class="bi x0 y0 w1 h1"

BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG
VIỆN KHOA HỌC KHÍ TƢỢNG THỦY VĂN VÀ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU TUYỂN TẬP BÁO CÁO
HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA VỀ
KHÍ TƢỢNG, THỦY VĂN, MÔI TRƢỜNG VÀ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU

(LẦN THỨ XVII)
5. Ảnh hƣởng của vai trò ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF đối với cấu
trúc bão Ketsana (2009) 28
Nguyễn Thị Hoan, Hoàng Đức Cường, Nguyễn Văn Hiệp
6. Nghiên cứu sự biến đổi mùa nhiệt khu vực Đông Bắc Bắc Bộ 34
Nguyễn Thị Lan Hương
7. Nghiên cứu đặc điểm khí hậu Biển Đông 40
Mai Văn Khiêm, Trần Thục, Lã Thị Tuyết, Trương Thị Thanh Thủy,
Hoàng Đức Cường
8. Đánh giá khả năng mô phỏng nhiệt độ của mô hình REGCM và NHRCM
trên khu vực Việt Nam 47
Nguyễn Mạnh Linh, Kiều Thị Xin
9. Quan trắc mƣa bằng công nghệ viễn thám G-WADI PERSIANN-CCS
GEOSERVER 54
Trương Hoài Thanh
10. Phân vùng khí hậu Sơn La 59
Trần Thị Thảo, Lã Thị Tuyết, Hoàng Đức Cường
11. Hoạt động của bão và áp thấp nhiệt đới ở Tây Bắc Thái Bình Dƣơng và biển
Đông năm 2013 66
Nguyễn Thị Xuân, Trần Đình Trọng, Lã Thị Tuyết, Mai Văn Khiêm, Nguyễn
Văn Hiệp, Vũ Anh Tuấn
ii

KHÍ TƢỢNG NÔNG NGHIỆP
12. Ứng dụng mô hình ORYZA2000 để đánh giá mức giảm năng suất lúa do

21. Bƣớc đầu đánh giá tiềm năng giảm phát thải khí nhà kính từ việc phát triển
điện gió ở Việt Nam 137
Huỳnh Thị Lan Hương, Vương Xuân Hòa, Nguyễn Thị Liễu, Đào Minh Trang,
Hoàng Tùng, Nguyễn Lê Giang
22. Nghiên cứu xây dựng khung bộ chỉ số về khả năng chống chịu của môi
trƣờng tự nhiên với biến đổi khí hậu 142
iii

Huỳnh Thị Lan Hương, Đỗ Tiến Anh, Đào Minh Trang
23. Đánh giá năng lực của cộng đồng ngƣời dân đảo Phú Quý, tỉnh Bình Thuận
trong phát triển sinh kế bền vững và thích ứng với biến đổi khí hậu 149
Nguyễn Thị Xuân Quỳnh, Nguyễn Xuân Hiển, Phạm Văn Tiến, Phan Thị Anh
Đào, Lê Quốc Huy, Khương Văn Hải
24. Tác động của biến đổi khí hậu lên dòng chảy thƣợng nguồn lƣu vực sông
Cầu, Việt Nam 156
Nguyễn Phương Thảo, Hoàng Văn Đại, Charlie Navanugraha
25. Đánh giá tác động của thiên tai, biến đổi khí hậu tới sinh kế dựa trên tiếp
cận cộng đồng ở huyện đảo Phú Quý, Bình Thuận 163
Phạm Văn Tiến, Nguyễn Xuân Hiển, Nguyễn Thị Phương, Nguyễn Thị Lan,
Phan Thị Anh Đào, Trần Duy Hiền
26. Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến xâm nhập mặn đồng bằng Sông
Cửu Long trong xu thế phát triển tài nguyên nƣớc của các quốc gia thƣợng
lƣu sông Mê Công 170
Đặng Quang Thịnh, Nguyễn Văn Đại, Nguyễn Thị Hằng
27. Tác động của biến đổi khí hậu đến xâm nhập mặn tại tỉnh Thái Bình 177
Phạm Thị Thu Trang
28. Kết quả kiểm kê khí nhà kính quốc gia cho lĩnh vực năng lƣợng năm 2005
183
Hoàng Tùng, Đào Minh Trang, Vương Xuân Hòa, Huỳnh Thị Lan Hương


