I HC QUC GIA HÀ NI
KHOA SAU I HC NGUYN XUÂN HU
ÁNH GIÁ TÁC NG CA BIN I KHÍ HU
N NGP LT LU VC SÔNG NHT L,
TNH QUNG BÌNH LUN VN THC S BIN I KHÍ HU
Mã s: chng trình đào to thí đim Ngi hng dn khoa hc: GS.TS. Phan Vn Tân Hà Ni - 2015
LI CAM OAN

Tôi xin cam đoan lun vn là kt qu nghiên cu ca riêng tôi, không sao chép
ca ai. Ni dung lun vn có tham kho và s dng tài liu, thông tin đng ti trên các
n phm, tp chí và các trang web đu đc trích dn đy đ, các s liu s dng đu
là các s liu điu tra chính thng.
Tác gi lun vn
Nguyn Xuân Hu

nghip ti Bo tàng Thiên nhiên Vit Nam, Vin Hàn Lâm Khoa hc và Công ngh
Vit Nam đã to điu kin và giúp đ trong quá trình thc hin lun vn. Xin chân
thành cm n nhng ý kin đóng góp khoa hc quý báu ca PGS. TS. Tomohiko
Tomita, i hc Kumamoto, TS. Nguyn Vn Hip, Vin Khí tng Thy vn và Bin
đi khí hu, PGS.TS. Trn Ngc Anh, i hc Khoa hc T nhiên, H QGHN.
 thc hin lun vn, tác gi đã nhn đc h tr tài chính t chng trình
hc bng thc s ca i hc Nairobi và IDRC v "Innovative Application of ICTs in
Addressing Water-related Impacts of Climate Change
" và nhn đc h tr v mô
hình hóa khí hu khu vc t D án DANIDA, mã s 11-P04-VIE “Climate Change-
Induced Water Disaster and Participatory Information System for Vulnerability
Reduction in North Central Vietnam” do GS.TS. Phan Vn Tân làm ch nhim. Xin
đc trân trng cm n !
Hà ni, tháng 12/2014
Nguyn Xuân Hu
MC LC
Trang
DANH MC HÌNH iii
DANH MC BNG vi
DANH MC CH VIT TT vii
M U 1
CHNG 1. TNG QUAN 5
1.1. Vn đ đánh giá tác đng ca bin đi khí hu 5
1.2. Vn đ đánh giá tác đng ca bin đi khí hu đn l lt 7
1.3. ánh giá tác đng BKH đn l lt  Vit Nam 13
1.4. Gii thiu vùng nghiên cu 14
1.5. Tình hình l lt trên h thng sông Nht L 16

TÀI LIU THAM KHO 78
PH LC 83

-ii-

DANH MC HÌNH

Hình 1.1. Các thm ha t nhiên trên th gii, 1980-2010 5
Hình 1.2. Phân b các dng thiên tai chính  Vit Nam 6
Hình 1.3. Bin đi tn sut l lt toàn cu 7
Hình 1.4. Vùng nghiên cu lu vc sông Nht L 14
Hình 2.1. Mô hình đ cao đa hình lu vc sông Nht L 26
Hình 2.2. Khung đánh giá tác đng ca BKH 28
Hình 2.3. Phng pháp lun áp dng cho nghiên cu 29
Hình 2.4. Quy trình xây dng bn đ ngp lt 31

Hình 3.9. S bin đi (% chênh lch) theo không gian ca Rx3day so vi thi k
chun (tính trung bình trên mi giai đon) 63
Hình 3.10. ng phân b tn sut lng ma 3 ngày cc đi (tính trung bình trên
lu vc) 64
Hình 3.11. S bin đi (% chênh lch) theo không gian ca Rx3day tn sut 1% so
vi thi k chun (tính trung bình trên mi giai đon) 65
Hình 3.12. Mc đ gia tng theo tn sut 10%, 2% và 1%: (a) lng ma 3 ngày
cc đi; (b) lu lng dòng chy đnh l ti ca ra ca lu vc 66
Hình 3.13. S bin đi (% chênh lch) theo không gian ca lu lng dòng chy
đnh l ti mi ph lu vi tn sut 1% so vi thi k chun 67
Hình 3.14. Lu lng dòng chy đnh l ti ca ra ca lu vc theo tn sut 68
Hình 3.15. S bin đi din tích ngp < 5m (đ th phía di) và >6m (đ th phía
trên) so vi thi k chun 70
Hình 3.16. Din và đ sâu ngp lt gia và cui th k 21 di các kch bn RCP4.5
và RCP8.5 vi tn sut 10% 71
-iv-

