết đơn lẻ. Biến động khí hậu có thể do các quá trình trong tự
nhiên của hệ thống khí hậu (biến động nội tại), các biến động tự nhiên hoặc hoạt
động cưỡng bức do con người. Trong ý nghĩa chung nhất, thuật ngữ "biến động khí
hậu" biểu thị đặc tính vốn có của khí hậu là thể hiện những biến động của nó theo

25. 18
thời gian. Khái niệm về biến động của một yếu tố khí hậu được luận văn sử dụng
như sau:
1) Biến động của nhiệt độ trong tháng/mùa/năm được xác định bằng độ lệch
chuẩn của nhiệt độ trung bình tháng/mùa/năm;
2) Biến động của lượng mưa tháng/mùa/năm được định nghĩa bằng hệ số
biến động tháng/mùa/năm và được tính là độ lệch tiêu chuẩn tháng/mùa/năm chia
cho giá trị trung bình tương ứng.
Chỉ số RCCI được xây dựng dựa trên 8 chỉ thị khí hậu (8 biến) biểu thị sự
khác nhau của hai đặc trưng trung bình và biến động ở hai thời kỳ theo mùa và năm
của nhiệt độ và mưa, bao gồm 4 chỉ thị biểu thị mức độ biến đổi trung bình (chênh
lệch trung bình hai thời kỳ khác nhau) và 4 chỉ thị biểu thị mức độ biến động tự
nhiên hàng năm được tính toán dựa trên chênh lệch độ lệch chuẩn và hệ số biến
động hai thời kỳ khác nhau. Chỉ số RCCI có thể tính theo 2 phương pháp được trình
bày sau đây:
1) Phương pháp tính chỉ số biến đổi khí hậu khu vực RCCI của Giorgi
Phương pháp tính chỉ số RCCI do Giorgi (2006) [22] đề xuất cho biết mức
độ biến đổi khí hậu và chỉ ra các khu vực có BĐKH mạnh mẽ nhất. Chỉ số này được
xác định dựa trên độ lớn của chênh lệch trung bình và biến động hàng năm của
nhiệt độ và lượng mưa giữa hai thời kỳ.
Các chỉ thị mùa, năm của nhiệt độ và lượng mưa được chia thành 2 nhóm sáu
tháng (các tháng Ba, Tư, Năm, Sáu, Bảy, Tám - MAMJJA) và (các tháng Chín,
Mười, Mười Một, Mười Hai, Giêng, Hai - SONDJF), bao gồm 4 biến chỉ thị biểu thị
mức thay đổi của nhiệt độ, lượng mưa, độ lệch chuẩn nhiệt độ, hệ số biến động của
lượng mưa trong hai mùa, cụ thể như sau:
ΔT - Mức thay đổi nhiệt độ giữa hai thời kỳ (0
C, chênh lệch giữa 2 thời kỳ);
ΔP% - Mức thay đổi lượng mưa (%, chênh lệch giữa 2 thời kỳ chia cho trung
bình của thời kỳ tham chiếu nhân 100);
ΔσT% - Mức thay đổi độ lệch chuẩn của nhiệt độ (%, chênh lệch giữa 2 thời
kỳ chia cho thời kỳ tham chiếu nhân 100).

26. 19
ΔσP% - Mức thay đổi hệ số biến động của lượng mưa được xác định (%,
chênh lệch giữa 2 thời kỳ chia cho thời kỳ tham chiếu nhân 100).
Để tích hợp thành chỉ số RCCI, từ các mức thay đổi của 4 chỉ thị được tính
toán trong hai mùa MAMJJA/SONDJF (8 biến) được phân hạng và chuyển đổi
thành 8 chỉ số số thành phần thông qua trọng số (n) được thể hiện ở bảng 2.3.
Trọng số (n) ở đây được định nghĩa là số nguyên biểu thị về mức độ biến đổi
của nhiệt độ và lượng mưa tương ứng với các phân hạng về mức độ thay đổi của
nhiệt độ và lượng mưa.
Bảng 2.2. Phân hạng mức thay đổi của 4 biến chỉ thị
theo nhiệt độ và lượng mưa [13]
TT Trọng số (n) P(%) P(%) T (0
C) T(%)
1 0 < 5 < 5 < 1 < 5
2 1 5-10 5-10 1.1-1.3 5-10
3 2 10.1-15 10.1-20 1.4-1.5 10.1-15
4 4 >15 >20 >1.5 >15
Chỉ số RCCI bao gồm 8 chỉ số thành phần biểu thị mức độ biến đổi của nhiệt
độ và lượng mưa đượng gán qua trọng số (n) từ các phân hạng về mức độ biến đổi
của nhiệt độ, lượng mưa và được tính toán thông qua công thức 2.2 như sau:
 
 SONDJFTP
MAMJJATP
n_n_Tn_n_P
n_n_Tn_n_PRCCI


(2.2)
Trong đó:
(_n) - Biểu thị 8 biến về mức thay đổi của nhiệt độ, lượng mưa đã được
chuyển đổi thông qua trọng số (n) ở bảng 2.3;
ΔT_n - Chỉ số biểu thị mức thay đổi nhiệt độ giữa hai thời kỳ (Chỉ số biến
đổi của nhiệt độ);
ΔP_n - Chỉ số biểu thị mức thay đổi của lượng mưa (Chỉ số biến đổi của
lượng mưa);
ΔσT_n - Chỉ số biểu thị mức thay đổi độ lệch chuẩn của nhiệt độ (Chỉ số biến
đổi biến động của nhiệt độ);

