Science & Technology Development Journal: Science of the Earth & Environment

An official journal of Institute for Environment and Resources, Viet Nam National University Ho Chi Minh City, Viet Nam

Skip to main content Skip to main navigation menu Skip to site footer

 Original Research

HTML

1456

Total

779

Share
Climate projection in the Srepok river basin based on new scenarios of IPCC in 2021






 Open Access  

Downloads

Download data is not yet available.

Abstract

Future forcastiong of climate change is very necessary for the locality to support socio-economic development, especially agricultural development. This study developed climate change scenarios for the Srepok River Basin based on the new scenarios released in 2021 by Intergovernmental Panel on Climate Change. The climate change scenarios were developed using the statistical downscaling method (delta change method) based on global climate projections from three CMIP6 GCMs (MIROC6, MIROC-ES2L, and MRI-ESM2). Results show that under the global warming of 1.5◦C and 2.0◦C, temperature in the study area will increase by 0.70 to 1.07◦C and rainfall will increase by 2.0 to 11.4%. Considering the medium emission scenario SSP2-4.5 and high emission scenario SSP5-8.5, both scenarios indicated a 0.88 to 2.67◦C increase in temperature and a -2.1 to 9.1% change in precipitation in the future. In addition, this study examined the uncertainty in climate prediction using different SSP scenarios and different GCMs. Results show that the uncertainty related to the use of GCMs was the largest and it recommends the use of multiple GCMs in developing climate change scenarios. The results obtained from this study will provide scientific information to support local managers in developing climate change response plans.

ĐẶT VẤN ĐỀ

Sự nóng lên toàn cầu được xem là yếu tố quan trọng làm gia tăng ảnh hưởng của BĐKH và các rủi ro liên quan trên toàn Thế giới, nhiệt độ trung bình toàn cầu tăng khoảng 1,0 °C so với thời kỳ tiền công nghiệp, trong đó giai đoạn 2015-2019 được ghi nhận là giai đoạn nóng nhất 1 . Khí hậu ấm lên có thể dẫn đến những thay đổi đáng kể về tần suất, thời gian, cường độ và phạm vi không gian của các sự kiện khí hậu cực đoan 2 , BĐKH và tác động của BĐKH đưa ra một thách thức đáng kể đối với quản lý bền vững tài nguyên nước trên toàn cầu . 3

Đầu tháng 8 năm 2021, Ủy ban Liên chính phủ về BĐKH (IPCC) đã công bố Báo cáo lần thứ 6 và dữ liệu dự báo khí hậu từ Dự án Đối chứng các mô hình khí hậu lần 6 (CMIP6). Các kết quả dự báo khí hậu từ CMIP6 đã khắc phục được các hạn chế từ các kết quả của CMIP5 như việc thể hiện các sai số nhỏ hơn trong dự báo mưa năm và mưa mùa, và các yếu tố cực đoan 4 , cũng như dự báo hiệu quả hơn về các hiện tượng khí hậu cực đoan trên nhiều khu vực nghiên cứu khác nhau 5 , 6 . Các mô hình GCM từ CMIP6 đã thể hiện sự hiệu quả trong việc tái tạo các sự kiện hạn hán hơn so với CMIP5 7 , 8 , 9 , và cũng thể hiện sự phù hợp hơn về mức độ cân bằng năng lượng toàn cầu 1 .

