Biến động khí hậu là gì? Các nghiên cứu về Biến động khí hậu

Định nghĩa biến động khí hậu

Biến động khí hậu (climate variability) là sự dao động tạm thời hoặc chu kỳ của các thành phần khí hậu như nhiệt độ, lượng mưa, gió và áp suất không khí, diễn ra trên quy mô từ vài tháng đến vài chục năm. Những dao động này xuất hiện xung quanh giá trị trung bình khí hậu của một khu vực hay toàn cầu và có thể mang tính tự nhiên hoặc chịu ảnh hưởng của hoạt động của con người.

Khái niệm biến động khí hậu khác với biến đổi khí hậu (climate change) ở chỗ nó không ám chỉ sự thay đổi lâu dài và bất thường theo xu hướng một chiều mà bao gồm cả các chu kỳ lặp lại có thể phục hồi về giá trị ban đầu. Ví dụ, khi El Niño làm tăng nhiệt độ bề mặt biển Thái Bình Dương trong vài năm, sau đó La Niña đưa nhiệt độ trở lại mức bình thường thì đó là biến động chứ không phải biến đổi khí hậu.

Các chỉ số thường dùng để đánh giá biến động bao gồm độ lệch chuẩn của nhiệt độ; hệ số phương sai của lượng mưa; và chỉ số khô hạn (Standardized Precipitation Index). Phân tích chuỗi thời gian (time series analysis) và mô hình thống kê (ví dụ ARIMA, spectral analysis) giúp xác định tín hiệu biến động và phân biệt với nhiễu nền.

Nguyên nhân tự nhiên

Dao động El Niño–Southern Oscillation (ENSO) là một trong những nguyên nhân tự nhiên chủ yếu, gồm chu kỳ El Niño (Mặt Trời ấm hơn trung bình tại trung tâm–đông Thái Bình Dương) và La Niña (hạ nhiệt). ENSO ảnh hưởng đến mô hình mưa, bão nhiệt đới và nhiệt độ trên toàn cầu; chỉ số Oceanic Niño Index (ONI) dùng để theo dõi dao động này (NOAA ENSO).

• Chu kỳ Mặt Trời: Thay đổi bức xạ mặt trời theo chu kỳ 11 năm (sunspot cycle) khiến biến động nhiệt độ bề mặt và tầng ôzôn.
• Hoạt động núi lửa: Phun trào lớn phun aerosol SO₂ vào tầng bình lưu, phản xạ bức xạ mặt trời, làm giảm nhiệt độ toàn cầu trong 1–3 năm sau mỗi vụ lớn.
• Dao động Đại Tây Dương (AMO) và Bắc Thái Bình Dương (PDO): Chu kỳ 20–70 năm ảnh hưởng đến dòng biển, nhiệt độ nước mặt và lượng mưa khu vực.

Mỗi yếu tố tự nhiên có biên độ và tần suất khác nhau, thường kết hợp với nhau tạo ra pha hợp (constructive) hoặc triệt tiêu (destructive) trong dao động tổng thể của hệ thống khí hậu.

Nguyên nhân nhân tạo

Hoạt động của con người làm tăng nồng độ khí nhà kính (CO₂, CH₄, N₂O) so với trước Cách mạng Công nghiệp, dẫn đến gia tăng lực đẩy bức xạ (radiative forcing) và gây ra biến động vượt ngưỡng tự nhiên. Bức xạ thêm vào F (W/m²) làm thay đổi cân bằng năng lượng, được liên hệ với biến động nhiệt độ ΔT theo:

$ΔT = λ \times F$ với λ là hệ số đáp ứng khí hậu (climate sensitivity parameter).

Hoạt động phá rừng, nông nghiệp, chăn nuôi và công nghiệp thải ra aerosols, cũng như thay đổi chỉ số phản xạ (albedo) của bề mặt (ví dụ: mở rộng vùng đô thị, phá rừng), làm biến động lượng bức xạ tới và đi. Các nghiên cứu phục hồi khí hậu dựa trên proxy (như vòng cây, trầm tích đại dương) cho thấy biến động nhân tạo hiện tại vượt xa khoảng dao động tự nhiên trong 2.000 năm qua (IPCC 2021).