27. 20
ΔσP_n - Chỉ số biểu thị mức thay đổi của hệ số biến động của lượng mưa
(Chỉ số biến đổi biến động lượng mưa).
2) Phương pháp khoảng cách hình học
Một phương pháp tính toán chỉ số RCCI khác được tổng hợp thông qua
khoảng cách tiêu chuẩn Euclidean (Standard Euclidean Distance-SED) và hệ số
bình phương khoảng cách cung không đồng dạng (Squared cord distance
dissimilarity coefficient-SCD) [18], phương pháp tính toán cụ thể như sau:
Mức độ BĐKH được tính toán dựa trên sự chênh lệch trung bình và biến
động hàng năm giữa hai thời kỳ của nhiệt độ, lượng mưa và được tách thành hai
mùa (sáu tháng/mùa), mùa khô và mùa mưa như phương pháp của Giorgi năm
2006, bao gồm tổng cộng 8 biến chỉ thị: Chênh lệch nhiệt độ trung bình, biến động
hàng năm nhiệt độ, chênh lệch lượng mưa trung bình và biến động hàng năm của
lượng mưa giữa hai thời kỳ trong hai mùa.
Để nhận dạng được các khu vực bị tác động của BĐKH nổi bật nhất, khung
nhận dạng sử dụng hai phương pháp thống kê hình học biểu diễn trên các điểm lưới
và nhiều mô hình GCM (Diffenbaugh và cộng sự năm 2008 [18]):
+ Phương pháp tính khoảng tiêu chuẩn Euclidean: Tại mỗi điểm lưới, tính
tổng SED cho thời kỳ tương lai (f); thời kỳ hiện tại (p) và v=1,...,8 bao hàm 8 biến
khí hậu theo công thức 2.3 và 2.4:
SEDfp=sqrt(vSDEv) (2.3)
SEDv= (xfv-xpv)2
/(mean[abs(xfv-xpv)]ịj)2
(2.4)
Trong đó: xfv là giá trị của biến v trong thời kỳ tương lai, xpv là giá trị của
biến v trong thời kỳ tham chiếu và mean [abs (xfv - xpv)]ij là trung bình của giá trị
biến đổi tuyệt đối của điểm lưới cho biến v trên tất cả các điểm lưới (ij). Mẫu số
trong phương trình (2.4) được sử dụng để chuẩn hóa số liệu. Nhận thấy rằng tính
toán trên quy mô khu vực hoặc quy mô toàn cầu mẫu số đều có kết quả tương tự
nhau.

28. 21
+ Phương pháp bình phương khoảng cách cung không đồng dạng (squared
cord distance squared cord distance dissimilarit-SCD). Tại mỗi điểm lưới, tính tổng
SCD giữa thời đoạn tương lai (f) và thời đoạn hiện (p) là tổng các điểm SCD cho 8
biến khí hậu (v=1,...,8) theo công thức 2.5 và 2.6.
SCDfp = (∑vSCDv) (2.5)
SCDv =([xfv
1/2
-xpv
1/2
)2
]/S.D.([xfv
1/2
-xpv
1/2
)]2
)ij) (2.6)
Ở đây: S.D.([xfv
1/2
-xpv
1/2
)]2
)ij là độ lệch chuẩn cho biến v trên tất cả điểm lưới
ij. Bằng công thức (2.4) đã chuẩn hóa các giá trị của SED bằng trung bình điểm
lưới, thay vì chuẩn hóa các giá trị SCD bằng độ lệch chuẩn điểm lưới nhằm khám
phá độ nhạy trong việc xác định mức độ BĐKH trên các khu vực.
3) Điểm mạnh và hạn chế của chỉ số RCCI
a. Điểm mạnh của RCCI
Chỉ số RCCI biểu thị mức độ biến đổi khí hậu dựa trên trung bình khí hậu và
biến động khí hậu hàng năm. Vì vậy, ngoài việc khái quát thông tin BĐKH chung
cho nhiều ngành, nó còn thể hiện mức độ biến động hàng năm, có thể sẽ có nhiều ý
nghĩa trong đánh giá tác động của biến động hàng năm đối với các hoạt động như
nông nghiệp và quản lý tài nguyên nước,...
b. Một số hạn chế
1) Chỉ số RCCI chủ yếu chỉ mới quan tâm đến độ lớn của biến đổi, không quan tâm
dấu của biến đổi;
2) Tuỳ tiện và chủ quan trong việc lựa chọn các ngưỡng phân hạng (n) khi
xác định các điểm BĐKH nổi bật nhất cho vùng khí hậu. Những biến đổi nhỏ dưới
một ngưỡng nhất định không đóng góp vào chỉ số (n = 0) và những biến đổi lớn
đóng góp trọng lượng nhiều hơn nhằm khuyếch đại vùng có khả năng sảy ra BĐKH
mạnh mẽ hơn (tức là nhân tố n tăng gấp đôi từ mỗi phân hạng tiếp theo) mà không
chỉ ra căn cứ cho mỗi cấp phân hạng; ví dụ, sự biến đổi nhiệt độ trong mùa khô ở
khu vực nào đó (T = 1,30
C, n = 2), khu vực khác (T = 1,6, n = 4) [13];
3) Chỉ số RCCI chỉ mới kết hợp thông tin từ các chỉ số biến đổi khác nhau
mà chưa nêu rõ tầm quan trọng của các tác động, do đó các biến khác nhau được sử
dụng để xác định RCCI có thể nhiều hoặc ít hơn. Ngoài ra, sự lựa chọn của các biến

29. 22
có phần chủ quan. Ví dụ, RCCI không bao gồm các thước đo liên quan đến biến đổi
cực đoan (mặc dù nó có thể được dự kiến là biến động và cực đoan có phần liên
quan) [13].
4) Chỉ số này, cũng như chỉ số CCI chưa thể hiện được những biến đổi khác
như những biến đổi về bão, dông tố hoặc nước biển dâng, trong khi đó những nhân
tố này được xem là những thành phần quan trọng trong đánh giá mức độ tổn thương
và rủi do do BĐKH đối với nhiều lĩnh vực.
2.2.2. Phương pháp tính chỉ số biến đổi khí hậu CCI
Chỉ số CCI được tính toán dựa trên phân bố xác suất của hai yếu tố khí hậu
nhiệt độ và lượng mưa theo mùa, năm. Phương pháp này được nhóm tác giả
Miche'le B. Baettig, Martin Wild, and Dieter M. Imboden1 đề xuất năm 2007 dựa
trên chỉ thị mùa và năm của nhiệt độ và lượng mưa [15], [16]. Phương pháp này dựa
trên giả thiết cho rằng, biến đổi khí hậu và tác động của khí hậu tự nó biểu lộ thông
qua sự xuất hiện ngày càng tăng của các sự kiện cực đoan trong thời gian dài
(Barnett et all, 2005). Có thể trình bày phương pháp tính cụ thể như sau:
1) Các chỉ thị khí hậu được sử dụng để tính toán
Từ lâu đã thừa nhận rằng, nhiệt độ trung bình toàn cầu là một chỉ thị chuẩn
về BĐKH (IPCC, 2001). Tuy nhiên, đa số thừa nhận rằng những sự biến động của
các dạng lượng mưa và các hiện tượng cực đoan có thể có những tác động mạnh mẽ
hơn đến các hệ thống môi trường và xã hội. Do đó, đã chọn 4 nhóm chỉ thị để thể
hiện những khía cạnh quan trọng của BĐKH:
̵ Biến đổi trong nhiệt độ năm;
̵ Biến đổi trong lượng mưa năm;
̵ Biến đổi trong nhiệt độ theo mùa;
̵ Biến đổi trong lượng mưa theo mùa.
Các chỉ thị thành phần trong 4 nhóm chỉ thị của chỉ số CCI được mô tả ở
bảng 2.2. Để tính toán các chỉ số thành phần, hàm mật độ tích lũy đã được làm phù
hợp với số liệu của thời đoạn tham chiếu, các giá trị nhiệt độ và lượng mưa tương