38. Nghiên cứu bài toán ứng dụng sản phẩm mƣa dự báo vào mô hình thủy văn
thông số phân bố phục vụ tác nghiệp tại Trung tâm Khí tƣợng Thủy văn
Trung Ƣơng 253
Bùi Đình Lập
39. Giới thiệu phần mềm hỗ trợ ra bản tin cảnh báo, dự báo lũ và cảnh báo
ngập lụt cho sông Thạch Hãn, tỉnh Quảng Trị 260
Vũ Đức Long, Đặng Thanh Mai, Phùng Tiến Dũng
40. Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám giám sát hạn hán ở Tây Nguyên
267
Nguyễn Hữu Quyền, Dương Văn Khảm, Trần Thị Tâm
41. Tích hợp các mô hình khí tƣợng, thủy văn, hải văn nhằm dự báo mực nƣớc
hạ lƣu hệ thống sông Đồng Nai 273
Bảo Thạnh, Vũ Thị Hương, Trần Tuấn Hoàng, Ngô Nam Thịnh, Nguyễn Văn
Tín, Trương Hoài Thanh
42. Ứng dụng mô hình DELFT3D tính toán mực nƣớc cửa sông hạ lƣu sông Sài
Gòn - Đồng Nai 280
Ngô Nam Thịnh, Trần Tuấn Hoàng, Bảo Thạnh
43. Nƣớc ở các đảo ven bờ Việt Nam 286
Ngô Trọng Thuận, Phùng Đức Chính
44. Một số phƣơng pháp xác định chỉ số căng thẳng tài nguyên nƣớc và bƣớc
đầu áp dụng cho vùng Nam Trung Bộ, Việt Nam 292
Phùng Thị Thu Trang, Huỳnh Thị Lan Hương, Nguyễn Văn Đại, Nguyễn Hoàng
Thủy
45. Các vấn đề ảnh hƣởng đến sự phát triển bền vững lƣu vực sông 298
Lê Thị Mai Vân, Trần Thanh Xuân
v


nƣớc thải lò giết mổ quy mô phòng thí nghiệm 360
Ngô Kim Anh, Bạch Quang Dũng, Vũ Tiến Nhiên
55. Nghiên cứu tiền xử lý nƣớc thải giết mổ gia súc tại lò giết mổ tập trung 366
Bạch Quang Dũng, Vũ Tiến Nhiên, Đỗ Tiến Anh
56. Bƣớc đầu đánh giá kết quả giám sát lắng đọng axit (Lắng đọng ƣớt) tại một
số trạm giám sát thuộc Miền Bắc Việt Nam 372
Phan Thị Thúy Hoàn, Nguyễn Thị Diệu Tú, Nguyễn Duy Dương
57. Nghiên cứu quá trình hình thành khí sinh học trong bể yếm khí xử lý chất
thải rắc của lò giết mổ 378 vi

Vũ Tiến Nhiên, Bạch Quang Dũng, Đỗ Tiến Anh
58. Ứng dụng mô hình COAWST nghiên cứu quá trình vận chuyển bùn cát khu
vực ven biển Cà Mau 383
Dương Hồng Sơn, Trần Thùy Nhung
59. Xây dựng bản đồ nồng độ CO
2
khu vực Tây Nguyên 389
Doãn Hà Phong, Lê Phương Hà, Nguyễn Thị Minh Hằng
60. Lựa chọn các tham số đầu vào cho mô hình hồi quy tính toán nồng độ CO
2

khu vực Tây Nguyên 395
Doãn Hà Phong, Hoàng Thanh Tùng, Nguyễn Thanh Bằng
61. Xử lý đồng thời nƣớc thải và mùi trong chăn nuôi gia súc bằng công nghệ
lọc sinh học sử dụng giá thể vi sinh là phế phẩm nông nghiệp 402
Lê Viết Thìn, Mai Xuân Tiếp, Hoàng Thị Thu Cúc
62. Nghiên cứu xây dựng bộ tiêu chí lựa chọn công nghệ xử lý chất thải đồng

