HIỆU CHỈNH DỮ LIỆU MƯA TỪ MÔ HÌNH MÔ PHỎNG KHÍ HẬU KHU VỰC CHO VÙNG ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG

Abstract

The Global Climate Model (GCM), a climate simulation model with large spatial resolution of 250 - 600 km², is used to study the changes of the global climate. The results from the GCM are limited to apply for evaluating climate pattern changes in a smaller area but it is rather used to provide inputs for the Regional Climate Model (RCM). However, the simulated rainfall data from the RCM is still significantly different from actual measurements, especially when the RCM covered a large range of topography (i.e. mountainous vs. deltaic system). The modification of the simulated rainfall from the RCM in accordance with the observation is an important issue as it would support policy-making in relation to the socio-economic development of certain areas. To solve this problem, we apply the cutting-and-adjusting-gradually methods from the simulation data based on the relationship with the observations to adjust the simulated results (from the RCM). This approach reduces existing gaps of the simulation and historical measurements and is applied to predict the future pattern of rainfall changes in the Mekong Delta, Vietnam.

Tóm tắt

Mô hình khí hậu toàn cầu (GCM), một mô hình mô phỏng khí hậu với độ phân giải không gian rộng lớn từ 250 đê?n 600 km², được sử dụng để nghiên cứu sự thay đổi của khí hậu toàn cầu. Mă?c du? kết quả từ mô hình khí hậu toàn cầu còn hạn chế trong viê?c sử dụng để đánh giá những thay đổi khí hậu trong một khu vực nhỏ (hơn) nhưng như?ng kê?t qua? na?y được sử dụng đê? xa?c đi?nh gia? tri? đầu vào cho các mô hình khí hậu khu vực (RCM). Tuy nhiên, dữ liệu mưa mô phỏng từ RCM vẫn còn sai lệch đáng kể so với thực tế, đặc biệt là khi RCM đươ?c ư?ng du?ng đê? mô phỏng một phạm vi rộng lớn của địa hình (ví dụ: miền núi và hệ thống đồng bằng). Việc hiê?u chi?nh lượng mưa mô phỏng từ RCM phù hợp với sô? liê?u thư?c đo là một vấn đề quan trọng nhă?m hỗ trợ cho công ta?c xây dựng các chính sách liên quan đến phát triển kinh tế - xã hội của khu vực. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi áp dụng phương pháp cắt và điều chỉnh dần từ sô? liệu mô phỏng dựa trên các mối quan hệ với sô? liệu quan sát để điều chỉnh kết quả mô phỏng. Phương pháp này làm giảm sai số giư?a sô? liê?u mô phỏng và thực đo trong quá khứ và được áp dụng để dự đoán thay đổi lượng mưa trong tương lai ở đồng bằng sông Cửu Long, Việt Nam.