30. 23
ứng với ngưỡng phân vị (quantile) 95th
và 5th
mùa/năm được xác định bằng hàm
phân bố của thời kỳ tham chiếu và theo đó tính số năm nóng, khô và ẩm nhất cho
thời đoạn lựa chọn tính toán dựa trên nhóm chỉ thị được đưa ra ở bảng 2.2.
Mức độ BĐKH được biểu hiện thông qua số năm nóng, khô và ẩm nhất được
thể hiện dựa trên yếu tố khí hậu theo từng chỉ thị lớn hơn hoặc nhỏ hơn so với giá
trị nhiệt độ và lượng mưa tương ứng với ngưỡng phân vị 95th
và 5th
. Quy trình này
được gọi là nguyên tắc "1 trong 20 năm".
a) Cơ sở lựa chọn các mùa để khảo cứu:
Ở Bắc bán cầu: Mùa hè, từ tháng 6 đến tháng 8 (June July August-JJA) và
mùa đông từ tháng 12 đến tháng 2 (December January February-DJF) đã được lựa
chọn để tính toán và đánh giá:
 Từ nguồn số liệu nghiên cứu khí hậu nhóm tác giả đã tính toán và đánh giá mối
quan hệ giữa các mùa này và nhận thấy: nếu biến đổi nhiệt độ toàn cầu tăng tổng
cộng là 100% thì nhiệt độ trong ba tháng JJA (TJJA) và DJF (TDJF) chiếm tới
93%, tương tự biến đổi lượng mưa ba tháng (PJJA) và (PDJF) thông qua chỉ số độ
ẩm (bốc thoát hơi thực tế ETA và bốc thoát hơi tiềm năng PET) chiếm 45%;
 Hai mùa này đại diện cho 2 mùa nhiệt khác nhau trong năm, phù hợp với kết nối
giữa các trạng thái khí hậu trong năm và khả năng cung cấp độ ẩm đất;
 Các mùa này thể hiện được các tính năng mạnh mẽ của các mô hình mô phỏng.
Bảng 2.3: Nhóm chỉ thị được tích hợp trong chỉ số biến đổi khí hậu CCI [15], [ 16]
TT Nhóm chỉ thị Khái niệm được áp dụng
1 Biến đổi trong nhiệt độ năm
- Những năm nóng nhất
Những năm nóng nhất là các năm có nhiệt
độ của thời kỳ lựa chọn tính lớn hơn giá
trị nhiệt độ trung bình năm tương ứng với
phân vị 95th
của thời kỳ tham chiếu (thời
kỳ nền)
2 Biến đổi trong lượng mưa năm
- Những năm khô nhất
- Những năm ẩm nhất
- Những năm khô nhất là các năm có tổng
lượng mưa năm của thời kỳ lựa chọn tính
nhỏ hơn tổng lượng lượng mưa năm tương
ứng với phân vị 5th
của thời kỳ tham chiếu.

31. 24
- Những năm ẩm nhất là các năm có tổng
lượng mưa năm của thời kỳ lựa chọn tính
lớn hơn lượng lượng mưa năm tương ứng
với phân vị 95th
của thời kỳ tham chiếu.
3 Biến đổi trong nhiệt độ theo
mùa
- Những năm nóng nhất JJA
- Những năm nóng nhất DJF
Những năm nóng nhất theo mùa là các
năm có nhiệt độ JJA (DJF) của thời kỳ lựa
chọn tính lớn hơn nhiệt độ JJA (DJF)
tương ứng với phân vị 95th
của thời kỳ
tham chiếu.
4 Biến đổi trong lượng mưa theo
mùa
- Những năm khô nhất JJA
- Những năm khô nhất DJF
- Những năm ẩm nhất JJA
- Những năm ẩm nhất DJF
- Những năm khô nhất theo mùa là các
năm có tổng lượng mưa JJA (DJF) của
thời kỳ lựa chọn tính nhỏ hơn tổng lượng
mưa JJA (DJF) tương ứng với phân vị 5th
của thời kỳ tham chiếu.
- Những năm ẩm nhất theo mùa là các
năm có tổng lượng mưa JJA (DJF) của
thời kỳ lựa chọn tính lớn hơn tổng lượng
mưa JJA (DJF) tương ứng với phân vị 95th
của thời kỳ tham chiếu.
b) Các chỉ thị được lựa chọn:
Trong nhóm chỉ thị thứ nhất (nhóm biến đổi nhiệt độ năm), chỉ có một chỉ thị
được tính toán; sự xuất hiện những năm nóng nhất của thời kỳ lựa chọn tính toán so
với giá trị nhiệt độ tương ứng với phân vị 95th
của thời kỳ tham chiếu (Ihot_năm). Để
tính toán xác suất, số liệu nhiệt độ năm/mùa được thừa nhận là phân bố chuẩn.
Trong nhóm các chỉ thị thứ hai (nhóm biến đổi lượng mưa năm), hai chỉ thị
được tính toán; sự xuất hiện những năm khô nhất và ẩm nhất của thời kỳ lựa chọn
tính toán so với giá trị lượng mưa tương ứng với phân vị 95th
của thời kỳ tham chiếu
(Idry_năm và Iwet_năm). Số liệu lượng mưa mùa/năm được thừa nhận là theo phân bố
Gamma.
Nhóm các chỉ thị thứ ba và thứ tư thể hiện những biến đổi của các sự kiện dị
thường mùa như những năm nóng khô nóng, hạn hán, và ẩm ướt có thể là nguy cơ
gây ra hạn hán và lũ lụt. Những biến đổi này có thể gây nên những tác động mạnh
mẽ đối với các nhóm ngành như nông nghiệp, thủy lợi, năng lượng, và sức khỏe.