Trong CMIP6, các kịch bản đã được phát triển cho các kịch bản chia sẻ kinh tế - xã hội (Shared Socioeconomic Pathways - SSP) 10 , kết hợp với các đường nồng độ khí nhà kính đại diện (RCPs) đã được phát triển trong CMIP5 11 , 12 , CMIP6 cung cấp một bộ công cụ cho cộng đồng nghiên cứu BĐKH để thực hiện tích hợp, và phân tích đa lĩnh vực. Các kịch bản SSP này xem xét năm lộ trình phát triển của Thế giới khi không xem xét đến các chính sách khí hậu và các mức độ giảm thiểu tác động BĐKH khi xem xét các mục tiêu giảm thiểu phát thải khí nhà kính 13 . Năm kịch bản SSP được mô tả như sau: (1) Kịch bản SSP1 - kịch bản “bền vững” mô tả thế giới phát triển bền vững, tông trọng giá trị bảo tồn và các giới hạn của tự nhiên, giảm sự bất bình đẳng, tiêu dùng theo hướng giảm thiểu việc sử dụng tài nguyên và năng lượng, và lượng phát thải khí nhà kính ở mức thấp; (2) Kịch bản SSP2 - kịch bản “trung bình” mô tả sự phát triển dựa trên xu hướng của quá khứ và hiện tại, tăng trưởng dân số ở mức trung bình, hệ thống môi trường đối mặt với sự suy thoái nhất định, và lượng phát thải khí nhà kính ở mức trung bình; (3) Kịch bản SSP3 - kịch bản “cạnh tranh khu vực” mô tả sự phát triển theo chủ nghĩa dân tộc và các xung đột làm tăng các vấn đề toàn cầu, bất bình đẳng ngày càng gia tăng, một số khu vực bị hủy hoại môi trường nghiêm trọng, và lượng phát thải khí nhà kính ở mức cao; (4) Kịch bản SSP4 - kịch bản “bất bình đẳng” mô tả sự phân hóa giữa các khu vực phát triển và đang phát trển, các chính sách môi trường được triển khai thành công ở một số khu vực, và lượng phát thải khí nhà kính ở mức trung bình cao; và (5) Kịch bản SSP5 – kịch bản “phát triển dựa trên nhiên liệu hóa thạch” mô tả sự phát triển dựa trên việc tăng cường khai thác nguồn nhiên liệu hóa thạch và sử dụng nhiều năng lượng, một số vấn đề môi trường khu vực (ô nhiễm không khí) được giải quyết thành công, và lượng phát thải khí nhà kính ở mức rất cao 13 . Bên cạnh đó, các dự báo cho SSP1-1.9 và SSP1-2.6 cho biết khí hậu sẽ thay đổi như thế nào đối với các kịch bản tăng nhiệt độ 1,5ºC và 2,0ºC 10 . Việc công bố kết quả dự báo khí hậu từ CMIP6 này sẽ mở ra nhiền nghiên cứu về ứng dụng các kết quả này trong đánh giá tác động của BĐKH trong thời gian tới.

Xây dựng kịch bản BĐKH thường được thực hiện bằng cách dựa vào các kết quả dự báo khí hậu từ các mô hình hoàn lưu chung (GCM) dưới ảnh hưởng của các kịch bản phát thải khí nhà kính. Tuy nhiên, các kết quả từ mô hình GCM này thường phù hợp cho đánh giá thay đổi khí hậu ở quy mô toàn cầu. Bên cạnh đó, độ phân giải của các ô lưới của mô hình GCM tương đối thô (>100 km) và không phù hợp cho đánh giá thay đổi khí hậu ở quy mô khu vực hoặc địa phương (ví dụ ở quy mô lưu vực sông hoặc theo tỉnh, thành phố) 14 , 15 . Do đó, các kết quả từ mô hình GCM thường được yêu cầu phải chi tiết hóa hoặc thực hiện quá trình chuyển đổi thông tin khí hậu từ quy mô toàn cầu xuống quy mô khu vực trước khi áp dụng đánh giá khí hậu cho quy mô địa phương. Có hai phương pháp chi tiết hóa thường được sử dụng trong xây dựng kịch bản BĐKH cho địa phương bao gồm phương pháp chi tiết hóa động lực và phương pháp chi tiết hóa thống kê 16 . So sánh với phương pháp chi tiết hóa động lực (thường liên quan đến việc sử dụng các mô hình khí hậu vùng), phương pháp chi tiết hóa thống kê thể hiện sự hiệu quả hơn trong xây dựng một tập hợp các bản kịch bản BĐKH từ nhiều mô hình GCM với khối lượng tính toán ít hơn và phù hợp các các nghiên cứu đánh giá tác động.

Một phương pháp chi tiết hóa thống kê thường được sử dụng và đã chứng minh được hiệu quả trong các nghiên cứu đánh giá tác động của BĐKH có thể kể đến là phương pháp thay đổi hệ số delta 17 , 18 , phương pháp này đã thể hiện tính hiệu quả trong việc hiệu chỉnh độ lệch của các mô hình khí hậu trong nhiều nghiên cứu đánh giá sự thay đổi khí hậu trong tương lai 19 , 20 , đây cũng được xem là phương pháp đơn giản để hiệu chỉnh các dự báo khí hậu theo quy mô lớn để tham chiếu về quy mô nghiên cứu có độ phân giải chi tiết hơn 21 . Do đó, phương pháp này được lựa chọn để xây dựng kịch bản khí hậu tương lai trong nghiên cứu này.