dụng triển khai, chuyển giao công nghệ, phục vụ công tác quản lý nhà nước và
đào tạo chuyên sâu về khí tượng thủy văn, môi trường và biến đổi khí hậu.
Hội thảo khoa hàng năm là dịp để trao đổi kinh nghiệm và chia sẻ các kết
quả nghiên cứu. Với chủ đề “Chuyển những kiến thức khoa học thành những
hành động trong bảo vệ tài nguyên biển đảo và ứng phó với biến đổi khí
hậu”, Hội thảo khoa học lần thứ XVII của Viện năm 2014 là diễn đàn để các
nhà khoa học trong và ngoài Viện có cơ hội tổng kết, đánh giá những kết quả
nghiên cứu đã đạt được trong những năm qua, trên cơ sở đó rút kinh nghiệm và
xây dựng kế hoạch nghiên cứu khoa học, phát triển công nghệ và hợp tác cho
những năm tiếp theo.
Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu trân trọng giới
thiệu Tuyển tập báo cáo Hội thảo khoa học lần thứ XVII gồm các báo cáo khoa
học thuộc các lĩnh vực: Khí tượng - Khí hậu, Khí tượng nông nghiệp, Biến đổi
khí hậu, Thuỷ văn - Tài nguyên nước, Biển, Môi trường và giới thiệu một số
nhiệm vụ cấp Nhà nước, cấp Bộ do Viện chủ trì và tham gia thực hiện.
Trong quá trình biên tập, Tuyển tập báo cáo Hội thảo chắc chắn vẫn còn
những sai sót, rất mong nhận được sự thông cảm và ý kiến đóng góp của độc giả
cho Ban biên tập và các tác giả để Tuyển tập có chất lượng ngày càng cao hơn.
Trân trọng cảm ơn!

VIỆN TRƢỞNG

PGS.TS. NGUYỄN VĂN THẮNG

Hội thảo khoa học Quốc gia về Khí tượng Thủy văn, Môi trường và Biến đổi khí hậu

Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu 1

XEM XÉT KHẢ NĂNG DỰ BÁO HÌNH THẾ NHIỆT ĐỘ MÙA ĐÔNG
CỦA MỘT SỐ MÔ HÌNH TOÀN CẦU

Tạ Hữu Chỉnh, Trần Ngọc Vân, Nguyễn Thị Diễm Hƣơng
Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương

Bài viết đánh giá kỹ năng dự báo hình thế nhiệt độ mùa đông của một số mô hình toàn
cầu. Phương pháp sử dụng là phép phân tích quay thành phần chính (REOF). Kết quả phân
tích cho thấy, phổ biến các mô hình đều diễn tả được xu thế tăng, giảm nhiệt độ trên qui mô
lớn, đặc biệt vào những năm có cực trị điển hình như năm lạnh (1983) và năm ấm (1997).
Thông qua kết quả phân tích, bài viết nhằm cung cấp thông tin về khả năng dự báo xu thế qui
mô lớn của lớp các mô hình toàn cầu này.

1. Mở đầu
Kết quả dự báo khí hậu thời hạn mùa đóng góp nhiều vào việc xây dựng chính
sách kinh tế - xã hội dài hạn. Do vậy, dự báo trước được diễn biến khí hậu trong giới
hạn từ vài tháng đến dưới một năm là cần thiết cho cộng đồng sử dụng. Trong những
thập niên gần đây để nâng cấp kết quả dự báo khí hậu, thế giới hướng tới sử dụng các
mô hình dự báo số nhằm khắc phục những nhược điểm của phương pháp thống kê. Kết
quả cũng đã thu được nhiều thành công hơn so với sử dụng phương pháp truyền thống.
Tuy nhiên, việc ứng dụng những mô hình động lực hiện đại này sao cho phát huy được
tính hiệu quả trên những khu vực địa lý của từng đất nước khác nhau vẫn còn rất phức
tạp. Có những cách tiếp cận nhằm khai thác thông tin từ mô hình toàn cầu như: 1 - sử
dụng phương pháp thống kê để chuyển thông tin về qui mô nhỏ hơn (qui mô địa