32. 25
Trong 2 nhóm này, những năm nóng nhất của thời đoạn lựa chọn tính toán
mùa hè và mùa đông được tính toán (I hot_jja và Ihot_djf). Trong cấp phân hạng "các sự
kiện lượng mưa dị thường" 4 chỉ thị được tính là những mùa hè và mùa đông khô
nhất và ẩm nhất (Idry_jja, Iwet_jja và Idry_djf , Iwet_djf ).
Các giá trị những năm nóng, khô và ẩm nhất theo 4 chỉ thị nằm trong khoảng
từ 0 đến 19 và thể hiện những năm nóng dị thường (cực đoan) nhất trong thời kỳ lựa
chọn tính toán. Sở dĩ các giá trị này từ 0 đến 19 bởi vì sự không chắc chắn của số
liệu trong tương lai thu nhận được từ các mô hình mô phỏng khí hậu, để có độ tin
cậy hơn nhóm tác giả [15], [16] chỉ xác định những mùa/năm nóng, khô và ẩm nhất
trong tương lai bằng 2/3 trong 30 năm (thời kỳ tính toán), không tính đến những sự
kiện có có tần số quá cao hoặc quá thấp.
2) Tích hợp các chỉ thị khí hậu thành chỉ số CCI
Vì tất cả các chỉ thị đều thể hiện số năm nóng, ẩm, khô nhất trong thời đoạn
tương lai theo cùng một nguyên tắc tính, do đó sự chuẩn hóa tỷ lệ là không cần
thiết. Để tích hợp hóa, từng nhóm chỉ thị được gán một tổng các trọng số bằng 1.
Trong các nhóm, các trọng số được phân bổ đều giữa 4 nhóm chỉ thị.
Chỉ số biến đổi khí hậu CCI được tính như một giá trị trung bình được lấy
trọng số của các chỉ thị. Vì vậy có thể giả thiết các giá trị nằm trong khoảng giữa 0
đến 19. Các dấu ngoặc vuông minh họa cho các nhóm chỉ thị.
CCI = (Ihot_năm + [Idry + Iwet]năm + [0.5Ihot_JJA + 0.5Ihot_DJF]
+ [0.5(Idry + Iwet)JJA + 0.5(Idry + Iwet)DJF])/4 (2.1)
Trong đó:
Ihot_năm - Số năm nóng nhất của nhiệt độ năm (nhóm chỉ thị thứ 1);
Idry; Iwet - Số năm khô, ẩm nhất của lượng mưa năm (nhóm chỉ thị thứ 2);
Ihot_JJA ; Ihot_DJF - Số năm nóng nhất JJA/DJF (nhóm chỉ thị thứ 3);
Idry_JJA và Iwet_DJF - Số năm khô, ẩm nhất JJA/DJF (nhóm chỉ thị thứ 4).
3) Điểm mạnh và hạn chế của chỉ số CCI
a. Điểm mạnh:

33. 26
Khi nghiên cứu xây dựng chỉ số CCI, nhóm tác giả đã kiểm tra bằng cách áp
dụng các phương pháp chuẩn hóa và các nhân tố trọng số khác nhau để chọn các chỉ
thị mùa, năm và các chỉ số thành phần theo các chỉ thị có thể đại diện biểu thị cho
BĐKH. Đặc điểm chủ yếu của các kết quả không thay đổi và nó thể hiện được điểm
mạnh của CCI. Có thể tính toán chỉ số CCI với các kịch bản riêng biệt A2 và B2.
Các giá trị trung bình khu vực của chỉ số CCI cho tất cả các mô hình GCM
được tính toán cả cho phần lục địa và đại dương và chỉ cho phần lục địa. Mẫu tính
toán CCI trên 3 mô hình và cho kết quả tương tự nhau, ngoại trừ các vùng cực. Sự
giống nhau của các kết quả tính toán CCI giữa các mô hình khí hậu toàn cầu có thể
là một dấu hiệu về điểm mạnh nổi trội của chỉ số CCI.
Nhóm tác giả cũng đã kiểm nghiệm chỉ số này liên quan đến các chỉ thị biến
đổi trung bình. Kết quả cho thấy hệ số tương quan Spearman giữa chỉ số Ihot và
chênh lệch trung bình tuyệt đối giữa hai thời kỳ của nhiệt độ là 0,82. Hệ số tương
quan Spearman giữa Iwet, Idry và chỉ số chuẩn hóa lượng mưa SPI giữa hai thời kỳ
theo dấu (âm tương ứng với khô và dương tương ứng với ẩm) là khoảng 0,99. Điều
này cho thấy rằng nguyên tắc "1 trong 20 năm" áp dụng cho các sự kiện cực đoan
cũng liên quan đến biến đổi trung bình là điều mà nhìn qua sẽ không thấy rõ.
b. Hạn chế:
Mặc dầu chỉ số CCI có nhiều thế mạnh trong việc chuyển tải những thông tin
BĐKH đơn giản và được những người sử dụng đánh giá cao, nhưng nó vẫn đang
được trao đổi và tranh luận; họ thường phê phán chỉ số này chưa đủ rõ ràng và vì
vậy dễ gây ra những giải thích không đúng.
Việc kèm thêm các chỉ số bổ sung cho CCI mô tả về bão, dông tố hoặc nước
biển dâng, các chỉ số dựa trên số liệu ngày, và các chỉ thị mô tả có liên quan đến các
sự kiện dị thường như các sự kiện lạnh dị thường, có thể là những nội dung cần
được nghiên cứu tiếp theo để hoàn thiện chỉ số CCI.