Lưu vực sông Sêrêpốk nằm ở khu vực Tây Nguyên và đóng vai trò quan trọng trong phát triển nông nghiệp của khu vực, đặc biệt là các sản phẩm cây công nghiệp như cà phê, tiêu, điều, và cao su. Trong những năm gần đây, tác động của BĐKH đã tạo ra nhiều thách thức đối với sản xuất nông nghiệp của lưu vực. Theo kịch bản BĐKH của Bộ Tài nguyên và Môi trường năm 2016 22 , nhiệt độ của lưu vực sông Sêrêpốk đã tăng khoảng 0,62°C và lượng mưa tăng khoảng 8,6% trong giai đoạn 1958-2014. Bên cạnh đó, BĐKH làm tăng cường độ và tần suất xuất hiện của các yếu tố cực đoan (hạn hán) đã có tác động lớn đến hệ thống nông nghiệp của khu vực. Theo báo cáo của Tổ chức Lương thực và nông nghiệp (FAO), tỉnh Đắk Lắk có hơn 109 ngàn ha diện tích cây trồng bị ảnh hưởng và thiệt hại gần 3,3 ngàn tỷ đồng do đợt hạn năm 2016 gây ra 23 . Do đó, các thông tin dự báo sự thay đổi khí hậu trong tương lai là rất cần thiết cho địa phương nhằm phục vụ phát triển kinh tế - xã hội, đặc biệt là sản xuất nông nghiệp. Một số nghiên cứu xây dựng kịch bản BĐKH đã thực hiện cho lưu vực sông Sêrêpốk dựa trên các kết quả từ CMIP3, và CMIP5 bằng các công cụ chi tiết hóa như LARS-WG, thay đổi hệ số delta, và mô hình khí hậu PRECIS , 24 , 25 , 26 , 27 tuy nhiên hiện nay chưa có nghiên cứu nào thực hiện CMIP6 ở Việt Nam nói chung và lưu vực Sêrêpốk nói riêng.

Mục tiêu của nghiên cứu này là xây dựng kịch bản cho lượng mưa và nhiệt độ trong tương lai dựa trên các kịch bản SSP (xem xét đến kịch bản ấm lên toàn cầu ở mức 1,5°C và 2,0°C) từ các mô phỏng của CMIP6 cho lưu vực sông Sêrêpốk. Những kết quả đạt được từ nghiên cứu này được kỳ vọng sẽ cung cấp thông tin khoa học hỗ trợ các nhà quản lý và hoạch định chính sách xây dựng các chiến lược ứng phó trong bối cảnh BĐKH hiện nay.

KHU VỰC NGHIÊN CỨU

Lưu vực sông Sêrêpốk là một trong những tiểu lưu vực của sông Mê Công và nằm ở khu vực Tây nguyên của Việt nam, ở vĩ độ 11°45 - 13°15 độ Bắc và kinh độ 107°15 - 109° độ Đông, với độ cao địa hình khoảng từ 140m đến 2400m so với mực nước biển. Sông Srêpôk được hình thành bởi hai phụ lưu chính là sông Krông Nô và sông Krông Ana. Tổng diện tích của lưu vực này là khoảng 12.000 km 2 với dân số 2,3 triệu người vào năm 2018 28 , với nông nghiệp là hoạt động kinh tế chính. Khu vực có khí hậu nhiệt đới gió mùa với mùa mưa từ tháng 5 đến tháng 10, và mùa khô từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau, độ ẩm 78-83%) và lượng mưa hàng năm dao động từ 1.700 mm đến 2.300 mm và có mùa khô và mưa rõ rệt.

Lượng mưa trung bình hàng năm của lưu vực là khoảng 1.973 mm, với khoảng 80% lượng mưa xảy ra trong các tháng mùa mưa, nhiệt độ trung bình năm giai đoạn 2011 - 2015 dao động khoảng 23,1 - 24,1 o C, biên độ dao động nhiệt các tháng trong năm thấp (khoảng 4 - 5 o C) 29 . Tổng cộng có năm trạm đo mưa và bốn trạm khí tượng ( Figure 1 ).

Figure 1 . Khu vực nghiên cứu

Figure 1 Khu vực nghiên cứu

[Download figure]

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Các bước xây dựng kịch bản BĐKH cho lưu vực sông Sêrêpốk được trình bày ở Figure 2 . Trong nghiên cứu này, xem xét 04 kịch bản SSP (SSP1-1.9, SSP1-2.6, SSP2-4.5, và SSP5-8.5) từ 03 mô hình GCM (MIROC6, MIROC-ES2L, và MRI-ESM2), các mô hình GCM này được trích xuất từ kết quả đầu ra của CMIP6, các kịch bản được lựa chọn dựa trên sự xem xét mức độ ảnh hưởng thấp nhất và nghiêm trọng nhất đối với khu vực nghiên cứu. Các kết quả từ các mô hình GCM của CMIP6 này sẽ được chi tiết hóa cho khu vực nghiên cứu bằng phương pháp thay đổi hệ số delta. Chi tiết phương pháp thay đổi hệ số delta và các số liệu sử dụng trong nghiên cứu sẽ được trình bày chi tiết ở các mục bên dưới.