đó, việc khai triển này được thực hiện với giả định về diễn biến của các quá trình trong
đó là tuyến tính. Do vậy, trong nhiều trường hợp phép phân tích này bộc lộ nhược
điểm.
Khác với phân tích EOF, hệ véc tơ riêng của phân tích REOF không hoàn toàn
trực giao nhau. Nói cách khác, việc khai triển hệ véc tơ riêng trong REOF không ưu
tiên theo cách cố gắng khai triển trực giao mà sẽ điều chỉnh hệ trục véc tơ riêng này
sao cho đảm bảo mô tả sát hơn tính vật lý của các quá trình. Do vậy, phép phân tích
REOF được hy vọng có thể tách và ít làm biến đổi bản chất vật lý của các tín hiệu khí
hậu thực. Về cơ bản, phương trình khai triển của REOF vẫn giống với EOF và có dạng
như sau:

)().( )().()().(),(
2211
tAxEtAxEtAxEtxF
nn

(1)
Trong đó F(x,t) là trường số liệu đầy đủ, E(x) là các hệ véc tơ riêng, A(t) là các
hệ số thời gian. Chi tiết hơn về phương pháp tham khảo tại (Allen, 1996; Silvia,
2001).
2.2. Mô tả thí nghiệm và số liệu
Bảng 1. Số liệu mô hình và tái phân tích
Số liệu
Thời kỳ (1982-2002)
JRA (tái phân tích)
Nhiệt độ bề mặt trung bình mùa đông (tháng 12, 1, 2)
COLA (dự báo của mô hình)
Nhiệt độ bề mặt trung bình mùa đông (tháng 12, 1, 2)
CWB (dự báo của mô hình)
Nhiệt độ bề mặt trung bình mùa đông (tháng 12, 1, 2)

dự báo nhận được từ mô hình càng gần số liệu phân tích thực tế thì các tín hiệu phân
tích nhận được giữa dự báo của mô hình và trường tái phân tích sẽ càng tiến gần đến
nhau. Bên cạnh đó, chúng ta chưa có điều kiện để phân tích tất cả tổ hợp N thành phần
của hệ thống tín hiệu. Vì thế, trong bài viết này chủ yếu tập trung phân tích tín hiệu
đầu tiên (tín hiệu chiếm lượng thông tin lớn nhất) và nếu như tín hiệu đầu tiên của mô
hình mà gần giống thể hiện được xu thế đồng dạng (cả không gian và thời gian) thì có
thể xem như mô hình đó dự báo được quá trình vật lý gần thực. Như đã trình bày ở
phần mở đầu, mục đích của bài viết là đưa ra cái nhìn tổng thể về kỹ năng dự báo qui
mô lớn hình thế nhiệt độ của các mô hình toàn cầu nên sẽ không đi sâu chi tiết, mà chủ
yếu chỉ mô tả thông qua tín hiệu đầu tiên của các thành phần chính.
Tiếp theo, cần xem xét những năm tiêu biểu cho biến đổi về nền nhiệt độ trung
bình mùa trên một qui mô lớn. Ví dụ như toàn bộ khu vực Châu Á, Đông Á,…ấm lên
hoặc lạnh đi rõ rệt so với giá trị trung bình khí hậu. Những hiện tượng điển hình như
vậy, có thể liên quan đến những dao động khí hậu nội mùa, ngoại mùa có chu kỳ từ vài
tháng đến hàng năm như: MJO (Madden Julian Oscilation), ENSO (El Nino Southern
Oscilation), QBO (Quasi-biennial oscilation). Do vậy, việc xem xét khả năng dự báo
của mô hình trên các tín hiệu khí hậu phần nào giúp ta có thể liên lạc với những dao
động khí hậu mùa như đã trình bày ở trên. Bảng dưới đây sẽ liệt kê ra những năm có
mức biến đổi nhiệt độ tiêu biểu trong mùa chính đông (tháng 12, 1, 2).
Bảng 2. Một số năm tiêu biểu về nhiệt độ
Năm lạnh
1983
1985
1995
1999
Năm ấm
1987