34. 27
CHƯƠNG 3
ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU DỰA TRÊN HAI CHỈ SỐ
BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
Như đã trình bày, mức độ biển đổi của khí hậu có thể xác định bằng nhiều
chỉ số biến đổi khí hậu. Trong luận văn này sẽ trình bày kết quả tính toán và đánh
giá mức độ biến đổi khí hậu bằng hai chỉ số được chọn là chỉ số RCCI và CCI,
trong đó chỉ số RCCI được tính theo phương pháp của Giorgi [13], [22], [18] và chỉ
số CCI được tính theo phương pháp của nhóm tác giả Baetig [15], [16], [29].
3.1. Đánh giá biến đổi khí hậu dựa trên chỉ số RCCI và CCI
3.1.1. Xác định khung thời gian tính toán và các nhóm chỉ thị cho hai chỉ số
Để có thể sử dụng chỉ số BĐKH trong việc đánh giá BĐKH trong tương lai,
luận văn sẽ tính toán các chỉ số BĐKH thông qua bộ số liệu quan trắc thu được từ
các trạm quan trắc khí tượng/khí hậu với danh sách đã nêu ở bảng 2.1. Các phương
pháp tính toán chỉ số BĐKH thường sử dụng bộ số liệu có độ dài chuỗi đủ lớn (30
năm) nhưng ở Việt Nam phần lớn các trạm quan trắc ở phía Bắc chỉ có số liệu khí
hậu từ 1961 đến nay và ở phía Nam rất ít trạm có thời kỳ quan trắc tương tự. Do
vậy, việc tính toán các chỉ số BĐKH được tiến hành như sau:
+ Lựa chọn các trạm khí tượng có cùng độ dài chuỗi quan trắc như nhau và
phát huy hết nguồn số liệu mà luận văn thu nhận được;
+ Chỉ số BĐKH là chỉ số so sánh mức độ BĐKH theo không gian và thời
gian. Do đó luận văn sẽ tập trung so sánh và đánh giá về diễn biến không gian và
thời gian trên 7 vùng khí hậu nhằm tìm ra những vùng khí hậu và thời gian có khả
năng xảy ra biến đổi khí hậu nổi bật nhất.
Cụ thể lựa chọn khung thời gian và thời đoạn tính toán như sau:
1) Đối với chỉ số biến đổi khí hậu khu vực (RCCI)
Như đã trình bày trong phương pháp tính toán chỉ số RCCI, ở các nước các
chỉ thị mùa được chia theo 2 mùa/năm: mùa thứ nhất, từ tháng 9 đến tháng 2
(SONDJF) và mùa thứ hai: từ tháng 3 đến tháng 8 (MAMJJA).

35. 28
Trong luận văn này, biến đổi của hai yếu tố khí hậu chủ yếu là nhiệt độ và
lượng mưa được đánh giá theo hai mùa, trong đó yếu tố nhiệt độ được đánh giá theo
mùa đông (mùa lạnh) và mùa hè (mùa nóng), yếu tố mưa được đánh giá theo mùa
khô và mùa mưa.
Trong nghiên cứu khí hậu mùa mưa và mùa khô được xác định dựa theo
lượng mưa tháng. Ở Việt Nam [4], tiêu chí để xác định mùa mưa, mùa khô là một
chuỗi các tháng liên tục có lượng mưa trung bình tháng cao hơn/thấp hơn 100
mm/tháng, trong đó mùa khô là thời kỳ có các tháng với lượng mưa <100
mm/tháng, tương tự đối với mùa mưa >100 mm/tháng. Trong từng mùa, tháng thứ
nhất là tháng bắt đầu, tháng có trị số lớn nhất là tháng cao điểm và tháng cuối cùng
là tháng kết thúc mùa mưa. Với quan niệm đó, mùa mưa và mùa khô ở các vùng khí
hậu của Việt Nam được xác định theo bảng 3.1.
Đối với yếu tố nhiệt độ sự biến đổi của nó được xác định trong 2 thời kỳ sau
đây:
Thời kỳ thứ nhất - thời kỳ lạnh, 6 tháng, từ tháng 11 đến tháng 4, ký hiệu là
thời kỳ NDJFMA.
Thời kỳ thứ 2 - thời kỳ nóng, 6 tháng, từ tháng 5 đến tháng 10 và ký hiệu là
thời kỳ MJJASO.
Cho đến nay ở Việt Nam biến đổi của các yếu tố khí hậu nói chung và hai
yếu tố nhiệt độ và lượng mưa nói riêng đã và đang được xem xét theo khung thời
gian: tháng, mùa và năm, trong đó về mùa được xem xét với 4 mùa: mùa đông, mùa
xuân, mùa hè và mùa thu; mùa lạnh được đề cập đến khi xem xét biến đổi của front
lạnh [1], [8], [9].
Vì vậy, để có điều kiện so sánh với những kết quả nghiên cứu của các nước ở
Bắc bán cầu, luận văn đề xuất 2 thời kỳ như trên như một giả thiết để nghiên cứu và
chọn hai thời đoạn để tính toán.
Trên cơ sở số liệu của các trạm được đưa ra ở bảng 2.1, các chỉ thị lượng
mưa theo mùa của chỉ số RCCI được lựa chọn cho các vùng khí hậu ở nước ta như
sau (Bảng 3.1).

36. 29
Bảng 3.1. Một số đặc điểm của mùa mưa và mùa khô trên
các khu vực ở Việt Nam
Mùa mưa (tháng), " MJJASO" Mùa khô (tháng),
"NDJFMA"Vùng
khí hậu Bắt
đầu
Cao
điểm
Kết
thúc
Bắt
đầu
Kết
thúc
Tây Bắc
Tháng 4
hoặc 5
Tháng 7
và 8
Tháng 9,
10
Tháng 10
hoặc 11
Tháng 3
hoặc 4
Đông Bắc
Tháng 4
hoặc 5
Tháng 7
và 8
Tháng 9,
10
Tháng 10
hoặc 11
Tháng 3
hoặc 4
ĐB Bắc Bộ
Tháng 4
hoặc 5
Tháng 7
và 8
Tháng 10 Tháng 11
Tháng 3
hoặc 4
Bắc TB
Tháng 5
hoặc 6
Tháng 9
Tháng 9,
10
Tháng 11
hoặc 12
Tháng 3
hoặc 4
Nam TB
Tháng 8
hoặc 9
Tháng 10
và 11
Tháng 12 Tháng 1
Tháng 3
hoặc 4
Cực NamTB Tháng 5
Tháng 7,
8, 9
Tháng 10 Tháng 11
Tháng 3
hoặc 4
Tây Nguyên
Tháng 4
hoặc 5
Tháng 8,
9, 10
Tháng 10,
11
Tháng 11
hoặc 12
Tháng 3
hoặc 4
ĐB Nam Bộ Tháng 5
Tháng 8,
9, 10
Tháng 11 Tháng 12
Tháng 3
hoặc 4
Dựa trên các chuỗi số liệu có được, việc tính toán và phân tích, đánh giá
được tiến hành cho 2 thời đoạn: một thập kỷ và hai thập kỷ nhằm so sánh mức độ
biến đổi khí hậu trong các thời đoạn đó.
Đối với thời đoạn 1 thập kỷ: Lựa chọn thập kỷ 1961-1970 làm thời kỳ tham
chiếu để xem xét mức độ thay đổi của nhiệt độ, lượng mưa trung bình và biến động
của nhiệt độ và lượng mưa cho thập kỷ gần đây 1991-2000.
Đối với thời đoạn 2 thập kỷ: Lựa chọn thời đoạn hai thập kỷ 1961-1980 làm
thời kỳ tham chiếu để xem xét mức thay đổi của nhiệt độ, lượng mưa trung bình và
biến động của nhiệt độ và lượng mưa trong hai thập kỷ gần đây 1981-2000.
Do chuỗi số liệu chưa đủ dài nên để đảm bảo tính thống kê có ý nghĩa hơn,
luận văn sẽ sử dụng công thức tính độ lệch tiêu chuẩn hiệu chỉnh Sx
*
.

