Mục tiêu của nghiên cứu này nhằm đánh giá diễn biến và xu hướng lượng mưa tỉnh Đắk Lắk dựa trên các sản phẩm mưa vệ tinh Climate Hazards Group InfraRed Precipitation With Station Data (CHIRPS) được tính toán trung bình tháng cho giai đoạn 2000 - 2023.
Đánh giá dữ liệu mưa vệ tinh với dữ liệu đo tại 8 trạm phân bố đồng đều trên khu vực nghiên cứu, giá trị tương quan R2 đạt được 0.59 và 0.79 tương ứng với việc xem xét toàn bộ dữ liệu và loại bỏ giá trị ngoại lai do sai số đo đạc của bộ cảm. Phân tích tần suất xuất hiện cũng như phân bố trên quy mô không gian cho thấy rõ ảnh hưởng của thành phần mùa lên sự thay đổi của lượng mưa trong một năm. Đánh giá xu thế theo từng tháng áp dụng mô hình phi tham số Mann-Kendall cho thấy, giá trị Sen’s Slope nằm trong khoảng từ -0.06 đến 0.02, với các giá trị dương/âm đại diện cho xu thế tăng/giảm. Trong đó, tháng 8 là tháng cao điểm của mùa mưa thể hiện xu thế lượng mưa giảm trên toàn vùng trong khi các tháng còn lại có xu thể bình ổn hơn và tăng nhẹ. Các kết quả nghiên cứu chứng minh khả năng quan sát lượng mưa trên một khu vực rộng lớn đồng thời nhấn mạnh việc đánh giá dựa trên chuỗi thời gian dài hạn cho phép đưa ra các nhận định và kết luận tin cậy về diễn biến và xu thế thay đổi lượng mưa trong bối cảnh biến đổi khí hậu.
Từ khóa: Lượng mưa, CHIRPS; Mann-Kendall
Giới thiệu
Là một trong những biến số quan trọng của khí hậu, lượng mưa được coi là yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến quá trình BĐKH, tai biến thiên tai, cũng như các nghiên cứu liên quan đến canh tác sản xuất nông nghiệp. Về mặt thời gian, lượng mưa có sự thay đổi theo từng mùa, từng tháng và từng năm khác nhau. Trong khi đó, về mặt không gian, lượng mưa thay đổi theo vị trí địa lý tùy thuộc vào điều kiện tự nhiên và nền khí hậu cụ thể của từng khu vực.
Trong khi dữ liệu đo mưa tại trạm được đo đạc một cách chính xác, số liệu này thường chỉ có thể sử dụng để đại diện cho một vị trí cụ thể. Dữ liệu mưa trên quy mô không gian, được cung cấp qua các sản phẩm viễn thám có thể giải quyết được bài toán quan sát trên diện rộng và thời gian dài. Một số sản phẩm mưa viễn thám được sử dụng rộng rãi có thể kể tới như Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CD), Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), Climate Hazards Group InfraRed Precipitation With Station Data và CHIRPS, và Global Precipitation Measurement (GPM) [1].
Mục tiêu của nghiên cứu này là phân tích và đánh giá diễn biến lượng mưa trên khu vực tỉnh Đắk Lắk theo quy mô không gian và thời gian trong giai đoạn 24 năm (2000 - 2023) dựa vào sản phẩm mưa vệ tinh CHIRPS hàng tháng. Các sản phẩm được so sánh với số liệu đo tại các trạm đo khí tượng của tỉnh Đắk Lắk trước khi đưa vào mô hình kiểm nghiệm phi tham số Mann-Kendall để xác định xu hướng theo từng tháng.
Khu vực nghiên cứu và dữ liệu
Khu vực nghiên cứu được lựa chọn là Đắk Lắk, một tỉnh nằm ở trung tâm vùng Tây Nguyên, mang đặc trưng khí hậu nhiệt đới gió mùa cao nguyên được chia thành hai mùa rõ rệt: Mùa mưa từ tháng 5 tới tháng 10 và mùa khô từ tháng 4 đến tháng 11 năm sau. Với địa hình đa dạng, dốc thoải xen kẽ là các đồng bằng thấp ven các sông chính. Địa hình của tỉnh có hướng thấp dần theo hướng Đông Nam và Tây Bắc, tạo nên các đặc trưng khác nhau về mặt khí hậu cũng như sự phân bố lượng mưa trên địa bàn tỉnh (Hình 1).
Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm (1) dữ liệu mưa vệ tinh CHIRPS (2) dữ liệu đo mưa tại trạm. Đối với dữ liệu mưa vệ tinh, bộ dữ liệu hàng ngày CHIRPS [2] giai đoạn 1/2000 đến tháng 12/2023 được thu thập cho khu vực nghiên cứu, sau đó, được tổng hợp thành các bản đồ tổng lượng mưa hàng tháng để phục vụ đánh giá và phân tích. Dữ liệu mưa đo đạc tại 8 trạm (Hình 1) là số liệu tổng lượng mưa theo tháng từ tháng 1/2015 đến tháng 10/2020 được sử dụng để so sánh và kiểm định độ chính xác của các sản phẩm mưa vệ tinh.
Hình 1. Khu vực nghiên cứu gồm (A) Việt Nam, (B) vùng Tây Nguyên, và (C) khu vực tỉnh Đắk Lắk với giá trị nhiệt độ trung bình năm 2023 ước tính từ ảnh MODIS và vị trí các trạm đo mưa
.jpg)
Phương pháp
Giá trị tổng lượng mưa theo từng tháng được tổng hợp theo từng trạm để so sánh với các giá trị tương ứng trên sản phẩm mưa tháng CHIRPS. Mô hình hồi quy tuyến tính được sử dụng để so sánh mức độ tương quan cùng với hệ số Pearson (R2). Trước khi thực hiện so sánh, kiểm định ngoại lai Hampel 3ó-Hampel identifer được áp dụng để loại bỏ các giá trị sai số lượng mưa sai số lớn đo đạc trên ảnh vệ tinh [3].
Phương pháp kiểm nghiệm phi tham số Mann-Kendall được áp dụng cho từng tháng trong giai đoạn quan sát 2000-2023 để đánh giá xu thế trên quy mô không gian dựa vào giá trị Sen’s Slope [4]. Phương pháp này so sánh độ lớn tương đối của chuỗi mà không xét đến chính giá trị của các phần tử, giả định các giá trị quan sát là độc lập và ngẫu nhiên. Điều này tạo cho phương pháp ưu điểm tránh được xu thế giả tạo ra do một vài giá trị cục bộ gây ra khi so sánh với phương pháp tính toán xu thế tuyến tính bằng bình phương tối thiểu thông thường. Một ưu điểm nữa là với phương pháp này không cần quan tâm việc tập mẫu tuân theo quy luật phân bố nào.
Kết quả và thảo luận
Kiểm định dữ liệu mưa vệ tinh
So sánh các sản phẩm mưa vệ tinh hàng tháng với số liệu thống kê tại trạm cho thấy, trong trường hợp xét với toàn bộ số liệu hệ số tương quan R2 là 0.59, trong khi nếu loại trừ các giá trị ngoại lai (sai số do đạc trên vệ tinh) thì R2 là 0.79 (Hình 2). Trong cả hai trường hợp đều có thể kết luận các sản phẩm mưa vệ tinh có độ tương quan cao với số liệu đo tại trạm, vì vậy có thể được sử dụng phục vụ cho các phân tích xu hướng trên quy mô không gian - thời gian.
Hình 2. So sánh tương quan giữa dữ liệu mưa vệ tinh CHIRPS và số liệu đo tại trạm
.jpg)
Diễn biến lượng mưa trên quy mô không gian - thời gian
Hình 3, biểu diễn sự phân bố không gian tổng lượng mưa theo từng tháng trên địa bàn tỉnh Đắk Lắk tính trung bình trong giai đoạn thời gian 24 năm vừa qua (2020 - 2023). Có thể nhận biết rõ ràng yếu tố mùa ảnh hưởng mạnh đến lượng mưa. Vào mùa khô từ tháng 12 đến tháng 4 ghi nhận lượng mưa thấp, đặc biệt những tháng cao điểm mùa khô (tháng 1, 2) gần như không ghi nhận có mưa trên toàn tỉnh. Vào mùa mưa từ tháng 5 đến tháng 10, lượng mưa tăng dần và đạt giá trị cao nhất vào tháng 8. Khu vực ghi nhận những điểm có lượng mưa cực đại (630 mm) nằm ở khu vực phía Tây Bắc và Đông Nam của tỉnh.
Hình 3. Phân bố không gian của lượng mưa trung bình tháng tính cho giai đoạn 2000 - 20223 tại tỉnh Đắk Lắk
.jpg)
Hình 4 và 5, biểu thị tần xuất xuất hiện lượng mưa tại tỉnh Đắk Lắk tính trung bình tháng trong 24 năm (2020-2023) với các tháng có tổng lượng mưa trung bình dưới 100 m và trên 100 mm. Nhìn chung lượng mưa phân bố theo mùa khá rõ rệt, giảm vào mùa khô và tăng dần vào mùa mưa, mang đặc trưng của khí hậu nhiệt đới gió mùa. Tháng 2 là tháng ghi nhận lượng mưa thấp nhất có thể được coi là tháng khô hạn nhất với giá trị nhỏ nhất là 0 và cao nhất là 24 mm và cũng ghi nhận lượng mưa trung bình toàn vùng thấp nhất chỉ 8 mm. Tháng 8 là tháng có sự xuất hiện của lượng mưa cao nhất là 630 mm, đây cũng là giá trị cao nhất của lượng mưa trong mùa mưa trên toàn tỉnh. Lượng mưa phổ biến nhất trong tháng 8 là khoảng 344 mm.