Figure 2 . Khung phương pháp xây dựng kịch bản BĐKH

Figure 2 Khung phương pháp xây dựng kịch bản BĐKH

[Download figure]

Dữ liệu phục vụ nghiên cứu

Các dữ liệu mưa và nhiệt độ theo tháng giai đoạn 1986-2010 tại 5 trạm đo mưa và 4 trạm khí tượng trên khu vực nghiên cứu được thu thập tại Trung tâm Thông tin dữ liệu Khí tượng Thủy văn Quốc gia. Table 1 trình bày các trạm đo mưa và khí tượng sử dụng trong nghiên cứu.

Table 1 Dữ liệu mưa và nhiệt độ sử dụng trong nghiên cứu

Trong bất kỳ một nghiên cứu dự báo khí hậu nào, dự báo khí hậu cho “thời kỳ cơ sở” cũng được thực hiện. Thuật ngữ “kịch bản thời kỳ cơ sở” đề cập đến các tình huống dựa trên giả định rằng không có chính sách hoặc biện pháp giảm thiểu, giai đoạn này được xem như chưa áp dụng các chính sách giảm thiểu tác động của BĐKH, do đó dữ liệu giai đoạn 1986 - 2010 được lựa chọn trong nghiên cứu này.

Phương pháp thay đổi hệ số delta

Delta change là một phương pháp đơn giản và được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu xây dựng kịch bản BĐKH trong tương lai. Về cơ bản, các hệ số delta (CF) theo tháng sẽ được tính dựa vào sự khác biệt của các biến khí hậu (mưa hoặc nhiệt độ) trong giai đoạn hiện trạng và giai đoạn tương lai được mô phỏng từ mô hình GCM. Sau đó, các hệ số delta này sẽ được sử dụng để hiệu chỉnh số liệu quan trắc tại các trạm khí tượng để phát sinh các dự báo khí hậu cho giai đoạn tương lai ( Figure 3 ). Các công thức tính toán cho yếu tố lượng mưa và nhiệt độ được trình bày như sau:

Figure 3 . Phương pháp thay đổi hệ số delta

Figure 3 Phương pháp thay đổi hệ số delta

[Download figure]

Đối với nhiệt độ

Trong đó:

  • CFk : Yếu tố thay đổi trung bình hàng tháng vào tháng k

  • : Nhiệt độ mô phỏng của GCM cho giai đoạn tương lai vào tháng k

  • : Nhiệt độ mô phỏng của GCM cho giai đoạn tham chiếu vào tháng k

  • : Nhiệt độ tương lai tại ngày i của tháng k

  • : Nhiệt độ quan trắc tại ngày i của tháng k.

Đối với lượng mưa

Trong đó:

CF k : Yếu tố thay đổi trung bình hàng tháng vào tháng k .

: Lượng mưa mô phỏng của GCM cho giai đoạn tương lai vào tháng k .

: Lượng mưa mô phỏng của GCM cho giai đoạn tham chiếu tháng k .

: Lượng mưa tương lai tại ngày i của tháng k .

: Lượng mưa quan trắc tại ngày i của tháng k .

Trong nghiên cứu này, các kịch bản biến đổi khí hậu được xây dựng dựa vào 4 kịch bản SSP, bao gồm SSP1-1.9 (giới hạn sự ấm lên toàn cầu ở mức 1,5°C), SSP1-2.6 (giới hạn sự ấm lên toàn cầu ở mức 2,0°C), SSP2-4.5 (kịch bản phát thải trung bình), và SSP5-8.5 (kịch bản phát thải cao). Ba giai đoạn tương lai được xem xét trong nghiên cứu, đó là giai đoạn ngắn hạn (2021-2045), giai đoạn trung hạn (2046-2070) và giai đoạn dài hạn (2071 -2095). Các kịch bản khí hậu trong tương lai của khu vực nghiên cứu được xây dựng dựa vào kết quả dự báo khí hậu của 03 mô hình GCM từ CMIP6 được trình bày trong Table 2 . Các mô hình này được lựa chọn dựa theo hiệu quả mô phỏng khí hậu cho khu vực Đông Nam Á 4 .

Table 2 Ba mô hình GCM từ CMIP6 sử dụng trong nghiên cứu

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Kịch bản khí hậu cho lưu vực sông Sêrêpốk

Đặc trưng nhiệt độ và lượng mưa cho lưu vực Sêrêpốk được tính từ dữ liệu tại các trạm quan trắc trên lưu vực (05 trạm đo mưa, và 04 trạm khí tượng) bằng đa giác Thiessen. Figure 4 thể hiện sự thay đổi nhiệt độ và lượng mưa trong giai đoạn tương lai so với thời kỳ cơ sở (1986 - 2010) cho lưu vực Sêrêpốk dựa trên giá trị trung bình của 3 mô hình GCM (MIROC6, MIROC-ES2L, và MRI-ESM2).