Hình 3.17. Din và đ sâu ngp lt gia và cui th k 21 di các kch bn RCP4.5
và RCP8.5 vi tn sut 2% 72
Hình 3.18. Din và đ sâu ngp lt gia và cui th k 21 di các kch bn RCP4.5
và RCP8.5 vi tn sut 1% 73
Hình 1. ng quan h Q-H nm 1976 83
Hình 2. Xu th gim mnh tng lng ma nm trong các ngày m t
PRCPTOT, h s gc (đng phng trình hi quy tuyn tính) a=-4.474
84
Hình 3. Xu th tng nh lng ma ln nht 1 ngày R1day, h s góc a=0.672
85
Hình 4. Xu th tng mnh tng lng ma trong nhng ngày cc k m t R99,
h s góc a=3.115 85
Hình 5. Xu th bin đi mc nc ln nht nm trm Kin Giang 86


-vi- DANH MC CH VIT TT


Mean Absolute Error: sai s tuyt đi trung bình
NN&PTNN
Nông nghip và Phát trin nông thôn
NSE
Nash Sutcliffe Efficiency: ch s phù hp mô hình
OAGCM
Ocean-Atmosphere Global Climate Model:
Mô hình khí hu toàn cu khí quyn đi dng
RCM
Regional Climate Model: mô hình khí hu khu vc
RCP
Representative Concentration Pathways: Kch bn mi v nng đ
tp trung khí nhà kính ca IPCC
RMSE
Root Mean Square Error: Sai s cn bình phng trung bình
Rx1day
Ma cc đi 1 ngày
Rx3day
Ma cc đi 3 ngày
SCS
Soil Conservation Server: c quan bo v th nhng Hoa k
SRES
Special Report Emissions Scenarios: Báo các đc bit ca IPCC v
kch bn phát thi khí nhà kính
SST
Sea Surface Temperature: Nhit đ b mt nc bin
TIN
Triangle Inregurlar Network: Li tam giác bt quy tc
TN&MT
Tài nguyên và Môi trng

h thng khí hu cng làm gia tng tính ri ro ngp lt trên toàn cu [39]. S phát
trin kinh t - xã hi thng th hin mc đ phát trin kinh t, mc đ s dng nng
lng và mc đ gia tng dân s. S thay đi trong h thng khí hu th hin qua s
gia tng nng đ khí nhà kính (KNK) nh là hu qu ca quá trình phát trin kinh t-
xã hi đó. Nhng bin đi trong h thng khí hu có liên quan đn l lt thng là t
hp ca: s gia tng nhit đ, nc bin dâng và lng ma. Ngp lt tr nên nghiêm
trng hn khi lng ma gia tng kt hp nc bin dâng  các đng bng ven bin.
Thêm vào đó, mc đ thit hi  đây cng nghiêm trng hn do quá trình phát trin
kinh t thng kèm theo s tp trung đông hn dân c và ca ci vt cht trong vùng
ngp lt.
-1-
Vic đánh giá nhng tác đng ca BKH đn ngp lt nhm nm bt các xu
th và mc đ bin đi t đó tng kh nng cnh báo, d báo là thách thc mi cn
đc gii quyt. Khi bài toán này đc gii quyt s góp phn nâng cao nng lc ng
phó, gim thiu tác đng bt li ca chúng cng nh cung cp c s khoa hc cho các
nhà hoch đnh nhà quyt sách trong công tác xây dng chin lc phát trin kinh t
ca đt nc, đm bo đi sng cho ngi dân, đc bit ngi dân sng trc tip trong
vùng l.
Vit Nam vi đng b bin dài (hn 3.200 km), nm trong khu vc châu Á
gió mùa, hàng nm phi đi mt vi s hot đng ca bão, xoáy thun nhit đi trên
khu vc Tây bc Thái Bình Bng và Bin ông, chu tác đng ca nhiu loi hình
th thi tit phc tp [18]. Do đó, không ly gì làm l khi Vit Nam đc xem là mt
trong các nc phi hng chu thiên tai nhiu nht th gii. Trong các dng thiên tai
mà Vit Nam phi hng chu thì l lt nguyên nhân bi ma ln cc đoan chính là
dng thiên tai thng xuyên nht đã gây thit hi nng n v ngi và tài sn, đc bit
là khu vc min Trung ni hng nm phi chu nh hng nng n ca l lt nht so
vi c nc.
Bài toán đánh giá tác đng ca BKH đn ngp lt đòi hi phi xem xét s
bin đi v đ ln, tn sut các đc trng ngp lt nh: lng ma, lu lng dòng
chy; đ sâu, din ngp và thi gian ngp lt. T đó, mi có th đánh giá mc đ tác