Phương pháp đo lường và mô hình hóa

Dữ liệu trạm quan trắc mặt đất cung cấp chuỗi dài hạn về nhiệt độ, lượng mưa và áp suất, nhưng phân bố không đồng đều. Vệ tinh (NASA, EUMETSAT) đo bức xạ, nhiệt độ bề mặt và độ ẩm không khí, bổ sung khoảng trống không gian.

Nguồn dữ liệu	Đặc tính	Ứng dụng
Trạm mặt đất	Chuỗi dài, độ chính xác cao	Phân tích xu hướng, tính biến động địa phương
Vệ tinh	Phủ toàn cầu, lập bản đồ liên tục	Mô hình vùng, giám sát hiện trường
Proxy (vòng cây, trầm tích)	Dữ liệu quá khứ hàng trăm–nghìn năm	Phục hồi biến động tiền công nghiệp

• Mô hình khí hậu toàn cầu (GCM) giải phương trình Navier–Stokes mở rộng cho khí quyển và đại dương.
• Mô hình khí hậu vùng (RCM) tăng độ phân giải để giả lập biến động cục bộ và tương tác địa hình.
• Phương pháp ensemble: chạy nhiều kịch bản khác nhau để đánh giá độ không chắc chắn.

Các công cụ mô phỏng như CESM, HadGEM và WRF kết hợp cân bằng bức xạ, vòng tuần hoàn nước và tuần hoàn carbon, cho phép dự báo biến động 10–50 năm tới với khoảng tin cậy định lượng.

Chỉ số và thước đo biến động

Chỉ số Oceanic Niño Index (ONI) đo giá trị nhiệt độ bề mặt biển trung bình vùng Niño 3.4, giúp xác định pha El Niño (>+0.5 °C) hoặc La Niña (<–0.5 °C) trong khoảng 3 tháng liên tiếp. Chỉ số ENSO này là công cụ chính để phân tích biến động nhiệt độ và mô hình mưa toàn cầu (NOAA ENSO).

Chỉ số Bắc Đại Tây Dương (NAO) và Bắc Thái Bình Dương (PDO) phản ánh dao động áp suất và nhiệt độ bề mặt biển theo chu kỳ hàng thập kỷ, ảnh hưởng đến lưu lượng gió và phân bố mưa ở Bắc Mỹ, châu Âu và châu Á. Phân tích hệ số phương sai (variance) và độ lệch chuẩn (standard deviation) của chuỗi thời gian cho phép định lượng biên độ biến động.

• Standardized Precipitation Index (SPI): đo khô hạn và ngập lụt trên cơ sở phân bố chuẩn lượng mưa.
• Palmer Drought Severity Index (PDSI): đánh giá hạn hán dựa vào cân bằng nước đất.
• Global Temperature Anomaly: đo lệch nhiệt độ trung bình toàn cầu so với giai đoạn chuẩn 30 năm.

Ảnh hưởng đến hệ sinh thái và con người

Biến động khí hậu làm thay đổi chu kỳ nước, dẫn đến lũ lụt ở một số vùng và khô hạn kéo dài ở vùng khác. Độ bất ổn của lượng mưa ảnh hưởng trực tiếp đến mùa màng, sản lượng lương thực và an ninh lương thực toàn cầu (FAO).

Hệ sinh thái rừng, vùng đất ngập nước và đại dương chịu áp lực dao động nhiệt độ và mực nước biển. Sự biến động bất thường trong nhiệt độ nước biển gây bleache san hô, suy giảm đa dạng sinh học.

Ảnh hưởng sức khỏe con người bao gồm gia tăng các bệnh truyền qua nước và vector (sốt rét, dengue) khi nhiệt độ và độ ẩm thay đổi, cùng với sốc nhiệt gia tăng tử vong ở nhóm dễ tổn thương như người già và trẻ em.

Dự báo và kịch bản tương lai

Mô hình khí hậu toàn cầu (GCM) theo kịch bản Representative Concentration Pathways (RCP) và Shared Socioeconomic Pathways (SSP) dự báo biến động đến cuối thế kỷ, với RCP2.6–RCP8.5 tương ứng mức phát thải thấp đến cao. Các kịch bản RCP8.5 dự báo tăng nhiệt độ 3–4 °C và mưa cực đoan gia tăng 10–20% ở vùng nhiệt đới.