Theo kịch bản SSP1-1.9 (ấm lên toàn cầu 1,5°C) và SSP1-2.6 (ấm lên toàn cầu 2,0°C), nhiệt độ của lưu vực sông Sêrêpốk được dự báo tăng khoảng 0,70 đến 0,99°C và 0,87 đến 1,07°C trong giai đoạn 2020-2095. Về sự thay đổi lượng mưa, cả hai kịch bản đều dự báo lượng mưa năm sẽ tăng trong tương lai, khoảng 5,0 đến 11,4% cho kịch bản SSP1-1.9 và 2,0 đến 8,2% cho kịch bản SSP1-2.6. Xem xét sự thay đổi theo mùa, lượng mưa mùa được dự báo có xu hướng tăng khoảng cho cả mùa mưa và mùa khô. Cụ thể, lượng mưa mùa mưa tăng 4,1 đến 10,0% cho kịch bản SSP1-1.9 và 1,5 đến 7,1% cho kịch bản SSP1-2.6. Bên cạnh đó, lượng mưa mùa khô tăng 8,5 đến 17,7% cho kịch bản SSP1-1.9 và 4,5 đến 17,2% cho kịch bản SSP1-2.6.

Figure 4 . Sự thay đổi lượng mưa và nhiệt độ trên lưu vực trong tương lai.

Figure 4 Sự thay đổi lượng mưa và nhiệt độ trên lưu vực trong tương lai.

[Download figure]

Đối với kịch bản SSP2-4.5 (kịch bản phát thải trung bình) và SSP5-8.5 (kịch bản phát thải cao), nhiệt độ tăng khoảng 0,88 đến 1,70°C và 0,98 đến 2,67°C. Lượng mưa năm được dự báo tăng 0,7 đến 6,6% cho kịch bản SSP2-4.5. Đối với kịch bản SSP5-8.5, lượng mưa được dự báo giảm -2,1% cho giai đoạn ngắn hạn và tăng 6,8% và 9,1% cho giai đoạn trung hạn và dài hạn.

Nhìn chung, kịch bản BĐKH dự báo nhiệt độ và lượng mưa đều tăng trong tương lai, trừ giai đoạn ngắn hạn ở kịch bản SSP5-8.5 dự báo lượng mưa giảm. So sánh với kết quả nghiên cứu trước đây của nhóm tác giả Đào Nguyên Khôi và cộng sự (2015) 30 , kết quả cho thấy cho thấy nhiệt độ tăng 0,3 đến 2,1°C cho kịch bản phát thải cao A2 và 0,3 đến 1,0°C cho kịch bản phát thải thấp B2. Trong nghiên cứu này, lượng mưa cũng được dự báo tăng 0,6 đến 8,2% cho kịch bản A2 và 1,8 đến 9,3% cho kịch bản B2. Bên cạnh đó, trong kịch bản BĐKH của Bộ Tài nguyên Môi trường (TNMT) năm 2016, dự báo trong giai đoạn tương lai ở lưu vực sông Sêrêpốk, theo kịch bản RCP4.5 nhiệt độ tăng 0,70 đến 1,85 °C, RCP8.5 nhiệt độ tăng 0,90 đến 3,35 °C. Đối với yếu tố lượng mưa, trong kịch bản RCP4.5 lượng mưa tăng 6,5 đến 11%, và kịch bản RCP8.5 lượng mưa tăng 5,2 đến 15,0%. Sự so sánh cho thấy kết quả của 03 kịch bản BĐKH cho lưu vực sông này đều thể hiện sự tương đồng về xu hướng mặc dù có sự khác nhau về độ lớn gia tăng. Sự khác nhau về độ lớn của sự tăng nhiệt độ và lượng mưa có thể được giải thích bằng sự khác biệt trong việc sử dụng các dự báo khí hậu toàn cầu (CMIP6 được dùng trong nghiên cứu này, CMIP5 được dùng trong kịch bản của Bộ TNMT năm 2016, và CMIP3 được dùng cho nghiên cứu của Khôi và cộng sự năm 2015).

Đánh giá tính bất định trong dự báo khí hậu

Bên cạnh dự báo sự thay đổi khí hậu trong tương lai cho lưu vực sông Sêrêpốk, nghiên cứu này còn xem xét tính bất định trong kết quả dự báo khí hậu đến từ việc sử dụng các kịch bản SSP khác nhau và các mô hình GCM khác nhau.