Hình 4. Tần suất lượng mưa theo từng tháng có tổng lượng mưa trung bình dưới 100 mm trong 24 năm tại tỉnh Đắk Lắk
.jpg)
Hình 5. Tần suất lượng mưa theo từng tháng có tổng lượng mưa trung bình trên 100 mm trong 24 năm tại tỉnh Đắk Lắk
.jpg)
Phân tích xu hướng Mann-Kendall trên quy mô không gian cho từng tháng cho thấy, giá trị Sen’s Slope biễu diễn cho xu hướng tăng/giảm của lượng mưa trong giai đoạn 2000 - 2023 (Hình 6). Cụ thể, giá trị Sen’s Slope nhỏ hơn 0 cho thấy xu hướng giảm, trong khi lớn hơn 0 biểu thị xu hướng tăng. Tháng 8 là tháng cho thấy xu thế lượng mưa giảm nhiều nhất trong 24 năm vừa qua. Trong khi đó, các tháng còn lại chủ yếu có xu hướng bình ổn lượng mưa hoặc tăng nhẹ.
Hình 6. Phân bố không gian giá trị Senslope ước tính từ Mann-Kendall test theo xét theo từng tháng riêng biệt trong giai đoạn 2000 - 2023 tại tỉnh Đắk Lắk
.jpg)
Thảo luận
Các kịch bản BĐKH toàn cầu luôn xem xét lượng mưa là một yếu tố quan trọng, vì vậy mà số liệu lượng mưa trên quy mô không gian và thời gian được quan trắc một cách chính xác và tin cậy sẽ là nguồn dữ liệu đầu vào thiết yếu cho các mô hình BĐKH. Dữ liêu được sử dụng trong nghiên cứu này mới được thử nghiệm ở quy mô hàng tháng. Với khả năng của dữ liệu CHIRPS, việc mở rộng quy mô không gian (các khu vực lớn hơn) và thời gian (tần suất hàng ngày, hàng tuần, theo dõi dài hạn) hoàn toàn có thể thực hiện được song cần đáp ứng được yêu cầu xử lý dữ liệu lớn địa không gian.
Như đã nhấn mạnh vai trò của sự thay đổi theo mùa, đánh giá xu hướng trong nghiên cứu này chỉ có thể được thực hiện theo từng tháng cụ thể. Tác động của yếu tố mùa mưa và mùa khô ảnh hưởng khá mạnh đến tần suất lượng mưa. Vì vậy, để có thể đánh giá chính xác được xu hướng trong giai đoạn liên tục, các phương pháp phân tích thống kê nâng cao cần được áp dụng để triết tách riêng biệt thành phần mùa và xu hướng từ chuỗi dữ liệu quan sát. Ví dụ, các hàm phân rã dữ liệu thành các thành phần theo mùa và xu hướng có thể được áp dụng, từ đó cung cấp một góc nhìn chuẩn xác hơn về xu thế chính xác của lượng mưa tại các khu vực có nền khí hậu nhiệt đới gió mùa [5].
Kết luận
Nghiên cứu đã đánh giá xu thế biến đổi của lượng mưa theo dựa trên dữ liệu vệ tinh CHIRPS từ 1/2020 đến 12/2023 trên địa bàn tỉnh Đắk Lắk. So sánh với dữ liệu đo mưa tại trạm, các kết quả đã chỉ ra mối tương quan cao sau khi loại bỏ các giá trị nhiễu đo đạc từ vệ tinh, cho phép sử dụng nguồn dữ liệu này phục vụ các phân tích tiếp theo trên quy mô không gian và thời gian. Bản đồ tổng lượng mưa tháng tính trung bình cho giai đoạn 24 năm vừa qua cho thấy, lượng mưa thay đổi phù hợp với chu kỳ mùa trên khu vực nghiên cứu. Thêm vào đó, phân tích xu hướng Mann-Kendall cho thấy, xu hướng lượng mưa giảm trong tháng 8. Kết quả nghiên cứu mở ra tiềm năng trong việc giám sát lượng mưa dựa trên các hệ thống vệ tinh quan sát Trái đất với chu kỳ quan sát dày và quy mô khu vực rộng lớn. Đồng thời, nguồn dữ liệu vệ tinh cập nhật gần như liên tục có thể phục vụ làm đầu vào cho các mô hình tính toán kịch bản BĐKH trong tương lai, hỗ trợ ra quyết định phục vụ cụ canh tác sản xuất nông nghiệp.