xem xét đều thể hiện giá trị dương, khu vực có trị số dương lớn nhất (lớn hơn 0,05)
nằm ở phần phía Nam Việt Nam chạy xuống đến quần đảo Malaysia và Indonesia. Có
một phần nhỏ ở vùng biển phía Đông Philippines và phần phía Bắc của lục địa Ấn Độ
thể hiện dao động âm. Các trung tâm có trị số dao động ngược nhau này có ý nghĩa
như sau: Giả sử mode 1 chi phối 100% thông tin trường ban đầu, khi đó nếu nền nhiệt
độ tại khu vực có giá trị dương của mode1 EOF biểu hiện xu thế tăng trong khi đó nền
nhiệt độ tại khu vực có giá trị âm của mode 1 EOF biểu thị xu thế giảm và ngược lại.
Xu thế phổ biến nhận được từ các mô hình đều cho dao động dương trên hầu
hết miền xem xét. Gần giống nhất với hình thế không gian (EOF) của tái phân tích
(JRA) có mô hình COLA (28%), GDAPS_F (36%) và POAMA (38%); tiếp theo là các
mô hình HMC (29%), IRI (36%), IRIF (36%), MGO (55%), NCEP (46%). So sánh về
thông tin chi phối trong mode không gian EOF1 của trường tái phân tích JRA (chiếm
28% thông tin trường ban đầu) thì chỉ có mô hình COLA (xấp xỉ 28%) và HMC
(chiếm 29%) là phù hợp nhất, trong khi các mô hình khác đều cho giá trị vượt trội (từ
36% đến 55%). Trong toàn bộ 9 mô hình này, riêng mô hình CWB hiển thị dao động
trái ngược lại với tái phân tích JRA cũng như các mô hình khác. Những khu vực mà
trường tái phân tích JRA thể hiện dao động dương thì bị thay thế bởi dao động âm
trong mode EOF1 của CWB. Cụ thể, toàn bộ khu vực Việt Nam chạy về phía Nam
xuống đến quần đảo Maylaysia và Indonesia là dao động âm. Toàn bộ Philippines và
phần biển Thái Bình Dương, phần phía Bắc của lục địa Ấn Độ bị thay thế bằng dao

Hội thảo khoa học Quốc gia về Khí tượng Thủy văn, Môi trường và Biến đổi khí hậu

Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu 5

động dương. Không chỉ thay đổi về chiều dao động (giá trị dương và âm) mà hình thế
dao động cũng thay đổi. Với tái phân tích (JRA) và các mô hình khác tỷ lệ dao động
dương chiếm ưu thế hơn nhiều so với dao động âm, nhưng đối với mô hình CWB thì
tỷ lệ này có xu hướng gần cân bằng nhau.