Do đó, trong lun vn này chúng tôi la chn đ tài "ánh giá tác đng ca
BKH đn ngp lt lu vc sông Nht L tnh Qung Bình" nhm góp phn làm sáng
t mt vài khía cnh v tác đng ca BKH đn ngp lt lu vc sông Nht L. Mc
tiêu ch yu ca lun vn gm: 1) Tính toán, mô phng đc mc đ ngp lt lu vc
sông bng b mô hình thy vn thy lc. 2) ng dng đc kt qu d tính khí hu t
mô hình RegCM (Regional Climate Model) làm s liu đu vào cho các mô hình thy
vn-thy lc đ tính toán, mô phng đ xây dng b bn đ ngp lt lu vc sông
Nht L theo các kch bn BKH. 3) ánh giá đc tác đng ca BKH đn tn sut,
lu lng dòng chy l, đ sâu và din ngp, t đó đa ra các khuyn ngh.
 đt đc các mc tiêu đó, nhng ni dung công vic đc thc hin gm: 1)
Tng quan tình hình nghiên cu trong và ngoài nc liên quan đn vn đ quan tâm;
2) Xây dng b c s d liu gm các đc trng lòng sông và b mt lu vc, mô hình
đa hình, các ngun s liu quan trc khí tng thy vn cn thit, và b s liu d tính
khí hu cho các giai đon trong tng lai; 3) Mô phng, hiu chnh và kim nghim
mô hình cho các trn l lch s các nm 1976, 1999; 4) ánh giá s bin đi các đc
trng l lt da trên vic so sánh kt qu tính toán các đc trng cho giai đon quá kh
1980-1999 (ly làm thi k chun) và giai đon tng lai 2046-2065 và 2080-2099,
-3-
vi hai kch bn BKH mi nht ca IPCC đc đa vào xem xét là RCP4.5 và
RCP8.5.
Ngoài phn m đu, tài liu tham kho và ph lc, lun vn đc b cc thành
ba chng, gm:
Chng 1. Tng quan. Trình bày tng quan tình hình nghiên cu liên quan đn
các vn đ nghiên cu trong và ngoài nc. Gii thiu, phân tích các đc đim h
thng sông, phân tích tình hình l lt và nng lc các công trình phòng l trên lu vc
nghiên cu.
Chng 2. Phng pháp và ngun s liu. Trình bày và phân tích mt cách tun
t và logic v đt bài toán, ngun s liu, cách tip cn, phng pháp lun và mt lot
các phng pháp đc s dng trong nghiên cu đ đánh giá tác đng ca BKH đn
ngp lt lu vc sông Nht L.

