Ứng dụng phương pháp hiệu chỉnh sai số Quantile Mapping và hàm phân bố cực trị tổng quát GEV vào đánh giá ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến mưa cực trị

Tóm tắt

Bài báo này đánh giá ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến lượng mưa cực trị tại một số trạm mưa điển hình thuộc tỉnh Quảng Ngãi, một tỉnh nằm ở khu vực Nam Trung Bộ của nước ta. Trong nghiên cứu này, dữ liệu kịch bản biến đổi mưa trong tương lai được trích xuất từ mô hình khí hậu khu vực REMO-MPI-ESM-LR cho kịch bản cực đoan RCP8.5. Dữ liệu kịch bản được hiệu chỉnh sai số thông qua phương pháp ánh xạ phân vị dựa vào các hàm phân bố Gamma-Pareto (distribution-based quantile mapping). Ngoài ra, hàm phân bố giá trị cực trị tổng quát (GEV) đặc biệt được sử dụng với hai mô hình ổn định và bất ổn định cho việc tính toán các tần suất mưa thiết kế khác nhau gồm 1, 2, và 10%. Trong đó kịch bản biến đổi mưa trong tương lai được trích xuất từ mô hình khí hậu khu vực REMO-MPI-ESM-LR cho kịch bản cực đoan RCP8.5. Kết quả nghiên cứu cho thấy lượng mưa 1 ngày lớn nhất trên địa bàn tỉnh Quảng Ngãi có sự gia tăng đáng kể trong tương lai, vào khoảng 10 đến 15% so với thời kì cơ sở. Mức biến đổi lượng mưa 1 ngày lớn nhất ứng với 3 giá trị tần suất 1, 2 và 10% có giá trị thấp nhất là 14,5% và lớn nhất là 31,7%. Bên cạnh đó, bài báo cũng chỉ ra rằng việc hiệu chỉnh sai số hệ thống từ các mô hình khí hậu là cần thiết. Đối với các chuỗi dữ liệu trong tương lai có xét đến ảnh hưởng của biến đổi khí hậu thì việc áp dụng các hàm phân bố xác suất cần phải chú ý đến giả thiết ổn định của các chuỗi dữ liệu nhằm xác định được hàm phân bố với mô hình dữ liệu phù hợp.