nhưng không điển hình như: 1985, 1995 và 1999. Với năm 1985, có thể thấy rằng phổ
biến các mô hình đều cho xu thế ăn khớp với xu thế của tái phân tích (JRA) trừ mô
hình CWB, tuy nhiên như đã phân tích ở trên dao động không gian của CWB trái
ngược với tái phân tích (JRA). Với năm 1995 và 1999 thì số lượng các mô hình không
có hệ số thời gian nhận giá trị âm tăng lên, cụ thể năm 1995 có 4/9 mô hình có hệ số
thời gian nhận giá trị âm (đồng thuận với tái phân tích), năm 1999 chỉ có 3/9 mô hình
đồng thuận. Trong cả hai trường hợp năm 1995 và 1999 mô hình CWB đều cho xu thế
hệ số thời gian ngược lại nên có thể xem là đồng thuận.
Xem xét những năm ấm có giá trị nhiệt độ trung bình cao hơn so với giá trị khí
hậu như trên Bảng 2. Điển hình có 2 năm là 1987 và 1997 là 2 năm tương đối ấm,
trong đó cực đại là năm 1997, bên cạnh đó có 3 năm 2000, 2001 và 2002 thể hiện xu
thế ấm dần. Trong các trường hợp cực trị nhiệt độ theo chiều dương (ấm) này các mô
hình đều cho thấy xu thế đồng thuận với tái phân tích (JRA), trong đó điển hình là 2
năm ấm 1987 và 1997, các mô hình đều cho thấy xu thế bám rất sát đến trị số của
trường tái phân tích (JRA), ngoại trừ mô hình CWB cho biên độ dao động lớn trái
chiều.
4. Kết luận
Thông qua phân tích một số kết quả nhận được, cho phép dẫn ra một số những
kết luận như sau:
Phổ biến các mô hình có thể dự báo được xu thế tăng, giảm nhiệt độ mùa, thậm
chí cả các cực trị như năm 1983 (lạnh) và 1997 (ấm). Riêng mô hình CWB cho thấy tỷ
lệ các trung tâm có trị số dương và âm gần ngang bằng nhau, trong khi điều này không
tồn tại trên số liệu tái phân tích. Nhưng điều này không có nghĩa là CWB không dự
báo được những thời kỳ ấm lên hay lạnh đi vào những năm điển hình.
Thông qua một thành phần tín hiệu ban đầu của trường REOF chưa cho phép
khẳng định hoàn toàn là mô hình nào là tốt hơn mô hình nào. Nghiên cứu này chỉ
mong muốn đưa ra một bức tranh chung về khả năng dự báo, mô tả diễn biến của nhiệt
độ mùa đông trong 21 năm. Để có thể kết luận đầy đủ hơn, cần đi sâu và kết hợp thêm
nhiều thông tin khác.



Hội thảo khoa học Quốc gia về Khí tượng Thủy văn, Môi trường và Biến đổi khí hậu

8 Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu

ỨNG DỤNG PHƢƠNG PHÁP K – MEAN ĐỂ XÁC ĐỊNH KHÁCH QUAN
HÌNH THẾ THỜI TIẾT TRONG CÁC ĐỢT MƢA LỚN MIỀN TRUNG

Lê Đức, Nguyễn Văn Hƣởng
Trung tâm dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương

Hiện tượng mưa lớn trên khu vực miền Trung luôn được ghi nhận hàng năm với tần

(1993). Sau Phạm Ngọc Toàn và Phan Tất Đắc còn có nhiều tác giả nữa nghiên cứu về
mưa lớn ở Việt Nam nói chung và khu vực miền Trung nói riêng, nhưng đáng lưu ý
nhất là tác giả Nguyễn Ngọc Thục (1992) với nghiên cứu “Phương pháp Synop dự báo
mưa lớn cho khu vực Nghệ An đến Thừa Thiên Huế” và một công trình nữa nối tiếp
đó là “Phân loại hình thế Synop gây mưa lớn, đặc biệt lớn thuộc các tỉnh Nghệ An –
Thừa Thiên Huế, phân tích và dự báo”.
Như thế có thể thấy rõ hai hạn chế trong các công trình nghiên cứu nêu trên.
Thứ nhất: Các bản đồ synop dựa trên tập số liệu cao không và synop toàn cầu
với chất lượng số liệu không có được độ tin cậy cao.