0.21] m. S m lên toàn cu đã gây nên nhng thay đi nhiu hn trong h thng khí
hu, biu hin rõ nht qua s gia tng nhit đ, bin đng lng ma và nc bin
dâng. BKH cng đc cho là nguyên nhân gây nên s gia tng ca tn sut, cng
đ, tính bin đng và tính cc đoan ca các hin tng thi tit nguy him nh bão,
lc, l lt, hn hán…Theo thng kê t nm 1980 đn 2010 cho thy rng các thm ha
liên quan đn khí tng thy vn đang có xu th tng lên rõ rt (Hình 1.1).
BKH đang có nhng tác đng mnh m đn h thng t nhiên, kinh t - xã
hi và môi trng nhiu vùng trên Trái đt. Th gii đang phi đi mt vi nhiu hn

Hình 1.1.
Các thm ha t nhiên trên th gii, 1980-2010 (
Ngun
: www.MunichRE.com)
S lng
S kin
đa cht
S kin
khí tng
S kin
thy vn
S kin
khí hu
-5-
thiên tai do BKH gây ra nh: s xut hin càng nhiu ca các trn xoáy lc nhit đi
ti vùng Tây Thái Bình Dng; s gia tng ca tn sut l lt, hn hán; dch bnh
bùng phát nhiu ni trên th gii; tính đa dng sinh hc b suy gim; an ninh lng
thc và an ninh ngun nc b đe da [37]. Khu vc ông Nam Á, đc bit là Vit
Nam, s là khu vc có nguy c chu tác đng nhiu nht t BKH [37]. Do đó, không
ly gì làm l khi Vit Nam luôn đc xp là nc phi hng chu thiên tai vào loi
nhiu nht th gii. Do v trí đa lý và đc trng đa hình mà các dng thiên tai gn nh

Partnership
)
-6-

thc xã hi cho các vn đ ca mi quan tâm (ví d nh, giáo dc v s cn thit ca
vic ci thin s dng hiu qu ngun tài nguyên thiên nhiên) và hình thành c s cho
quyt đnh chính sách.
ã có nhiu công trình thc hin đánh giá tác đng ca BKH. Các công trình
nghiên cu đã đánh giá đc mt cách khá đy đ v tác đng ca BKH đn các lnh
vc (nh: ngun nc, h sinh thái, lng thc và rng, h thng ven bin, công
nghip, và sc khe con ngi) và các vùng min (gm: Châu Phi, Châu Á, Câu Úc và
New Zealand, Châu Âu, Châu M La tinh, Nam M, các vùng cc và các đo nh).
Các kt qu có th tìm thy trong các bn báo cáo thuc nhóm II ca IPCC. Tuy nhiên,
các đánh giá này là  quy mô không gian ln nên các kt qu đánh giá thng b lu m
tính đa phng. Do đó, đi vi mi lnh vc, mi khu vc c th cn có các đánh giá
chi tit đ có th phn ánh chính xác hn các nh hng ca BKH cng nh đa ra
nhng chin lc thích ng phù hp hn.
BKH tác đng mnh m và gây nh hng hu ht các ngành, các lnh vc và
các vùng min. Trong đó, tài nguyên nc là lnh vc chu tác đng nghiêm trng nht
ca BKH [22]. Mt trong các biu hin rõ nht ca nh hng BKH đn tài nguyên
nc là s bt thng ca các hin tng l lt và hn hán. Trong phn di đây s
tp trung tng quan các công trình nghiên cu liên quan đn bài toán tác đng ca
BKH đn l lt.
1.2. Vn đ đánh giá tác đng ca bin đi khí hu đn l lt
BKH đc cho là nh hng đn
ngp lt thông qua mt lot c ch gm:
nhng bin đi v lng ma, nhit đ,
mc nc bin và các thay đi lòng sông
[48]. Trong đó, nh hng ch yu ca
BKH đn l lt thng đn t vic gia