37. 30
2) Đối với chỉ số CCI
Như đã trình bày ở trên, để tính toán chỉ số CCI cần xác định số năm cực
đoan nóng, khô, ẩm dựa trên các chỉ thị mùa, năm của nhiệt độ và lượng mưa của
thời đoạn lựa chọn tính toán, trong đó 3 tháng mùa đông từ tháng 12 đến tháng 3
(DJF) và 3 tháng mùa hè từ tháng 6 đến tháng 8 (JJA).
Trong luận văn này, các chỉ thị mùa của nhiệt độ và lượng mưa được lựa
chọn tương tự như phương pháp tính của chỉ số CCI.
Dựa trên các chuỗi số liệu có được, việc tính toán và phân tích, đánh giá
được tiến hành cho thời đoạn hai thập kỷ: lựa chọn thời đoạn 1961-1980 làm thời
kỳ tham chiếu để xem xét mức thay đổi của nhiệt độ, lượng mưa trong hai thập kỷ
gần đây 1981-2000.
3.1.2. Tính toán và đánh giá biến đổi về 8 chỉ thị hợp phần của chỉ số RCCI
Như trên đã trình bày, để tính toán chỉ số RCCI theo phương pháp của Giorgi
cần phải xác định được giá trị của 8 biến chỉ thị về mức độ biến đổi của 2 yếu tố
nhiệt độ và lượng mưa trong 2 mùa, mỗi mùa 4 biến chỉ thị, như đã nêu trong công
thức 2.2, bao gồm:
1) Mức thay đổi của nhiệt độ trung bình (T);
2) Mức thay đổi của độ lệch chuẩn nhiệt độ (ΔσT);
3) Mức thay đổi của lượng mưa trung bình (P);
4) Mức thay đổi hệ số biến động của lượng mưa (ΔσP).
Kết quả tính toán 8 biến chỉ thị được trình bày ở Phụ lục P.1a,b. Từ các kết
quả này có thể đưa ra những nhận xét về mức độ biến đổi khí hậu dựa vào chỉ số
RCCI như dưới đây.
Để có được một bước tranh cụ thể hơn về chỉ số RCCI, trước khi đánh giá
mức độ biến đổi của nhiệt độ và lượng mưa sẽ xem xét xu thế biến đổi của nhiệt độ
và lượng mưa trong các thời kỳ tương ứng.
3.1.2.1. Các biến thành phần của RCCI theo nhiệt độ

38. 31
Xu thế biến đổi của nhiệt độ được xem xét cho cả thời kỳ từ 1961 đến 2000
và một số trạm khí tượng ở vùng khí hậu N3 thời kỳ từ 1979 đến 2000. Tính chất và
mức độ thay đổi của nhiệt độ trung bình và biến động nhiệt độ được thể hiện thông
qua hai trường hợp xem xét:
a) trường hợp thập kỷ là chênh lệch nhiệt độ trung bình và độ lệch chuẩn của
nhiệt độ giữa thập kỷ gần đây 1991-2000 và thập kỷ 1961-1970;
b) trường hợp hai thập kỷ là chênh lệch nhiệt độ trung bình và độ lệch chuẩn
của nhiệt độ giữa thời kỳ 1981-2000 và thời kỳ 1961-1980.
Các kết quả tính toán được thể hiện ở hình 3.1, 3.2, 3.3 và 3.4.
1) Xu thế biến đổi của nhiệt độ
Để phân tích xu thế biến đổi của nhiệt độ mùa và năm, chúng tôi sử dụng hệ
số A1 từ phương trình hồi quy tuyến tính. Hệ số A1 cho biết hướng dốc của đường
hồi quy, nói lên xu thế biến đổi tăng hay giảm của nhiệt độ theo thời gian. Nếu A1
âm có nghĩa là nhiệt độ giảm theo thời gian và ngược lại. Độ lớn của A1, cũng là độ
dốc của đường hồi quy cho biết tốc độ biến đổi của nhiệt độ. Trị số tuyệt đối của A1
càng lớn thì nhiệt độ biến đổi càng nhanh. Từ kết quả tính toán hệ số A1 trên bảy
vùng khí hậu được thể hiện ở bảng 3.2, hình 3.1.
Các hệ số A1 đều mang dấu dương biểu hiện sự tăng nhiệt độ trong cả nước,
ngoại trừ trạm Huế ở vùng khí hậu B4 có xu thế ngược lại. Các giá trị của hệ số A1
dao động từ 0,0 đến 0,029 trong mùa nóng và từ 0,0 đến 0,31 trong mùa lạnh. Nếu
xét theo từng vùng khí hậu nhận thấy:
+ Ở đa số trạm có xu thế tăng khá rõ, song ở một số trạm xu thế tăng chưa rõ
hoặc ít thay đổi. Các vùng khí hậu phía Bắc có nhiệt độ tăng nhanh hơn hơn các
vùng khí hậu phía Nam (ngoại trừ trạm Huế);
+ Hệ số A1 trong mùa lạnh lớn hơn trong mùa nóng, biểu hiện xu thế tăng
của nhiệt độ trong mùa lạnh lớn hơn trong mùa nóng. Tuy nhiên, ở phần phía Nam
của vùng khí hậu B4 và phần phía Bắc của vùng khí hậu N1 có xu thế ngược lại là
mùa nóng có xu thế lớn hơn đáng kể so với mùa lạnh (Bảng 3.2).