Hội thảo khoa học Quốc gia về Khí tượng Thủy văn, Môi trường và Biến đổi khí hậu

Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu 9

Thứ hai: Mặc dù kinh nghiệm của dự báo viên là rất quý giá trong việc phân
loại các hình thế synop, công việc này sẽ trở thành một công việc thủ công nặng nhọc
khi phải quan sát khoảng 300 bản đồ synop tương ứng với 150 đợt mưa lớn trong 10
năm (giả định có 2 bản đồ synop mỗi ngày vào thời điểm 00 và 12 UTC. Quá trình này
có thể dẫn đến những sai sót, ảnh hưởng đến kết quả phân loại.
Hạn chế đầu tiên có thể được giải quyết thông qua sử dụng tập số liệu tái phân
tích. Hạn chế thứ hai rõ ràng chỉ có thể giải quyết nhờ vào khả năng tính toán của máy
tính, trên tập số liệu tái phân tích thay vì hướng nghiên cứu trước đây tại Việt Nam,
chúng tôi đưa ra hướng nghiên cứu “Ứng dụng phương pháp K –Mean để xác định
khách quan hình thế thời tiết trong các đợt mưa lớn miền Trung từ số liệu tái phân tích
JRA25”.
2. Số liệu và phƣơng pháp
2.1. Số liệu
Số liệu mưa từ năm 1994 – 2010 ở 4 khu vực của miền Trung và Tây Nguyên
với tiêu chí mưa lớn theo quy định của Tổ chức Khí tượng thế giới (WMO) được phân
loại như sau:

Trong đó kỹ thuật phân nhóm K-means với đầu vào là các biến PCn. Kỹ thuật
K-means yêu cầu số nhóm K cần được cho trước, do đó để xác định số nhóm tối ưu,
việc tối ưu hóa nhóm này sử dụng thuật toán Jump. Thuật toán Jump được xây dựng
dựa trên định nghĩa của độ biến dạng d.
Xét n biến X với kích thước p, sau khi áp dụng K-means ta được K nhóm với
tâm các nhóm lần lượt là c1, , cK, độ biến dạng d sẽ được định nghĩa bởi:

Hội thảo khoa học Quốc gia về Khí tượng Thủy văn, Môi trường và Biến đổi khí hậu

10 Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu Với c
x
là tâm nhóm gần với x
i
nhất và số hạng trong ngoặc chính là bình
phương khoảng cách giữa điểm xi tới nhóm gần nhất trên không gian Rp. Ta xác định
trước một giới hạn trên Kmax cho số nhóm có thể rút ra từ tập X. Xuất phát từ số
nhóm K = 1 và thực hiện cho tới số nhóm Kmax, thuật toán Jump xác định số nhóm
tối ưu sẽ được thực hiện như sau:
Với mỗi K, xác định dmin(K) tương ứng, từ đó xác định D(K) = dmin(K)
-p/2
.
Xây dựng hàm giá trị J(K) = D(K) - D(K-1) với D(0) = 0. Số nhóm tối ưu Kopt
sẽ tương ứng với K mà J(K) đạt giá trị cực đại.
Cuối cùng sau khi đã xác định được số nhóm tối ưu Kopt các hình thế thời tiết
ứng với một miền cụ thể, kỹ thuật CA sẽ được áp dụng nhằm làm rõ hơn các đặc trưng
của mỗi hình thế xác định được. Về bản chất, kỹ thuật này chính là trung bình hóa các
biến X được phân vào mỗi nhóm hay cụ thể hơn chính là việc sử dụng tâm nhóm đại

các trường trên
cao của hình thế
Rãnh thấp trục Tây
Bắc – Đông Nam
có trục đi qua Bắc
Trung Bộ, gây mưa
lớn diện rộng.

Hội thảo khoa học Quốc gia về Khí tượng Thủy văn, Môi trường và Biến đổi khí hậu

Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu 11 Hình 3. Bản đồ phân
bố khí áp và các
trường trên cao của
hình thế Hội tụ gió
kinh hướng

Hình 4. Bản đồ
phân bố khí áp và
các trường trên
cao của hình thế
KKL gây mưa lớn
ở bắc miền Trung.

Hình 5. Bản đồ phân
bố khí áp và các
trường trên cao của
hình thế ITCZ gây

nó sẽ biểu hiện là nhiễu động dạng sóng.
Mưa do ITCZ có kết hợp với KKL tác động, dạng hình thế này rất đặc sắc và
hầu như chỉ xuất hiện ở Trung Bộ.
Mưa do dạng nhiễu động gió E có KKL tác động ở tầng thấp, dạng hình thế
này thường xuất hiện từ cuối tháng 10 đến tháng 12, thường xuất hiện nhiều vào tháng
XI.
Mưa do KKL hội tụ với tín phong, thường xuất hiện từ cuối tháng X đến tháng
XII ở Trung Trung Bộ và Nam Trung Bộ.