Nhng nm gn đây, đã có nhiu nhà khoa hc nghiên cu tác đng ca BKH
đn tài nguyên nc nói chung và l lt nói riêng. Các công trình nghiên cu tp trung
gii quyt mt phn hay c chui mi quan h trên da trên hai cách tip cn chính là:
cách tip cn thng kê vi vic s dng các công c thng kê thc hin phân tích s
bin đi trong thi gian dài ca s liu thy vn và khí tng quan trc đ đánh giá tác
đng bin đi khí hu; và cách tip cn mô hình hóa da trên các mô hình khí hu,
thy vn và thy lc.
Hng tip cn thng kê: Jean-Luc Probst và Yves Tardy (1987, 1989) [53,
54] đã xem xét nhng dao đng chu k dài ca dòng chy lc đa toàn cu t 50 con
sông ln phân b khp ni trên th gii. Vi chui s liu các yu t nhit đ, lng
ma, dòng chy, bc hi và đ m ca 50 lu vc sông giai đon (1900-1980), bng
cách s dng các các phng pháp thng kê các tác gi đã xây dng đc phng
-8-

trình quan h gia các yu t này cho mi khu vc. Da trên hàm ph thuc ca dòng
chy theo thi gian các tác gi đã phân tích s bin đi ca dòng chy cho mi khu
vc. i vi quy mô toàn cu, các tác gi ch ra rng dòng chy toàn cu đã dao đng
và có xu hng tng vi mc đ tng trung bình khong 3% trong giai đon (1910-
1975), các tác gi cng nhn thy khí hu dng nh nóng hn và m hn t đu th
k này. Tuy nhiên, do s dng các phng pháp thng kê da trên b s liu có đ
phân gii thi gian thô (s liu hng nm) cho giai đon quá kh nên các kt qu ch
có th phn ánh s bin đi hay mi quan h trong quá kh mà cha th đa ra đc
s bin đi trong tng lai. Các nghiên cu này cng cha th đánh giá đc nhng
bin đi đi vi dòng chy l.
Sau công trình ca Jean-Luc Probst và Yves Tardy (1987, 1989) [53, 54] có
không nhiu công trình tip tc hng tip cn này. Nm 2000, Michael D. Dettinger
và Henry F. Diaz [47] s dng s liu dòng chy tháng t 1324 trm quan trc trên
toàn th gii đ xem xét s bin đi ca dòng chy quy mô toàn cu. Nghiên cu này
đã đa ra đc s bin đng theo mùa ca dòng chy trong sông nhng cha xem xét
đc s bin đng trong tng lai cng nh cha xem xét đc các đc trng khác

ht các kt qu nghiên cu đu đc tng quan và có th tìm trong các báo cáo ca
IPCC. Hng tip cn này cho phép d tính đc nhng thay đi các giá tr cc đoan,
qua đó gii quyt đc nhng hn ch trong cách tip cn thng kê. Cùng vi vic cho
phép th hin mi quan h tng tác gia khí hu và thy vn, dn ti các kt qu tính
toán thy vn tin cy hn. Hu ht các nghiên cu theo hng tip cn này da trên
vic s dng kt qu đu ra t các mô hình toàn cu (GCM hay OAGCM) sau đó kt
hp vi các mô hình thy vn-thy lc. ây là hng đang ngày đc hoàn thin vi
vic nâng cao đ phân gii cho các GCM hay h quy mô bng RCM đ phù hp vi
các mô hình thy vn quy mô nh.
ã có khá nhiu các công trình ca các tác gi trên th gii đánh giá bin đi
đn tai bin l lt  các quy mô khác nhau. Tuy nhiên, hu ht các nghiên cu này
thng dng li  vic đánh giá tác đng da trên nhng thay đi ca dòng chy,
không có nhiu công trình xem xét s thay đi chi tit đn đ sâu và din ngp lt.
 xem xét s bin đi dòng chy di tác đng ca BKH các tác gi thng
s dng d liu đu vào là s liu d tính khí hu (nhit đ, giáng thy, bc hi, nc
bin dân…) t các mô hình khí hu cho mô hình hình thy vn. Các giá tr lu lng
cho các giai đon và kch bn khác nhau s đc so sánh phân tích đ nhn ra nhng
bin đi. Các nghiên đin hình trong trng hp này có th k ra nh: Slobodan
P.Simonovic và Lanhai Li (2004) [52] thc hin đánh giá tác đng ca BKH đn h
thng t hp phòng l lu vc sông Red (Manitoba, Canada). Các tác gi đã s dng
-10-