Figure 5 . Tính bất định trong kết quả dự báo khí hậu với 04 kịch bản SSP trong mô hình MIROC6

Figure 5 Tính bất định trong kết quả dự báo khí hậu với 04 kịch bản SSP trong mô hình MIROC6

[Download figure]

Figure 6 . Tính bất định trong kết quả dự báo khí hậu với 03 mô hình GCM dưới kịch bản SSP2-4.5

Figure 6 Tính bất định trong kết quả dự báo khí hậu với 03 mô hình GCM dưới kịch bản SSP2-4.5

[Download figure]

Xem xét tính bất định đến từ việc sử dụng các kịch bản SSP khác nhau ( Figure 5 ), kết quả cho thấy nhiệt độ dao động khoảng 0,39 đến 0,79°C cho giai đoạn ngắn hạn, 0,64 đến 1,72°C cho giai đoạn trung hạn, và 0,58 đến 2,64°C cho giai đoạn dài hạn. Sự thay đổi lượng mưa là 6,5 đến 20,3% cho giai đoạn ngắn hạn, 9,9 đến 21,1% cho giai đoạn trung hạn, và 14,8% đến 17,2% cho giai đoạn dài hạn, phần trăm thay đổi lượng mưa cao thường đến từ những tháng mùa khô, những tháng này có lượng mưa rất ít cho nên mặc dù lượng mưa tăng lên ít nhưng phần trăm thay đổi lại rất đáng kể.

Nhìn chung, tính bất định liên quan đến việc sử dụng các kịch bản SSP trong các mô hình CMIP6 là đáng kể. Xem xét tính bất định của kết quả dự báo khí hậu liên quan đến việc sử dụng các mô hình GCM khác nhau dưới ảnh hưởng của kịch bản SSP2-4.5 ( Figure 6 ) cho thấy nhiệt độ dao động khoảng 0,60 đến 1,43°C cho giai đoạn ngắn hạn, 1,28 đến 2,21°C cho giai đoạn trung hạn, và 1,68 đến 2,54°C cho giai đoạn dài hạn. Bên cạnh đó, lượng mưa thay đổi -12,9 đến 13,0% cho giai đoạn ngắn hạn, -20,9 đến 13,1% cho giai đoạn trung hạn, và -16,4 đến 18,8% cho giai đoạn dài hạn. So sánh với tính bất định đến từ việc sử dụng các kịch bản SSP khác nhau, tính bất định đến từ việc sử dụng các mô hình GCM khác nhau là lớn nhất. Do đó, kết quả từ đánh giá tính bất định nhấn mạnh việc sử dụng nhiều mô hình GCM trong đánh giá khí hậu là cần thiết.

KẾT LUẬN

Nghiên cứu cho thấy nhiệt độ và lượng mưa của lưu vực sông Sêrêpốk được dự báo là tăng trong tương lai. Cụ thể, nhiệt độ ở khu vực nghiên cứu tăng 0,70 đến 1,07°C và lượng mưa tăng 2,0 đến 11,4% dưới ảnh hưởng của nhiệt độ toàn cầu tăng 1,5°C và 2,0°C. Bên cạnh đó, nhiệt độ tăng 0,88 đến 2,67°C và lượng mưa tăng -2,1 đến 9,1% dưới ảnh hưởng của các kịch bản SSP2-4.5 và SSP5-8.5. Một kết quả khác của nghiên cứu cho thấy tính bất định liên quan đến việc sử dụng các kịch bản SSP khác nhau và các mô hình GCM khác nhau và đáng kể và tính bất định liên quan đến việc sử dụng các mô hình GCM là lớn nhất. Kết quả này nhấn mạnh việc sử dụng nhiều mô hình GCM trong nghiên cứu tác động của BĐKH. Việc phát triển hướng nghiên cứu này trong việc mở rộng các kịch bản phát thải, và mô hình toàn cầu cho những khu vực nghiên cứu khác nhau sẽ được quan tâm trong những nghiên cứu tiếp theo của nhóm tác giả.

LỜI CÁM ƠN

Nghiên cứu này được tài trợ bởi Quỹ Phát triển Khoa học và Công nghệ Quốc gia (NAFOSTED) trong khuôn khổ đề tài mã số 105.06-2019.20.

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

BĐKH : Biến đổi khí hậu

CMIP6 : Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 - Dự án đối chứng các mô hình khí hậu lần 6

GCM : General Circulation Model - Mô hình hoàn lưu chung

IPCC : Intergovernmental Panel on Climate Change - Ủy ban liên chính phủ về biến đổi khí hậu

SSP : Shared Socioeconomic Pathway – Kịch bản chia sẻ kinh tế - xã hội

XUNG ĐỘT LỢI ÍCH

Tác giả cam kết rằng không có xung đột lợi ích.