39. 32
Bảng 3.2. Hệ số A1 của phương trình hồi quy tuyến tính nhiệt độ thời kỳ 1961-2000,
và 1979-2000 đối với một số trạm vùng (N3)
Trạm
Vùng
khí hậu
MJJASO NDJFMA Trạm
Vùng
khí hậu
MJJASO NDJFMA
Sìn Hồ 0,008 0,031 Thanh Hóa 0,006 0,012
Lai Châu 0,010 0,013 Vinh 0,006 0,013
Tuần Giáo 0,029 0,030 Hương Khê 0,022 0,010
Sơn La 0,008 0,023 Tuyên Hóa 0,016 0,006
Yên Châu 0,007 0,020 Đồng Hới 0,017 0,005
Mộc Châu
B1
0,010 0,021 Huế
B4
-0,009 -0,017
Hà Giang 0,008 0,016 Tuy Hòa 0,014 0,001
Bắc Quang 0,023 0,030 Nha Trang 0,006 0,001
Yên Bái 0,004 0,020 Phan Thiết 0,013 0,005
Tuyên Quang 0,005 0,020 Quy Nhơn
N1
0,010 0,015
Cao Bằng
B2
0,005 0,013 Buôn Ma Thuột 0,011 0,016
Việt Trì 0,004 0,020 Pleiku 0,010 0,015
Vĩnh Yên 0,004 0,017 Đà Lạt
N2
0,001 0,005
Láng 0,014 0,027 Châu Đốc 0,007 0,008
Phù Liễn 0,003 0,011 Vũng Tàu 0,010 0,012
Hưng Yên 0,004 0,015 Cần Thơ 0,013 0,010
Nam Định 0,006 0,013 Sóc Trăng 0,010 0,010
Ninh Bình
B3
0,008 0,015 Cà Mau
N3
0,010 0,015
Nhiệt độ không khí
-0.020
-0.010
0.000
0.010
0.020
0.030
0.040
SìnHồ
LaiChâu
TuầnGiáo
SơnLa
YênChâu
MộcChâu
HàGiang
BắcQuang
YênBái
TuyênQuang
CaoBằng
ViệtTrì
VĩnhYên
Láng
PhùLiễn
HưngYên
NamĐịnh
NinhBình
ThanhHóa
Vinh
HươngKhê
TuyênHóa
ĐồngHới
Huế
QuyNhơn
TuyHòa
NhaTrang
PhanThiết
Pleiku
BuônMaThuột
ĐàLạt
ChâuĐốc
VũngTàu
CầnThơ
SócTrăng
CàMau
B1 B2 B3 B4 N1 N2 N3
Vùng khí hậu
HệsốA1
MJJASO NDJFMA Năm
Hình 3.1. Hệ số A1 của phương trình hồi quy tuyến tính nhiệt độ thời kỳ 1961-2000
và 1979-2000 đối với một số trạm vùng (N3)

40. 33
2) Mức độ biến đổi của nhiệt độ trung bình (T0
C)
Trong cả hai trường hợp xét, nhiệt độ thời kỳ lạnh và thời kỳ nóng đều cao
hơn thập kỷ trước (T mang dấu dương), ngoại trừ trạm Huế, cụ thể là:
+ Nhiệt độ trung bình thời kỳ 1981-2000 cao hơn nhiệt độ trung bình thời kỳ
1961-1980, phổ biến từ 0,2-0,70
C trong thời kỳ lạnh; 0,2-0,50
C trong thời kỳ nóng
và 0,2-0,40
C trong nhiệt độ năm;
+ Nhiệt độ trung bình của thập kỷ 1991-2000 cao hơn nhiệt độ trung bình
thập kỷ 1961-1970, phổ biến 0,2-0,90
C trong thời kỳ lạnh, 0,2-0,60
C trong thời kỳ
nóng và 0,2-0,50
C đối với nhiệt độ trung bình năm (Hình 3.2a,b).
Những kết quả này phù hợp với những nhận xét về xu thế tăng nhiệt độ trên
phạm vi cả nước đã được nêu trong các công trình nghiên cứu trước đây [4], [ 9].
Trườnghợp thập kỷ
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
SìnHồ
LaiChâu
TuầnGiáo
SơnLa
MộcChâu
YênChâu
HàGiang
SaPa
BắcQuang
YênBái
LạngSơn
TuyênQuang
CaoBằng
TháiNguyên
ViệtTrì
VĩnhYên
Láng
PhùLiễn
HảiDương
HưngYên
TháiBình
NamĐịnh
NinhBình
ThanhHóa
Vinh
HươngKhê
TuyênHóa
ĐồngHới
QuyNhơn
TuyHòa
NhaTrang
PhanThiết
Pleiku
BuônMaThuột
ĐàLạt
SócTrăng
CàMau
B1 B2 B3 B4 N1 N2 N3
Vùngkhí hậu
T(0
C)
NDJFMA MJJASO Năm
Hình 3.2a. Chênh lệch nhiệt độ trung bình (T0
C) mùa và năm giữa thập kỷ
1991-2000 và thập kỷ 1961-1970