s liu d tính giáng thy và nhit đ t mô hình khí hu toàn cu HadCM3 và phát
trin mô hình DYHAM thc hin đánh giá tác đng ca BKH đn các đc trng
dòng chy l gm: dòng chy nm; thi gian xut hin l; thi gian và đ ln đnh l.
Ngoài ra, nghiên cu còn thc hin đánh giá đn đ tin cy, tính d b tn tng và
tính chng chu ca h thng phòng l lu vc sông Red; M.J. Booij (2005) [26] s
dng mô hình toàn cu HadCM3 kt hp vi mô hình thy vn HBV  ba đ phân gii
không gian khác nhau đ đánh giá tác đng ca BKH đn tn sut và lu lng l lt
lu vc sông Meuse; Hans Estrup Andersen và cs (2006) [23] s dng mô hình khí

Bi vì có d tính đc nhng bin đi v din ngp thì mi có th đa ra đc các
chin lc s dng đt phù hp, và có d tính đc nhng bin đi v đ sâu ngp thì
mi có th đa ra các tính toán chiu cao công trình. Tuy nhiên, không nhiu công
trình đánh giá đc trng din và đ sâu ngp ca l lt.  xem xét đc s bin đi
các đc trng này thng phi s dng thêm mô hình thy lc. Mô hình thy lc s
cho phép tính toán đc đ cao mc nc t giá tr lu lng tính đc t mô hình
thy vn. Mt công c phân tích không gian nh GIS kt hp vi các d liu đa hình
s cho phép đa ra đc các thông tin v đ sâu và din tích ngp.
Các nghiên cu đin hình trong trng hp này có th k ra nh: Nicola Ranger
(2011) [49] s dng ma d tính t mô hình PRECIS h quy mô t mô hình toàn cu
HadCM3 kt hp vi SWMN (Storm Water Management Model) đ đánh giá tác đng
ca BKH đn ri ro ngp lt  Mumbai. Vi bn đ din và đ sâu ngp lt th hin
theo tn sut l cc đoan, nghiên cu đã c lng đc tn tht kinh t, cng nh
nhng dân s b nh hng bi BKH di kch bn phát thi A2; Hsiao-Wen Wang,
Pin-Han Kuo và Jenq-Tzong Shiau (2013) [
34] thc hin đánh giá tác đng ca BKH
đn tính d b tn thng do l lt cho mc đích qun lý vùng đt thp  Tây Nam
ài Loan. Các tác gi s dng s liu ma thit k ng vi trng hp không có
BKH và có BKH theo kch bn A1B. S dng mô hình ngp lt đa hình hai chiu
(PHD) đc phát trin bi Chen và cng s (2007) đ mô phng ngp lt theo kch
bn BKH và các kch bn bin đi s dng đt. Nghiên cu đã đánh giá đc mc
đ bin đi ca đ sâu và din tích ngp lt cng nh tính d b tn thng vi các
tình hung chu tác đng ca BKH và không vi BKH; Sangam Shrestha (2014)
[51] s dng d tính khí hu t PRECIS kt hp vi mô hình thy vn và mô hình
thy lc (HEC-RAS) đ đánh giá tác đng ca BKH di kch bn A2 đn tai bin
l lt lu vc sông Yang  Thái Lan. Kt qu ca nghiên cu này ch ra rng din tích
đt sn xut b nh hng nng n nht; Nigel.W Arnell và Simon.N Gosling (2013)
[24] s dng d tính khí hu t 21 mô hình khí hu khác nhau kt hp vi mô hình
thy vn toàn cu đ xem xét nhng thay đi ca các đc trng l lt trên phm vi toàn
-12-

Mt s ít công trình [8, 22] đã thc hin đánh giá đc đn đ sâu và din ngp
lt cho các lu vc sông Vit Nam. Trong đó, công trình ca Trn Thanh Xuân và cs
(2011) [22] đã thc hin đánh giá tác đng ca BKH đn mt lot các lu vc sông
ln ca Vit Nam. ây là mt nghiên cu khá đy đ, ngoài vic tp trung vào dòng
-13-