ĐÓNG GÓP CỦA CÁC TÁC GIẢ

Phạm Thị Thảo Nhi: phương pháp, thu thập dữ liệu, tính toán và phân tích kết quả, viết bản thảo

Đỗ Quang Lĩnh: thu thập dữ liệu, tính toán và phân tích kết quả

Trần Đức Dũng: tính toán và phân tích kết quả, viết và chỉnh sửa bản thảo

Đào Nguyên Khôi: lên ý tưởng, phương pháp, viết và chỉnh sửa bản thảo

References

  1. IPCC. Special Report：global warming of 1.5 °C. Cambridge University Press, Cambridge, UK, New York, USA. 2018. . ;:. Google Scholar
  2. IPCC. Managing the risks of extreme events and disasters to advance climate change adaptation. A Special Report of Working Groups I and II of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, UK, and New York, NY, USA. 2012. . ;:. Google Scholar
  3. Ostfeld A, Barchiesi S, Bonte M, Collier CR, Cross K, Darch G, Wright J. Climate change impacts on river basin and freshwater ecosystems: some observations on challenges and emerging solutions. Journal of Water and Climate Change. 2012; 3(3):171-184. . ;:. Google Scholar
  4. Iqbal Z, Shahid S, Ahmed K, Ismail T, Ziarh GF, Chung ES, Wang X. Evaluation of CMIP6 GCM rainfall in mainland Southeast Asia. Atmospheric Research. 2021; 254:105525. . ;:. Google Scholar
  5. Di Luca A, Pitman AJ, & Elía R. Decomposing temperature extremes errors in CMIP5 and CMIP6 models. Geophysical Research Letters. 2020; 47(14):e2020GL088031. . ;:. Google Scholar
  6. Laurie A, & Mathew B. How well do CMIP6 historical runs match observed Northeast US precipitation and extreme precipitation-related circulation?. Journal of Climate. 2020; 33(22):9835-9838. . ;:. Google Scholar
  7. Kamal AM, Hossain F, & Shahid S. Spatiotemporal Changes in Rainfall and Droughts of Bangladesh for 1.5º and 2ºC Temperature Rise Scenarios of CMIP6 Models. Theoretical and Applied Climatology, 2021. . ;:. Google Scholar
  8. Khan JU, Islam AKMS, Das MK, Mohammed K, Bala SK, Tarekul Islam M. Future changes in meteorological drought characteristics over Bangladesh projected by the CMIP5 multi-model ensemble. Climatic Change. 2020; 162:667-685. . ;:. Google Scholar
  9. Wild M. The global energy balance as represented in CMIP6 climate models. Climate Dynamics. 2020; 55:553-577. . ;:. PubMed Google Scholar
  10. O'Neill BC, Kriegler E, Ebi KL, Kemp-Benedict E, Riahi K, Rothman DS, van Ruijven BJ, van Vuuren DP, Birkmann J, Kok K, Levy M, & Solecki W. The roads ahead: narratives for shared socioeconomic pathways describing world futures in the 21st century. Global Environmental Change. 2017; 42:169-180. . ;:. Google Scholar
  11. Moss RH, Edmonds JA, Hibbard KA, Manning MR, Rose SK, van Vuuren DP, Carter TR, Emori S, Kainuma M, Kram T, Meehl GA, Mitchell JFB, Nakicenovic N, Riahi K, Smith SJ, Stouffer RJ, Thomson AM, Weyant JP, Wilbanks T. The next generation of scenarios for climate change research and assessment. Nature. 2010; 463:747-756. . ;:. PubMed Google Scholar
  12. Van Vuuren DP, Riahi K, Moss R, Edmonds J, Thomson A, Nakicenovic N, Kram T, Berkhout F, Swart R, Janetos A, Rose SK, & Arnell N. A proposal for a new scenario framework to support research and assessment in different climate research communities. Global Environmental Change. 2012; 22:21-35. . ;:. Google Scholar
  13. Riahi K, Van Vuuren DP, Kriegler E, Edmonds J, O'neill BC, Fujimori S, & Tavoni, M. The Shared Socioeconomic Pathways and their energy, land use, and greenhouse gas emissions implications: An overview. Global environmental change. 2017; 42:153-168. . ;:. Google Scholar
  14. Luo Y, Ficklin DL, Liu X, Zhang M. Assessment of climate change impacts on hydrology and water quality with a watershed modeling approach. Science of Total Environment. 2013; 450-451:72-82. . ;:. PubMed Google Scholar
  15. Bates BC, Kundzewicz ZW, Wu S, Palutikof JP Climate Change and Water. Technical Paper of the Intergovernmental Panel on Climate Change. IPCC Secretariat, Geneva. 2008. . ;:. Google Scholar