Lời cảm ơn: Nghiên cứu này được hỗ trợ bởi Đề tài: “Nghiên cứu tác động của yếu tố khí hậu tới các loại hình sử dụng đất nông nghiệp tại tỉnh Đắk Lắk”, do Sở Khoa học và Công nghệ tỉnh Đắk Lắk cấp kinh phí.
Tài liệu tham khảo
1. Zhang, Y., Wu, C., Yeh, P.J.F., Li, J., Hu, B.X., Feng, P., Jun, C.: Evaluation and comparison of precipitation estimates and hydrologic utility of CHIRPS, TRMM 3B42 V7 and PERSIANN-CDR products in various climate regimes. Atmos Res. 265, (2022).
2. Chris Funk, Pete Peterson, Martin Landsfeld, Diego Pedreros: The climate hazards infrared precipitation with stations-a new environmental record for monitoring extremes. Sci Data. (2015);
3. Pearson, R.K.: Outliers in process modeling and identification. IEEE Transactions on Control Systems Technology. 10, (2002).
GIANG THỊ PHƯƠNG THẢO, NGUYỄN AN BÌNH,
NGUYỄN NGỌC ẨN, PHẠM VIỆT HÒA, NGUYỄN CAO HANH
Viện Địa lý tài nguyên TP. Hồ Chí Minh
Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam
Nguồn: Tạp chí Tài nguyên và Môi trường số 4 năm 2024
Tóm tắt: Bài báo nghiên cứu giải pháp xử lý chất thải rắn sinh hoạt (CTRSH) bền vững cho Việt Nam thông qua tích hợp công nghệ vi sinh (phân hủy sinh học) và nhiệt phân. Trước áp lực gia tăng rác đô thị và yêu cầu phát triển kinh tế tuần hoàn, phương pháp này được đề xuất nhằm tận dụng tài nguyên từ rác, giảm chôn lấp và phát thải.
Nếu ở Kỳ 1, độc giả đã thấy những định hướng chiến lược và công nghệ xanh mở ra lối đi mới cho nông nghiệp Việt, thì đến Kỳ 2, điểm nhấn lại nằm ở những giải pháp cụ thể. Từ phòng thí nghiệm, nhiều nghiên cứu khoa học đã bước ra thực tiễn, đồng hành cùng doanh nghiệp, tạo nên các mô hình thành công: từ công nghệ bảo quản mới, chế biến cà phê hiện đại, đến kinh tế tuần hoàn phụ phẩm tôm và nâng tầm sản phẩm truyền thống như nước mắm. Đây chính là những hạt nhân giúp nông sản Việt gia tăng giá trị và chinh phục thị trường quốc tế.
Cao chloroform của Bí kỳ nam (Hydnophytum formicarum Jack.) được sắc ký cột với các hệ dung môi có độ phân cực khác nhau và kết hợp với kỹ thuật sắc ký lớp mỏng để thực hiện quá trình phân lập và tinh sạch các hợp chất. Cấu trúc của các hợp chất được xác định bằng phương pháp phổ cộng hưởng từ hạt nhân và kết hợp so sánh với tài liệu tham khảo. Ba hợp chất được tinh sạch và xác định cấu trúc bao gồm luteolin (1), quercetin (2) và quercitrin (3).
Hoạt tính xua đuổi hiệu quả của p-menthan-3,8-diol (PMD) đã được chứng minh là hiệu quả an toàn cho sức khỏe, tuy nhiên, hợp chất này vẫn chưa được sử dụng phổ biến ở Việt Nam. Đã có một số công trình nghiên cứu khảo sát tổng hợp PMD chủ yếu sử dụng xúc tác acid H2SO4 loãng với các điều kiện phản ứng khác nhau về thời gian và nhiệt độ.
Cháy nổ trong sinh hoạt dân dụng vẫn là một vấn đề nhức nhối tại Việt Nam, gây ra những thiệt hại nặng nề về người và tài sản do sự bất cẩn hoặc lỗi thiết bị điện. Các hệ thống cảnh báo cháy truyền thống thường có độ trễ cao, chỉ phản ứng khi cháy đã xảy ra rõ ràng, dễ gây báo động giả và thiếu khả năng cảnh báo từ xa.
Khu vực đảo Palawan (Philippine), Sempoma SABAH (Malaysia) nằm trong khu vực nhiệt đới gió mùa với hai mùa mưa, mùa khô rõ rệt. Tại Palawan, trung bình năm nhiệt độ không khí 28,50C, độ ẩm trung bình 58,4%, tổng lượng mưa 2.920 mm, tổng số giờ nắng trong khoảng 2,180 - 2,307h, nhiệt độ nước biển 29,30C và độ muối nước biển 33,3‰.