41. 34
Trường hợp haithập kỷ
0.0
0.5
1.0
1.5
SìnHồ
LaiChâu
TuầnGiáo
SơnLa
MộcChâu
YênChâu
HàGiang
SaPa
BắcQuang
YênBái
LạngSơn
TuyênQuang
CaoBằng
TháiNguyên
ViệtTrì
VĩnhYên
Láng
PhùLiễn
HảiDương
HưngYên
TháiBình
NamĐịnh
NinhBình
ThanhHóa
Vinh
HươngKhê
TuyênHóa
ĐồngHới
QuyNhơn
TuyHòa
NhaTrang
PhanThiết
Pleiku
BuônMaThuột
ĐàLạt
SócTrăng
CàMau
B1 B2 B3 B4 N1 N2 N3
Vùng khíhậu
T(0
C) NDJFMA MJJASO Năm
Hình 3.2b. Chênh lệch nhiệt độ trung bình (T0
C) mùa và năm giữa thời đoạn
1981-2000 và thời đoạn 1961-1980
3) Mức thay đổi biến động của nhiệt độ (T)
Biến động của nhiệt độ trong thời kỳ/năm được xác định bằng độ lệch chuẩn
của nhiệt độ trung bình thời kỳ/năm. Độ lệch chuẩn của một yếu tố khí hậu biểu thị
cho mức độ dao động hàng năm xung quanh giá trị trung bình khí hậu (biên độ dao
động); tính chất biến đổi thể hiện qua dấu của chênh lệch theo thời gian, còn độ lớn
của chúng thể hiện mức thay đổi biến động theo thời gian. Kết quả tính toán mức
thay đổi biến động của nhiệt độ trong hai trường hợp xem xét: thập kỷ và hai thập
kỷ được thể hiện ở hình 3.3a,b và 3.4 a,b. Từ các kết quả này có thể đưa ra những
nhận xét như sau:
a) Biến động của nhiệt độ trung bình thời kỳ nóng phổ biến từ 0,2-0,40
C; từ
0,4 - 0,60
C trong thời kỳ mùa lạnh và từ 0,3-0,50
C của nhiệt độ trung bình năm.
Như vậy mức độ biến động của nhiệt độ trung bình của thời kỳ lạnh cao hơn so với
thời kỳ nóng (độ lệch chuẩn của nhiệt độ trung bình thời kỳ nóng thấp hơn độ lệch
chuẩn của nhiệt độ trung bình năm); b) Trên cùng một vùng khí hậu không có sự
khác biệt đáng kể về mức độ biến động của nhiệt độ giữa vùng cao và vùng thấp,

42. 35
vùng núi và đồng bằng; c) Ở các vùng khí hậu phía Bắc, từ B1 đến B4 mức độ biến
động của nhiệt độ trung bình trong thời kỳ lạnh, thời kỳ nóng và cả năm đều cao
hơn so với các vùng khí hậu phía Nam từ N1 đến N3 (Hình 3.3a,b).
Thời đoạn 1961-1980
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
1.6
SìnHồ
LaiChâu
TuầnGiáo
SơnLa
MộcChâu
YênChâu
HàGiang
SaPa
BắcQuang
YênBái
LạngSơn
TuyênQuang
CaoBằng
TháiNguyên
ViệtTrì
VĩnhYên
Láng
PhùLiễn
HảiDương
HưngYên
TháiBình
NamĐịnh
NinhBình
ThanhHóa
Vinh
HươngKhê
TuyênHóa
ĐồngHới
QuyNhơn
TuyHòa
NhaTrang
PhanThiết
Pleiku
BuônMaThuột
ĐàLạt
SócTrăng
CàMau
B1 B2 B3 B4 N1 N2 N3
Vùng khíhậu
Độlệchchuẩnnhiệtđộ(
0
C)
MJJASO NDJFMA Năm
Hình 3.3a. Độ lệch chuẩn của nhiệt độ trong thời đoạn 1961-1980
Thờiđoạn 1981-2000
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
1.6
SìnHồ
LaiChâu
TuầnGiáo
SơnLa
MộcChâu
YênChâu
HàGiang
SaPa
BắcQuang
YênBái
LạngSơn
TuyênQuang
CaoBằng
TháiNguyên
ViệtTrì
VĩnhYên
Láng
PhùLiễn
HảiDương
HưngYên
TháiBình
NamĐịnh
NinhBình
ThanhHóa
Vinh
HươngKhê
TuyênHóa
ĐồngHới
QuyNhơn
TuyHòa
NhaTrang
PhanThiết
Pleiku
BuônMaThuột
ĐàLạt
SócTrăng
CàMau
B1 B2 B3 B4 N1 N2 N3
Vùng khí hậu
Độlệchchuẩnnhiệtđộ(
0
C)
MJJASO NDJFMA Năm
Hình 3.3b. Độ lệch chuẩn của nhiệt độ trong thời đoạn 1981-2000

43. 36
Đối với trường hợp thập kỷ, số trạm có chênh lệch độ lệch chuẩn nhiệt độ
dương trong thời kỳ nóng, âm trong thời kỳ lạnh chiếm khoảng 90%/tổng số trạm
và hầu hết là dương đối với nhiệt độ trung bình năm.
Đối với trường hợp hai thập kỷ có sự khác nhau đáng kể so với trường hợp
thập kỷ: đa số các trạm có chênh lệch dương, rất ít các trạm có chênh lệch âm (Hình
3.4b). Như vậy, sự biến động của nhiệt độ có sự khác nhau qua các thập kỷ, nhưng
về cơ bản trong hai trường hợp được xem xét, độ lệch chuẩn của nhiệt độ thời kỳ
nóng và năm trong thập kỷ gần đây có xu thế cao hơn thập kỷ trước.
Mức thay đổi biến động của nhiệt độ (giá trị tuyệt đối của chênh lệch độ lệch
chuẩn nhiệt độ %T ) trong trường hợp thập kỷ và hai thập kỷ phổ biến trong
khoảng từ 15-35%. Trường hợp hai thập kỷ độ chênh lệch nhỏ hơn đáng kể so với
trường hợp thập kỷ (Hình 3.4a,b).
Trường hợp thập kỷ
-50
-30
-10
10
30
50
70
SìnHồ
LaiChâu
TuầnGiáo
SơnLa
MộcChâu
YênChâu
HàGiang
SaPa
BắcQuang
YênBái
LạngSơn
TuyênQuang
CaoBằng
TháiNguyên
ViệtTrì
VĩnhYên
Láng
PhùLiễn
HảiDương
HưngYên
TháiBình
NamĐịnh
NinhBình
ThanhHóa
Vinh
HươngKhê
TuyênHóa
ĐồngHới
QuyNhơn
TuyHòa
NhaTrang
PhanThiết
Pleiku
BuônMaThuột
ĐàLạt
SócTrăng
CàMau
B1 B2 B3 B4 N1 N2 N3
Vùng khí hậu
T(%)
MJJASO NDJFMA Năm
Hình 3.4a. Mức thay đổi biến động của nhiệt độ (T%) trong trường hợp thập kỷ