  16. Wilby RL, Dawson CW. SDSM - A decision support tool for the assessment of regional climate change impacts. Environmental Modelling & Software. 2007; 17:145-157. . ;:. Google Scholar
  17. Dai C, Qin XS, Lu WT, Huang Y. Assessing adaptation measures on agricultural water productivity under climate change: A case study of Huai River Basin, China. Science of Total Environment. 2020; 721:137777. . ;:. PubMed Google Scholar
  18. Anapalli SS, Pinnamaneni SR, Fisher DK, & Reddy KN. Vulnerabilities of irrigated and rainfed corn to climate change in a humid climate in the Lower Mississippi Delta. Climatic Change. 2021; 164(1):1-18. . ;:. Google Scholar
  19. Cherkauer KA, Sinha T. Hydrologic impacts of projected future climate change in the Lake Michigan region. Great Lakes Research. 2010; 36:33-50. . ;:. Google Scholar
  20. Coats R, Dettinger M, Riverson J, Reuter J, Sahoo G, et al. Projected 21st century trends in hydro climatology of the Tahoe Basin. Quaternary International. 2013; 310:pp-pp. . ;:. Google Scholar
  21. Htut AY, Shrestha S, Nitivattananon V, & Kawasaki A. Forecasting climate change scenarios in the Bago River Basin, Myanmar. Journal of Earth Science & Climatic Change. 2014; 5(9):2157-7617. . ;:. Google Scholar
  22. Bộ TN&MT. Kịch bản biến đổi khí hậu và nước biển dâng cho Việt Nam. NXB Tài nguyên môi trường và Bản đồ Việt Nam. 2016; 188 trang. . ;:. Google Scholar
  23. FAO. "El Nino" event in Vietnam: Agriculture, food security, and lielihood needs assessment in response to drought and salt water intrusion. Food and Agricultural Organizations of the United Nations. 2016; 75 pp. . ;:. Google Scholar
  24. Huyen NT, Tu LH, Tram VNQ, Minh DN, Liem ND, & Loi NK. Assessing the impacts of climate change on water resources in the Srepok watershed, Central Highland of Vietnam. Journal of Water and Climate Change. 2017; 8(3):524-534. . ;:. Google Scholar
  25. Khoi DN. Impacts of climate change on hydrology in the Srepok watershed, Vietnam. IAHS Publication. 2013; 359:111-118. . ;:. Google Scholar
  26. Khoi DN, & Hang PTT. Uncertainty assessment of climate change impacts on hydrology: a case study for the Central Highlands of Vietnam. In Managing Water Resources under Climate Uncertainty. Springer, Cham. 2015; 31-44. . ;:. Google Scholar
  27. Nhi Phạm Thị Thảo, Khôi Dào Nguyên. Dự đoán biến đổi khí hậu trong tương lai ở lưu vực sông Sêrêpốk với mô hình LARS-WG dưới các kịch bản CMIP5. Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ - Natural Sciences. 2021; 5(2): 1101-1111. . ;:. Google Scholar
  28. Ủy Ban sông Mê Công Việt Nam. Lưu vực sông Sê San - Sêrêpốk. 2018. . ;:. Google Scholar
  29. MRC. Transboundary Water Resources Management Issues in the Sesan and Srepok River Basins. Mekong River Commission, Vientiane, Lao PDR. 2017; 44p. . ;:. Google Scholar
  30. Khôi Dào Nguyên, Nhi Phạm Thị Thảo, Quang Châu Nguyễn Xuân. Xây dựng kịch bản biến đổi khí hậu cho lưu vực sông Sêrêpốk bằng công cụ SDSM. Tạp chí Khí tượng Thủy văn. 2015; 651:24-40. . ;:. Google Scholar


Author's Affiliation
Article Details

Issue: Vol 5 No SI1 (2021): Special Issue 1: Application of science & technology on environment and natural resources for community services in the southern area
Page No.: SI27-SI36
Published: Nov 6, 2021
Section: Original Research
DOI: https://doi.org/10.32508/stdjsee.v5iSI1.651

 Copyright Info

Creative Commons License

Copyright: The Authors. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License CC-BY 4.0., which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.

Funding data


 How to Cite
Nhi, P., Linh, D., Dung, T., & Dao, K. (2021). Climate projection in the Srepok river basin based on new scenarios of IPCC in 2021. Science & Technology Development Journal: Science of the Earth & Environment, 5(SI1), SI27-SI36. https://doi.org/https://doi.org/10.32508/stdjsee.v5iSI1.651


 Download Citation
 Cited by

Article level Metrics by Paperbuzz/Impactstory
Article level Metrics by Altmetrics

 Article Statistics
HTML = 1456 times
PDF   = 779 times
XML   = 0 times
Total   = 779 times