Phương pháp ensemble sử dụng nhiều GCM và RCM kết hợp mô phỏng Monte Carlo để đánh giá độ không chắc chắn, tạo ra khoảng tin cậy (confidence interval) cho dự báo biến động nhiệt độ và mưa. Hồi quy đa biến (multivariate regression) và machine learning giúp phân tích xu hướng phi tuyến trong chuỗi dữ liệu dài hạn.

Biện pháp thích ứng và giảm thiểu

1. Giảm phát thải khí nhà kính: chuyển đổi năng lượng sạch (điện tái tạo, hydrogen xanh), tối ưu hóa hiệu suất năng lượng trong công nghiệp và giao thông.
2. Thích ứng nông nghiệp: điều chỉnh lịch mùa vụ, giống cây chịu hạn chịu úng, ứng dụng công nghệ tưới tiết kiệm và hệ thống giám sát đất độ ẩm bằng IoT.
3. Quản lý tài nguyên nước: xây dựng hồ chứa thông minh, thu hồi và tái sử dụng nước mưa, nâng cao hiệu quả sử dụng trong công nghiệp và sinh hoạt.
4. Kiến trúc và quy hoạch đô thị: phát triển thành phố xanh, tăng cây xanh, bề mặt thấm nước; áp dụng thiết kế thích ứng lũ lụt.

Các giải pháp này cần kết hợp liên ngành giữa khoa học kỹ thuật, kinh tế và chính sách, đồng thời có cơ chế giám sát và đánh giá hiệu quả liên tục.

Chính sách và hợp tác quốc tế

Công ước khung Liên Hiệp Quốc về Biến đổi khí hậu (UNFCCC) và Thỏa thuận Paris đặt mục tiêu duy trì tăng nhiệt độ trung bình toàn cầu dưới 2 °C so với thời kỳ tiền công nghiệp. Các quốc gia cam kết NDCs (Nationally Determined Contributions) để giảm phát thải và báo cáo định kỳ hoạt động thực hiện (UNFCCC).

Green Climate Fund (GCF) và cơ chế tài chính quốc tế hỗ trợ các nước đang phát triển đầu tư công nghệ sạch và triển khai biện pháp thích ứng. Hợp tác khu vực ASEAN, EU và G7 thúc đẩy chia sẻ dữ liệu, nghiên cứu chung và chuyển giao công nghệ.

Thách thức và hướng nghiên cứu tương lai

Giảm độ không chắc chắn của mô hình yêu cầu nâng cao độ phân giải không gian – thời gian, mở rộng mạng lưới trạm quan trắc và tối ưu hóa dữ liệu proxy. Tích hợp dữ liệu vệ tinh độ phân giải cao với trạm mặt đất thông qua kỹ thuật data assimilation.

Nghiên cứu tương tác đa quy mô giữa dao động tự nhiên (ENSO, PDO) và nhân tạo (phát thải khí nhà kính) nhằm phân tách tín hiệu và hiểu cơ chế phi tuyến của biến động. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và deep learning để dự báo biến động cực đoan và hỗ trợ ra quyết định chính sách.

Tăng cường hợp tác quốc tế về mở dữ liệu khí hậu, chuẩn hóa định dạng và chia sẻ tài nguyên tính toán (cloud HPC) để xây dựng mô hình khí hậu thế hệ mới có khả năng dự báo liên tục và tự động cập nhật khi có dữ liệu mới.

Tài liệu tham khảo

• National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). El Niño and La Niña. https://www.noaa.gov/education/resource-collections/climate-education-resources/elnino.
• Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Climate Change 2021: The Physical Science Basis. https://www.ipcc.ch.
• Food and Agriculture Organization (FAO). Climate Change and Agriculture. https://www.fao.org/climate-change.
• United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC). Paris Agreement. https://unfccc.int.
• Smith, J. & Lee, K. (2020). “Advances in Climate Modeling.” Journal of Climate Science, 45(3), 123–145.